Maximização do ROI de IA nas Empresas

Assim como aconteceu com numerous tecnologias antes, a inteligência artificial (IA) está sendo saudada como a próxima grande inovação que as empresas simplesmente devem usar. Ironia, a tecnologia subjacente tem estado por décadas, mas com as últimas iterações, a histeria atingiu um ponto febril – superando a realidade da implementação em toda a empresa. No entanto, à medida que as equipes de TI enfrentam uma pressão crescente para embarcar no trem de TI, elas devem equilibrar esse entusiasmo com a realidade da linha de fundo. Diferentes implementações exigem diferentes níveis de investimento, significando que também devem produzir um retorno diferente – frequentemente em um cronograma diferente.

A capacidade de entregar produtos de IA bem-sucedidos depende de numerosos fatores: estratégias específicas, planejamento e execução escolhidas pelos líderes empresariais; disponibilidade de recursos qualificados; ajuste dentro do mapa de produtos; aceitação organizacional de risco; e gestão de tempo contra o retorno esperado sobre o investimento (ROI).

Equilibrar esses fatores é o desafio, mas seguir esses três passos pode manter as organizações no caminho para o ROI de IA.

Entenda a Tecnologia

Muitas empresas entram no mundo da IA acreditando que estão atrasadas, mas não entendem completamente por quê, como ou mesmo o que a tecnologia é. Como resultado, sua primeira tarefa é distinguir entre os diferentes sabores de IA, começando com a IA de precisão versus a IA geradora.

A IA de precisão é o uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para melhorar os resultados. Isso permite que as empresas automatem processos de tomada de decisão, criando eficiências e aumentando o ROI. A IA de precisão amadureceu em uma tecnologia estabelecida para empresas que continua a ver uma adoção significativa e está se tornando mais mainstream a cada dia.

A IA geradora (GenAI) é nova e ganhou destaque desde que a OpenAI lançou o ChatGPT no final de 2022. Consiste em modelos de linguagem grandes fundamentais (LLMs) treinados com bilhões de parâmetros para gerar novo contexto semântico de texto, a GenAI oferece oportunidades significativas para impacto empresarial e eficiência operacional, mas está no início de seu ciclo de adoção.

Um obstáculo significativo é o padrão de qualidade de dados, que é elevado para aplicações de GenAI, pois conjuntos de dados de baixa qualidade podem introduzir questões de transparência e ética.

A confiabilidade dos dados começa com o design e a implementação de fluxos de trabalho; estabelecendo pipelines para realizar; abstraindo por meio de APIs; curando e democratizando; e processando diferentes tipos de dados. Em vez dos requisitos de qualidade de dados da geração anterior que incluíam os 4Vs (volume, velocidade, veracidade e variedade), a IA precisa de novos requisitos que incluem 4Ps: previsão, produtividade, precisão e persona em escala.

Previsão: os algoritmos de IA permitem o uso de análise estatística para encontrar padrões nos dados e identificar comportamentos para prever e prever eventos futuros, correlacionando dados históricos em repouso e dados em streaming para tomar decisões em tempo real.

Produtividade: a IA permite a automação de processos de negócios, o que aumenta a eficiência operacional e a produtividade da empresa, reduzindo tarefas repetitivas e liberando o tempo do pessoal para trabalhar em tarefas mais estratégicas.

Precisão: essa métrica mede os resultados do modelo de uma maneira que os modelos de aprendizado de máquina possam produzir precisão entre a faixa aceitável determinada pelos casos de uso. A precisão também é calculada como o número de verdadeiros positivos dividido pelo número total de previsões positivas.

Persona em escala: isso se refere ao processo de usar dados confiáveis, como históricos de compras de clientes, ações no local, análise de sentimento de clientes para produtos específicos e respostas a pesquisas. Isso entrega experiências individualizadas em toda a demografia.

Além da qualidade dos dados, as empresas devem considerar numerosos outros fatores – tanto internos quanto externos – ao avaliar sua prontidão para IA: governança, alinhamento de conformidade, investimentos em nuvem, talentos, novos modelos de operações de negócios, gestão de riscos e compromisso de liderança.

As organizações devem começar estabelecendo uma visão de IA que corresponda aos seus objetivos e objetivos estratégicos. A adesão da C-suite é fundamental, pois as implantações de IA exigem investimentos significativos antecipados. O CIO deve articular claramente o caminho para o ROI para toda a C-suite – um verdadeiro teste do CIO em elevar a TI de uma função de habilitação para uma estratégica.

Em seguida, a organização deve alinhar pessoas, processos e tecnologia. A IA exige novas habilidades e certificações, como modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina, pois as organizações tradicionalmente integraram a IA em fluxos de trabalho humanos. No entanto, a GenAI reverte a dinâmica, mas as melhores práticas e diretrizes de uso responsável ainda incluem um componente “humano no loop” para manter padrões éticos e valores.

Uma implantação de IA também exige novos processos de negócios para governança e garantia de qualidade de dados, permitindo que os cientistas de dados responsáveis por entregar novos modelos de IA resolvam problemas de negócios complexos.

À medida que novos produtos de IA são projetados, desenvolvidos e fabricados para produção, as empresas também devem permanecer vigilantes em relação às políticas regulamentares mais recentes da indústria de IA. O ato de IA europeu estabeleceu as melhores práticas para o uso de IA – e consequências por não seguir essas políticas. Como resultado, as empresas construíram equipes para criar, avaliar e atualizar esforços em torno de regulamentações de IA.

À medida que as empresas se tornam cada vez mais orientadas por dados, elas devem desenvolver estratégias fundamentais para proteger os ativos de dados que as permitem entregar as melhores informações por meio de plataformas de automação de processos analíticos. A partir daí, elas podem selecionar as tecnologias de IA e as novas plataformas que fazem mais sentido para elas.

Defina o Caso de Negócios

Finalmente, o retorno real sobre o investimento em IA exige vender o benefício aos clientes, significando que a prontidão para IA exige uma nova mentalidade de negócios, pois a tecnologia está impulsionando a transformação para as empresas em todas as indústrias.

O desenvolvimento bem-sucedido de produtos de IA exige uma compreensão íntima das jornadas dos clientes específicas da indústria e alinhar soluções de IA com objetivos de negócios. A centricidade no cliente desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de novos modelos operacionais, e as tecnologias modernas são usadas para aumentar a eficiência.

Por exemplo, os clientes que buscam pequenas vitórias na maturidade de IA podem confiar em seus ativos de software e infraestrutura de nuvem para desenvolver novos produtos e soluções. Isso mantém a satisfação entre os funcionários mais alta e mantém seu foco em superar as expectativas dos clientes.

Dito isso, o núcleo da organização deve se concentrar em encurtar o tempo de mercado e melhorar a gestão de novos processos para encurtar o ciclo de vida do desenvolvimento de produtos e aumentar a eficiência de entrega de novos produtos. Por exemplo, uma plataforma de análise de dados distribuída é usada para automatizar a ingestão, curação, democratização, processamento e análise em tempo real – tudo isso aumenta a produtividade e o ROI.

Desbloqueie o Potencial Total do ROI de IA

A IA, em seu núcleo, significa algoritmos avançados, qualidade de dados, poder de computação, Infraestrutura como Código, governança, IA responsável com ética para proteger a privacidade e confidencialidade de dados. Os fundamentos da prontidão para aplicativos de IA e os desafios da gestão de dados exigem frameworks, pessoas, processos, estratégias, ética e plataformas de tecnologia.

Concomitantemente, o relatório da McKinsey afirma que 65% das empresas estão usando tecnologias de IA – o dobro do número do ano anterior. Isso demonstra o momentum, mas as implantações ainda estão se movendo lentamente da curiosidade para casos de uso de negócios reais em escala. A GenAI está entregando novas descobertas, permitindo que as organizações aproveitem novas capacidades por meio do desenvolvimento de LLMs semânticos e multimodais. Isso democratiza um espectro completo de capacidades de IA, permitindo que elas gerem novos fluxos de receita.

Com a estratégia certa, o compromisso de liderança e o investimento nos casos de uso corretos, os negócios podem obter um valor significativo e impulsionar o crescimento transformador por meio da IA. O desenvolvimento de semantic e multi-modal LLMs. Isso democratiza um espectro completo de capacidades de IA, permitindo que eles gerem novos fluxos de receita. Com a estratégia certa, o compromisso de liderança e o investimento nos casos de uso corretos, os negócios podem obter um valor significativo e impulsionar o crescimento transformador por meio da IA.