Como Desenvolver Sua Estratégia de Inteligência Artificial (IA)

A estratégia de IA define um plano de ação para integrar a IA nos negócios para melhorar a eficiência operacional. A inteligência artificial pode ser usada para criar produtos e serviços de negócios eficientes. Ela pode otimizar os processos de negócios automatizando tarefas repetitivas. Mas para tornar o potencial da IA realidade, uma organização precisa de um plano estratégico para determinar sua maturidade em IA, listar os desafios e acompanhar seu progresso.

A IA tem um impacto profundo no cenário empresarial e impulsiona a inovação. O mercado de IA foi de aproximadamente $330 bilhões em 2021 e deve ser de aproximadamente $1400 bilhões em 2029, crescendo a uma taxa de 20,1%. Além disso, um estudo da Gartner encontrou que

• 80% dos executivos de negócios acreditam que a automação de IA pode ser usada para qualquer decisão de negócios.
• Com 72% dos executivos relatando que têm ou podem obter o talento de IA necessário.
• 54% das aplicações de IA transicionam com sucesso do piloto para a produção.

Neste blog, vamos explorar o que é uma estratégia de IA, sua fase de planejamento e execução, e seus benefícios.

O que é uma Estratégia de IA?

Iniciar uma aventura de IA sem uma estratégia de IA levará a complicações, expectativas vagas, atrasos indesejados e, eventualmente, abandono do projeto. Uma organização precisa definir suas necessidades de IA, recursos necessários e cronograma para criar uma estratégia de IA ação para guiar o crescimento dos negócios.

Fase 1 – Plano de Negócios e IA

Estratégia de Negócios e Estratégia de IA

O primeiro passo para uma organização ao criar sua estratégia de IA é identificar seus objetivos e metas. A organização deve revisitar sua estratégia de negócios e alinhá-la com a estratégia de IA. Nesta etapa, a organização deve responder às seguintes perguntas:

• Quais são nossos objetivos de negócios e como a IA pode nos ajudar a alcançá-los?
• Por que e onde estamos usando a IA?
• Que tipo e quantos recursos serão necessários para executar a estratégia de IA?

Identificar casos de uso

Identificar casos de uso é uma transição natural das perguntas feitas acima. Nesta etapa, a organização deve identificar seus pontos de dor. Para isso, a organização deve listar 3-5 casos de uso relevantes, classificá-los de acordo com sua importância e selecionar aqueles que podem ajudar a alcançar objetivos de negócios significativos ou minimizar problemas de negócios principais. Por exemplo, a visão computacional pode ser usada na saúde para análise de imagens médicas (por exemplo, tomografia computadorizada).

Fase 2 – Execução (um processo passo a passo para uma estratégia de IA viável)

Estratégia de Dados

Não há IA sem dados. Os dados são um ativo para uma organização. A estratégia de dados refere-se a um plano abrangente para uma organização gerenciar seus dados. Uma empresa deve identificar suas fontes de dados, armazená-los, atualizá-los e usá-los para objetivos de negócios e pipelines de IA/ML. Ao formular a estratégia de IA, a empresa deve alinhar sua estratégia de dados com a estratégia de IA.

Auditoria e Avaliação de Riscos

Um aplicativo de IA precisa ser agnóstico quando variáveis como cor, gênero ou raça são alteradas. Aplicativos de IA tendenciosos podem ser prejudiciais. Uma avaliação de riscos abrangente é necessária para considerações legais, éticas e sociais.

Para isso, os auditores usam estruturas de IA, regulamentos de dados e ética de IA para auditar os pipelines de IA/ML. Ao realizar avaliações de riscos de pipelines de ML, uma organização constrói confiança em seu sistema de IA.

Infraestrutura de Tecnologia

A infraestrutura de tecnologia refere-se ao hardware e software necessários para sua estratégia de IA. Nesta etapa, a organização determina o poder computacional, bibliotecas de programação, estruturas, serviços de computação em nuvem, ferramentas de processamento e análise de dados e ferramentas de implantação necessárias para construir o sistema de IA.

Mão de Obra Qualificada

A organização precisa identificar a equipe necessária para construir o sistema de IA. Engenheiros de dados, analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de software e arquitetos de IA são necessários para criar o aplicativo de IA. A organização deve comunicar os requisitos de talentos para a equipe de RH para entender e preencher as lacunas de conhecimento. O recrutamento de talentos difere com base no tipo de produto de IA que a organização precisa. Para modelos de linguagem, funcionários com expertise em PNL (Processamento de Linguagem Natural) são necessários para detecção de objetos e localização de funcionários com experiência em Visão Computacional.

Para ajudar com a contratação, visite nosso guia de Melhores Empresas de Recrutamento de IA.

Implementação

Uma vez que tudo esteja no lugar, é hora de executar o plano. A implementação consiste nas seguintes etapas:

• Coleta de Dados
• Pré-processamento de Dados
• Análise de Dados
• Modelagem e Avaliação
• Implantação

O arquiteto de IA entende os objetivos de IA da organização e lidera a equipe. O analista de dados recebe dados dos engenheiros de dados e os pré-processa. Após o pré-processamento e análise, o analista de dados compartilha insights-chave com a equipe e stakeholders. O engenheiro de aprendizado de máquina cria uma estratégia de validação adequada para modelagem. Uma vez que o modelo com o melhor resultado é selecionado, uma plataforma segura é escolhida pela equipe de engenharia de software para implantar o modelo. Após a implantação, o modelo é continuamente monitorado e atualizado para alcançar os resultados desejados.

Benefícios de ter uma Estratégia de IA

Eficiência Aumentada: A IA é eficiente na tomada de decisões e pode automatizar tarefas repetitivas. Ao automatizar processos monótonos, os funcionários podem se concentrar em tarefas de alto valor.

Clareza: Uma estratégia de IA claramente definida cria um plano de ação fácil de seguir e provável de ter sucesso. Na estratégia de IA, os papéis e responsabilidades de todos na equipe são comunicados. Além disso, isso aumenta a confiança dos stakeholders em investir no empreendimento.

Vantagem Competitiva: Ter uma estratégia de IA proporciona uma vantagem desproporcional. Por exemplo, uma empresa de auditoria que usa aplicações de IA trabalhará mais rápido e, por sua vez, fará mais negócios.

Estratégia de IA – Caminho à Frente

A estratégia de IA é o plano abrangente de uma organização para integrar a inteligência artificial em sua estratégia de negócios em conjunto com a estratégia de dados. O ecossistema de IA continuará a se expandir exponencialmente com métodos de pesquisa de ponta, dados maciços e recursos computacionais tremendo catalisando o crescimento. Uma organização precisa acompanhar o ritmo e revisar sua estratégia de IA para obter o máximo proveito do boom de IA.

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