Com 77% das empresas já utilizando ou explorando o uso de IA, e mais de 80% afirmando que é uma prioridade máxima, líderes estão ansiosos para obter o máximo valor da tecnologia. No entanto, o volume de soluções disponíveis e a enxurrada de mensagens de marketing que as acompanham podem dificultar a busca por um caminho claro. Este guia para começar com IA oferece orientações para avaliar as capacidades das ferramentas de IA e determinar a melhor opção para sua organização.
Comece pelos problemas, não pelas ferramentas
É natural se perguntar se você também deveria usar uma plataforma específica quando a mídia a elogia ou quando descobre que seus concorrentes estão usando a mesma. Mas, antes de examinar um novo sistema, identifique os problemas que sua empresa está enfrentando. Quais são seus principais desafios? Suas necessidades essenciais? Depois de redirecionar seu foco, reformule a solução que está considerando sob esta perspectiva.
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Se a tecnologia de IA resolver problemas bem definidos e mensuráveis que sua empresa tem enfrentado (ou seja, automatizar tarefas de rotina ou aumentar a produtividade da equipe), a ferramenta vale a pena ser explorada. Se não se conectar diretamente à solução de seus problemas, siga em frente. A IA pode ser incrivelmente poderosa, mas tem limitações. Seu objetivo deve ser aplicá-la apenas nas áreas onde ela pode causar o impacto mais significativo.
Quando você determina que um determinado sistema pode dar suporte estratégico às suas necessidades, você cumpriu o primeiro critério necessário – mas isso não significa que você está pronto para fazer uma compra. A próxima etapa é dedicar um tempo para testar a tecnologia de forma significativa por meio de um programa piloto em pequena escala para determinar sua eficácia. Líderes frequentemente perguntam o que devem fazer se um fornecedor não estiver disposto a fazer um programa piloto com eles. Esta é uma pergunta válida, mas a resposta é simples. Se você se encontrar nesta situação, não se envolva mais com a empresa. Qualquer fornecedor digno considerará uma honra criar um programa piloto para você.
Programas piloto e orçamentos experimentais
O teste mais valioso usa uma estrutura conectada a indicadores-chave de desempenho (KPIs) cruciais. De acordo com o Google Cloud: “KPIs são essenciais nas implementações de gen AI por vários motivos: Avaliar objetivamente o desempenho, alinhar-se com os objetivos de negócios, permitir ajustes orientados por dados, aumentar a adaptabilidade, facilitar a comunicação clara com as partes interessadas e demonstrar o ROI do projeto de IA. Eles são críticos para medir o sucesso e orientar as melhorias nas iniciativas de IA.”
Em outras palavras, sua estrutura de teste pode ser baseada em precisão, cobertura, risco ou qualquer outro KPI que seja mais importante para você. Você só precisa ter KPIs claros. Depois de fazer isso, reúna de cinco a 15 pessoas para realizar os testes. Duas equipes de sete pessoas são ideais para isso. À medida que esses indivíduos experientes começam a testar essas ferramentas, você poderá coletar informações suficientes para determinar se este sistema vale a pena ser dimensionado.
Além disso, planeje com antecedência e reserve fundos para um orçamento experimental de IA. Este deve ser o lugar para onde você se volta quando quiser experimentar várias soluções sem comprometer demais os recursos. Mesmo que tudo pareça estar indo perfeitamente, dê à sua equipe bastante tempo para se familiarizar com a tecnologia e se adaptar antes de fazer uma compra ou aumentar a escala.
A importância da segurança de dados no guia para começar com IA
Ao considerar uma plataforma, lembre-se de que você não está apenas avaliando a tecnologia, mas a empresa por trás dela. Os fornecedores devem ser submetidos a tanta análise – senão mais – do que a própria tecnologia. Certifique-se de trabalhar apenas com fornecedores que mantenham os mais altos padrões em termos de segurança de dados. Eles devem aderir aos padrões globais de proteção de dados e princípios éticos de IA, e as próprias plataformas devem ser certificadas como SOC 2 Type 1, SOC 2 Type 2, o regulamento geral de proteção de dados (GDPR) e ISO 27001.
Além disso, verifique se seus fornecedores não estão usando os dados de sua empresa para fins de treinamento de IA sem consentimento explícito. O provedor de reuniões virtuais Zoom é um exemplo de empresa popular que havia planejado coletar conteúdo de clientes para usar em seus modelos de IA e ML. Mesmo que, em última análise, não tenham realizado esses planos, o incidente deveria levantar preocupações para empresas e consumidores.
Se você colocar um líder de IA dedicado no comando desta área, essa pessoa poderá gerenciar todas as necessidades de segurança de dados e garantir a conformidade organizacional. Isso pode parecer um trabalho adicional desnecessário, mas é essencial. Lembre-se de que basta uma única violação de dados por um de seus provedores para fazer você perder a confiança do cliente – se não seus clientes.
Para complementar a segurança dos dados, é fundamental que as empresas invistam em recuperação de dados eficazes. Em caso de incidentes de segurança, ter um plano de recuperação bem definido pode minimizar os danos e garantir a continuidade dos negócios.
Considerações finais sobre o Guia para começar com IA
Líderes devem usar uma abordagem estruturada para avaliar as soluções de IA para obter o máximo valor delas. Concentre-se primeiro na resolução de problemas, seguido de perto por testes e programas piloto, segurança de dados e identificação de valor tangível. A IA pode ser imensamente poderosa, mas apenas quando aplicada aos problemas certos após cuidadosa seleção e implementação.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via VentureBeat
