NOTÍCIAS / TECNOLOGIA AI

Ryo Katsuki, vice-presidente da Data do Reino Unido, senta-se para uma discussão sobre a importância de incorporar a IA em seus negócios em 2020. Ele também aconselha sobre a maneira mais eficiente de fazer isso.

Ryo Katsuki, vice-presidente da Data do Reino Unido, senta-se para uma discussão sobre a importância de incorporar a IA em seus negócios em 2020. Ele também aconselha sobre a maneira mais eficiente de fazer isso.

Por que agora? Por que é tão importante fazer da IA uma necessidade para a estratégia da empresa?

Graças aos avanços tecnológicos, a infraestrutura de TI de alto desempenho tornou-se muito mais acessível a empresas de todos os portes nos últimos anos. As empresas agora têm menos desculpas para a falta de instalações ou métodos para registrar e usar eletronicamente cada bit de informação. 

O espaço de armazenamento é quase gratuito, pois o AWS Glacier da Amazon agora oferece armazenamento de data a #CONTENT#.000004 por MB, em comparação com 1967, quando um disco rígido de 1 MB, nem mesmo grande o suficiente para caber uma das fotos do seu iPhone, teria custado ao senhor milhões de dólares.. Em paralelo, o dólar por poder de computação tem diminuído em dez vezes a cada quatro anos. 

Por meio dos serviços do cloud, ele também se tornou acessível a startups e PMEs que não podem arcar com o alto custo inicial da compra de máquinas de alta especificação ou que não têm as habilidades técnicas para mantê-las. As empresas também podem reduzir ainda mais os custos. A maioria das empresas de cloud está dando descontos para empresas que estimam suas necessidades futuras de computação e estão dispostas a reservar e pagar o custo antecipadamente.

A oportunidade aqui para as empresas é, obviamente, capturar todo o data, confiar nos computadores para processá-lo de maneiras possíveis para as máquinas e gerar inteligência de impacto nos negócios. Para isso, cloud empresas como Amazon, Google e Microsoft têm feito sua parte no desenvolvimento de plataformas de aprendizado de máquina prontas para uso, que são acessíveis e gerenciáveis para empresas de todos os tamanhos. Elas agora oferecem uma biblioteca completa de algoritmos de aprendizado de máquina para extrair insights.

A infraestrutura de IA, em termos de produção de narrativas prescritivas para ajudar a orientar as decisões de negócios, está madura. Agora, cabe a cada empresa garantir que seus processos de negócios e pools de talentos estejam alinhados para abraçar a revolução da IA. As empresas que não tratam o data como uma estratégia central e não estão aproveitando a onda atual não se sairão bem contra seus concorrentes, especialmente aquelas que gerenciam bem seu data e impulsionam as decisões de negócios para gerar e alavancar o artificial intelligence.

É fácil incorporar a IA?

”Isso não acontecerá apenas com a contratação de alguns novos cientistas graduados em data. É necessário que a equipe de gerência sênior de cada empresa se reúna e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organização.”

Boa pergunta. Incorporar a IA é bastante simples se o senhor entender o que é necessário para fazer uma mudança. Dito isso, incorporar a IA em uma empresa com impacto real é uma tarefa mais difícil do que se imagina. 

Costumo perguntar aos proprietários de empresas qual é o grau de utilização da IA em suas empresas, em uma escala de 1 a 10. Eles nunca dizem 10. Não se trata apenas de uma tarefa do departamento de TI. Isso não acontecerá apenas com a contratação de alguns cientistas data recém-formados. É necessário que a equipe de gerência sênior de cada empresa se reúna e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organização. É necessária uma estratégia de data, liderada por uma visão que descreva como a empresa se autodenominará, comercializará seus produtos e serviços para seus clientes, produzirá e venderá produtos, preparará e prestará serviços e operará internamente para atender a clientes internos e externos. 

Tudo isso se baseia nas principais premissas padrão de que todo o data será coletado e registrado eletronicamente e de que todas as decisões de negócios serão tomadas com base no data ou em previsões e recomendações orientadas pelo data. As decisões de negócios que não puderem ser tomadas com base no data em um prazo razoável serão encaminhadas para análise, visando à melhoria contínua dos processos de negócios e do gerenciamento do data. Na implementação, é esse programa de melhoria contínua patrocinado por todos os membros da equipe de gerência sênior que desempenhará um papel fundamental na incorporação da IA.

Quais seriam os primeiros passos para usar a IA nos negócios?

Os executivos da empresa poderiam começar listando as perguntas comerciais mais frequentes que continuam sem resposta. Essas perguntas provavelmente estão relacionadas a todos os aspectos do negócio - a mais comum provavelmente é ‘por que minha receita está caindo?’. Posicionar a IA como uma forma de ajudar a responder a essas perguntas pode formar o ponto de partida para uma conversa sobre IA. 

A incorporação da IA em uma empresa é um programa multifuncional, que envolve todos os departamentos e exige gerenciamento de mudanças e reimplementação de sistemas. Por fim, a equipe de gerenciamento sênior precisa se unir e estar pronta para patrocinar a revolução da IA na empresa. 

Se o senhor é um engenheiro ou cientista data que está tendo dificuldades para pressionar sua agenda de IA, encontre o patrocinador e o tomador de decisões da empresa e obtenha seu apoio primeiro. Certifique-se de que o senhor entende o negócio da pessoa, mostre que tem muita imaginação e não deixe de articular os benefícios que superam o custo da mudança. No final das contas, é uma estratégia e uma plataforma que o senhor está apresentando.  

Não desista se o senhor receber um apoio morno de um membro da equipe de gerência sênior. À medida que o senhor conversar com outros membros da equipe de gerência sênior, o custo, em teoria, passa a ser compartilhado, enquanto a justificativa para os benefícios aumenta com o apoio, tornando o custo por benefício para a empresa menor.

Quais são as principais oportunidades com o uso da IA?

”Isso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos de negócios: reduzir um problema de tamanho colossal em um problema viável, razoável e impactante.”

Estou muito animado com o uso do aprendizado de máquina para a detecção precoce de problemas que parecem vir do nada ou que têm causas específicas difíceis de encontrar, como, por exemplo, a paranoia.  Embora existam muitas teorias e pessoas diferentes tenham explicações diferentes para suas próprias experiências, ninguém sabe exatamente o que causa a paranoia. Os pesquisadores podem ter identificado alguns fatores de risco gerais, mas ainda há muitos que podem ser considerados. Mesmo limitando os fatores a fisiológicos, sociológicos e mentais, ainda há mais de 5 trilhões à potência de 6 combinações únicas de fatores específicos que podem ser considerados. Isso é astronômico. 

Isso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos comerciais: reduzir um problema de tamanho colossal a um problema viável, razoável e impactante. Em estudos exploratórios não supervisionados, há a chance de se divertir com todas as fontes data brutas disponíveis e identificar fatores cuja relevância era desconhecida anteriormente.  

Por exemplo, no caso da paranoia, poder dizer, usando o aprendizado de máquina, que é provável que fatores como a insônia tenham uma correlação mais forte com a paranoia do que outros fatores que tradicionalmente se acredita terem uma ligação mais forte, como experiências na infância, uso de drogas, genética, clima etc. O senhor poderia então priorizar os fatores a serem monitorados e identificar os primeiros sinais emergentes para evitar alguns problemas.

Hoje, os líderes de IA e data que executam previsões multivariadas práticas e que usam técnicas de aprendizado de máquina para redimensionar problemas impossíveis em problemas práticos estão fornecendo valor real. No final das contas, ainda não estamos prontos para lidar com os problemas de tamanho astronômico na infraestrutura comumente acessível e gerenciável. 

Na prática e tecnicamente, os projetos de IA se resumem a engenheiros experientes em negócios que entendem as prioridades da empresa, reúnem o suporte e projetam e implementam modelos e heurísticas data-driven que podem fornecer inteligência impactante. É o mesmo conjunto de engenheiros experientes em negócios que pode industrializar essa inteligência, entregar esses projetos e ajudar a implementar a configuração de negócios orientada por IA.

Se quiser incorporar a IA à sua estratégia de negócios para 2020, entre em contato com nossa equipe.