A IA requer uma estrutura holística e projetos escalonáveis

Desde que me lembro, o artificial intelligence tem sido o Santo Graal. Os filmes o retratam, desde BladeRunner para o mais recente A senhora. Enquanto isso, os líderes empresariais prometeram que ela revolucionaria o local de trabalho. Em ambos os casos, nos foram apresentados cenários em que a IA transforma a rotina diária.

De fato, fala-se em IA como uma disciplina científica desde 1956. E, embora os fundamentos matemáticos existam há mais de 70 anos, a potência de computação necessária só recentemente se tornou realidade, com o cloud sendo o catalisador de IA definitivo.

Houve um progresso significativo, e o setor não está mais em sua infância. De acordo com o relatório da McKinsey O estado da IA em 2020 pesquisa, 50% dos entrevistados disseram que suas empresas haviam adotado a IA em pelo menos uma função de negócios.

A IA tem o potencial de gerar mudanças em quase todos os setores. Em outras palavras, há grandes incentivos para que as organizações iniciem sua jornada de IA agora; há também o risco de que, se não o fizerem, será difícil, se não impossível, recuperar o atraso em uma disciplina que se tornará cada vez mais crítica quanto mais amplamente for adotada. Portanto, não é de surpreender que a IA esteja causando tanto interesse e entusiasmo.
No entanto, muitos projetos de IA fracassam.

Muitas provas de conceitos (POCs) não são projetadas para serem dimensionadas. Elas não fazem mais do que provar que algo pode ser feito. Em seguida, são deixadas para apodrecer porque não foi determinado antecipadamente se o conceito em questão era relevante e necessário para toda a organização ou se uma implementação em toda a empresa era tecnicamente viável.

Além disso, a estrutura de custos de projetos dessa natureza: Chegar a esse ponto provavelmente consumiu 70% do orçamento geral, sem que o resultado jamais visse a luz do dia. Isso é um mau negócio em todos os níveis. Então, qual é a alternativa?

Em resumo, a escala deve ser parte integrante do POC e refletida nas métricas que determinam se ele foi bem-sucedido.

Existem algumas táticas simples para conseguir isso. Uma boa opção é executar o POC em duas regiões e exigir que ambos os fluxos atinjam metas predeterminadas antes que ele possa ser considerado um sucesso. Também é importante identificar paralelos e variações entre os projetos. Essa abordagem desenvolve o processo e a estrutura como parte do empreendimento inicial e sustenta a adoção no ambiente mais amplo se o projeto for adiante.

Os silos organizacionais, enraizados na estrutura tradicional de negócios, ainda são comuns. Eles são um obstáculo constante para o bom funcionamento das operações e podem ser a sentença de morte para implementações de IA escalonáveis. Para resolver esse problema, é necessário desenvolver as habilidades certas em cada parte do projeto.

Precisamos de conhecimento matemático, habilidades de TI e um especialista em codificação fornecido (respectivamente) por cientistas data, arquitetos de soluções e engenheiros de aprendizado de máquina (ML). A perspectiva comercial, fornecida por gerentes e proprietários de produtos, também é uma parte essencial da combinação. Essa equipe multidisciplinar deve ter uma maneira aberta e colaborativa de trabalhar, com bons canais de comunicação e um profundo nível de confiança durante todo o ciclo de vida do projeto, para que possam estabelecer coletivamente as bases, implantar a implementação e, por fim, treinar as pessoas que executarão o aplicativo no dia a dia após a conclusão do POC.

A computação em nuvem tornou os projetos de IA uma realidade para muitas empresas. Ela elimina a necessidade de implementações de TI grandes e caras, contando com ferramentas e tecnologias ágeis que são personalizáveis e estão disponíveis sob demanda.

Assim como na abordagem de equipe híbrida, a caixa de ferramentas tecnológicas deve incluir os aplicativos e o software específicos para o projeto em questão. E nem é preciso dizer que ela deve ser escalonável.

A IA coloca as organizações diante de um dilema: se mal implementada, é provável que fracasse, criando riscos para os negócios. No entanto, se o senhor não implementar a IA de forma alguma, corre o risco de ficar atrás de concorrentes mais voltados para o futuro, pois eles colhem os frutos da exploração dessa tecnologia de última geração.

O segredo é ver qualquer projeto de IA em termos de sua função na direção de longo prazo e no sucesso da empresa como um todo e de suas operações. Essa abordagem informará a estrutura técnica e baseada em pessoas que é essencial para uma implementação bem-sucedida e uma visão holística da IA.