![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/IMG_0975.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NOT\u00cdCIAS \/ TECNOLOGIA AI<\/p>\n<\/div>
Ryo Katsuki, vice-presidente da Data do Reino Unido, senta-se para uma discuss\u00e3o sobre a import\u00e2ncia de incorporar a IA em seus neg\u00f3cios em 2020. Ele tamb\u00e9m aconselha sobre a maneira mais eficiente de fazer isso.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Ryo Katsuki, vice-presidente da Data do Reino Unido, senta-se para uma discuss\u00e3o sobre a import\u00e2ncia de incorporar a IA em seus neg\u00f3cios em 2020. Ele tamb\u00e9m aconselha sobre a maneira mais eficiente de fazer isso.<\/span><\/strong><\/h3>\nPor que agora? Por que \u00e9 t\u00e3o importante fazer da IA uma necessidade para a estrat\u00e9gia da empresa?<\/span><\/strong><\/h3>\nGra\u00e7as aos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, a infraestrutura de TI de alto desempenho tornou-se muito mais acess\u00edvel a empresas de todos os portes nos \u00faltimos anos. As empresas agora t\u00eam menos desculpas para a falta de instala\u00e7\u00f5es ou m\u00e9todos para registrar e usar eletronicamente cada bit de informa\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\nO espa\u00e7o de armazenamento \u00e9 quase gratuito, pois o AWS Glacier da Amazon agora oferece armazenamento de data a <\/span>#CONTENT#.000004 por MB<\/b>, em compara\u00e7\u00e3o com <\/span>1967<\/b>,<\/span> quando<\/span> um disco r\u00edgido de 1 MB<\/b>,<\/span> nem mesmo grande o suficiente para caber uma das fotos do seu iPhone, teria custado ao senhor milh\u00f5es de d\u00f3lares.<\/b>. Em paralelo, o d\u00f3lar por poder de computa\u00e7\u00e3o <\/span>tem diminu\u00eddo em dez vezes a cada quatro anos.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\nPor meio dos servi\u00e7os do cloud, ele tamb\u00e9m se tornou acess\u00edvel a startups e PMEs que n\u00e3o podem arcar com o alto custo inicial da compra de m\u00e1quinas de alta especifica\u00e7\u00e3o ou que n\u00e3o t\u00eam as habilidades t\u00e9cnicas para mant\u00ea-las. As empresas tamb\u00e9m podem reduzir ainda mais os custos. A maioria das empresas de cloud est\u00e1 dando descontos para empresas que estimam suas necessidades futuras de computa\u00e7\u00e3o e est\u00e3o dispostas a reservar e pagar o custo antecipadamente.<\/span><\/p>\nA oportunidade aqui para as empresas \u00e9, obviamente, capturar todo o data, confiar nos computadores para process\u00e1-lo de maneiras poss\u00edveis para as m\u00e1quinas e gerar intelig\u00eancia de impacto nos neg\u00f3cios. Para isso, cloud empresas como Amazon, Google e Microsoft t\u00eam feito sua parte no desenvolvimento de plataformas de aprendizado de m\u00e1quina prontas para uso, que s\u00e3o acess\u00edveis e gerenci\u00e1veis para empresas de todos os tamanhos. Elas agora oferecem uma biblioteca completa de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para extrair insights.<\/span><\/p>\nA infraestrutura de IA, em termos de produ\u00e7\u00e3o de narrativas prescritivas para ajudar a orientar as decis\u00f5es de neg\u00f3cios, est\u00e1 madura. Agora, cabe a cada empresa garantir que seus processos de neg\u00f3cios e pools de talentos estejam alinhados para abra\u00e7ar a revolu\u00e7\u00e3o da IA. As empresas que n\u00e3o tratam o data como uma estrat\u00e9gia central e n\u00e3o est\u00e3o aproveitando a onda atual n\u00e3o se sair\u00e3o bem contra seus concorrentes, especialmente aquelas que gerenciam bem seu data e impulsionam as decis\u00f5es de neg\u00f3cios para gerar e alavancar o artificial intelligence.<\/span><\/p>\n\u00c9 f\u00e1cil incorporar a IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dIsso n\u00e3o acontecer\u00e1 apenas com a contrata\u00e7\u00e3o de alguns novos cientistas graduados em data. \u00c9 necess\u00e1rio que a equipe de ger\u00eancia s\u00eanior de cada empresa se re\u00fana e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organiza\u00e7\u00e3o.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nBoa pergunta. Incorporar a IA \u00e9 bastante simples se o senhor entender o que \u00e9 necess\u00e1rio para fazer uma mudan\u00e7a. Dito isso, incorporar a IA em uma empresa com impacto real \u00e9 uma tarefa mais dif\u00edcil do que se imagina.\u00a0<\/span><\/p>\nCostumo perguntar aos propriet\u00e1rios de empresas qual \u00e9 o grau de utiliza\u00e7\u00e3o da IA em suas empresas, em uma escala de 1 a 10. Eles nunca dizem 10. N\u00e3o se trata apenas de uma tarefa do departamento de TI. Isso n\u00e3o acontecer\u00e1 apenas com a contrata\u00e7\u00e3o de alguns cientistas data rec\u00e9m-formados. \u00c9 necess\u00e1rio que a equipe de ger\u00eancia s\u00eanior de cada empresa se re\u00fana e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organiza\u00e7\u00e3o. \u00c9 necess\u00e1ria uma estrat\u00e9gia de data, liderada por uma vis\u00e3o que descreva como a empresa se autodenominar\u00e1, comercializar\u00e1 seus produtos e servi\u00e7os para seus clientes, produzir\u00e1 e vender\u00e1 produtos, preparar\u00e1 e prestar\u00e1 servi\u00e7os e operar\u00e1 internamente para atender a clientes internos e externos.\u00a0<\/span><\/p>\nTudo isso se baseia nas principais premissas padr\u00e3o de que todo o data ser\u00e1 coletado e registrado eletronicamente e de que todas as decis\u00f5es de neg\u00f3cios ser\u00e3o tomadas com base no data ou em previs\u00f5es e recomenda\u00e7\u00f5es orientadas pelo data. As decis\u00f5es de neg\u00f3cios que n\u00e3o puderem ser tomadas com base no data em um prazo razo\u00e1vel ser\u00e3o encaminhadas para an\u00e1lise, visando \u00e0 melhoria cont\u00ednua dos processos de neg\u00f3cios e do gerenciamento do data. Na implementa\u00e7\u00e3o, \u00e9 esse programa de melhoria cont\u00ednua patrocinado por todos os membros da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior que desempenhar\u00e1 um papel fundamental na incorpora\u00e7\u00e3o da IA.<\/span><\/p>\nQuais seriam os primeiros passos para usar a IA nos neg\u00f3cios?<\/span><\/strong><\/h3>\nOs executivos da empresa poderiam come\u00e7ar listando as perguntas comerciais mais frequentes que continuam sem resposta. Essas perguntas provavelmente est\u00e3o relacionadas a todos os aspectos do neg\u00f3cio - a mais comum provavelmente \u00e9 \u2018por que minha receita est\u00e1 caindo?\u2019. Posicionar a IA como uma forma de ajudar a responder a essas perguntas pode formar o ponto de partida para uma conversa sobre IA.\u00a0<\/span><\/p>\nA incorpora\u00e7\u00e3o da IA em uma empresa \u00e9 um programa multifuncional, que envolve todos os departamentos e exige gerenciamento de mudan\u00e7as e reimplementa\u00e7\u00e3o de sistemas. Por fim, a equipe de gerenciamento s\u00eanior precisa se unir e estar pronta para patrocinar a revolu\u00e7\u00e3o da IA na empresa.\u00a0<\/span><\/p>\nSe o senhor \u00e9 um engenheiro ou cientista data que est\u00e1 tendo dificuldades para pressionar sua agenda de IA, encontre o patrocinador e o tomador de decis\u00f5es da empresa e obtenha seu apoio primeiro.<\/span> Certifique-se de que o senhor entende o neg\u00f3cio da pessoa, mostre que tem muita imagina\u00e7\u00e3o e n\u00e3o deixe de articular os benef\u00edcios que superam o custo da mudan\u00e7a. No final das contas, \u00e9 uma estrat\u00e9gia e uma plataforma que o senhor est\u00e1 apresentando.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nN\u00e3o desista se o senhor receber um apoio morno de um membro da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior. \u00c0 medida que o senhor conversar com outros membros da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior, o custo, em teoria, passa a ser compartilhado, enquanto a justificativa para os benef\u00edcios aumenta com o apoio, tornando o custo por benef\u00edcio para a empresa menor.<\/span><\/p>\nQuais s\u00e3o as principais oportunidades com o uso da IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n\n\u201dIsso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos de neg\u00f3cios: reduzir um problema de tamanho colossal em um problema vi\u00e1vel, razo\u00e1vel e impactante.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\nEstou muito animado com o uso do aprendizado de m\u00e1quina para a detec\u00e7\u00e3o precoce de problemas que parecem vir do nada ou que t\u00eam causas espec\u00edficas dif\u00edceis de encontrar, como, por exemplo, a paranoia.\u00a0 <\/span>Embora existam muitas teorias e pessoas diferentes tenham explica\u00e7\u00f5es diferentes para suas pr\u00f3prias experi\u00eancias, ningu\u00e9m sabe exatamente o que causa a paranoia. Os pesquisadores podem ter identificado alguns fatores de risco gerais, mas ainda h\u00e1 muitos que podem ser considerados. Mesmo limitando os fatores a fisiol\u00f3gicos, sociol\u00f3gicos e mentais, ainda h\u00e1 mais de 5 trilh\u00f5es \u00e0 pot\u00eancia de 6 combina\u00e7\u00f5es \u00fanicas de fatores espec\u00edficos que podem ser considerados. Isso \u00e9 astron\u00f4mico.\u00a0<\/span><\/p>\nIsso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos comerciais: reduzir um problema de tamanho colossal a um problema vi\u00e1vel, razo\u00e1vel e impactante. Em estudos explorat\u00f3rios n\u00e3o supervisionados, h\u00e1 a chance de se divertir com todas as fontes data brutas dispon\u00edveis e identificar fatores cuja relev\u00e2ncia era desconhecida anteriormente.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\nPor exemplo, no caso da paranoia, poder dizer, usando o aprendizado de m\u00e1quina, que \u00e9 prov\u00e1vel que fatores como a ins\u00f4nia tenham uma correla\u00e7\u00e3o mais forte com a paranoia do que outros fatores que tradicionalmente se acredita terem uma liga\u00e7\u00e3o mais forte, como experi\u00eancias na inf\u00e2ncia, uso de drogas, gen\u00e9tica, clima etc. O senhor poderia ent\u00e3o priorizar os fatores a serem monitorados e identificar os primeiros sinais emergentes para evitar alguns problemas.<\/span><\/p>\nHoje, os l\u00edderes de IA e data que executam previs\u00f5es multivariadas pr\u00e1ticas e que usam t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para redimensionar problemas imposs\u00edveis em problemas pr\u00e1ticos est\u00e3o fornecendo valor real. No final das contas, ainda n\u00e3o estamos prontos para lidar com os problemas de tamanho astron\u00f4mico na infraestrutura comumente acess\u00edvel e gerenci\u00e1vel.\u00a0<\/span><\/p>\nNa pr\u00e1tica e tecnicamente, os projetos de IA se resumem a engenheiros experientes em neg\u00f3cios que entendem as prioridades da empresa, re\u00fanem o suporte e projetam e implementam modelos e heur\u00edsticas data-driven que podem fornecer intelig\u00eancia impactante. \u00c9 o mesmo conjunto de engenheiros experientes em neg\u00f3cios que pode industrializar essa intelig\u00eancia, entregar esses projetos e ajudar a implementar a configura\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios orientada por IA.<\/span><\/p>\nSe quiser incorporar a IA \u00e0 sua estrat\u00e9gia de neg\u00f3cios para 2020, entre em contato com nossa equipe.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Para isso, cloud empresas como Amazon, Google e Microsoft t\u00eam feito sua parte no desenvolvimento de plataformas de aprendizado de m\u00e1quina prontas para uso, que s\u00e3o acess\u00edveis e gerenci\u00e1veis para empresas de todos os tamanhos. Elas agora oferecem uma biblioteca completa de algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para extrair insights.<\/span><\/p>\n A infraestrutura de IA, em termos de produ\u00e7\u00e3o de narrativas prescritivas para ajudar a orientar as decis\u00f5es de neg\u00f3cios, est\u00e1 madura. Agora, cabe a cada empresa garantir que seus processos de neg\u00f3cios e pools de talentos estejam alinhados para abra\u00e7ar a revolu\u00e7\u00e3o da IA. As empresas que n\u00e3o tratam o data como uma estrat\u00e9gia central e n\u00e3o est\u00e3o aproveitando a onda atual n\u00e3o se sair\u00e3o bem contra seus concorrentes, especialmente aquelas que gerenciam bem seu data e impulsionam as decis\u00f5es de neg\u00f3cios para gerar e alavancar o artificial intelligence.<\/span><\/p>\n Boa pergunta. Incorporar a IA \u00e9 bastante simples se o senhor entender o que \u00e9 necess\u00e1rio para fazer uma mudan\u00e7a. Dito isso, incorporar a IA em uma empresa com impacto real \u00e9 uma tarefa mais dif\u00edcil do que se imagina.\u00a0<\/span><\/p>\n Costumo perguntar aos propriet\u00e1rios de empresas qual \u00e9 o grau de utiliza\u00e7\u00e3o da IA em suas empresas, em uma escala de 1 a 10. Eles nunca dizem 10. N\u00e3o se trata apenas de uma tarefa do departamento de TI. Isso n\u00e3o acontecer\u00e1 apenas com a contrata\u00e7\u00e3o de alguns cientistas data rec\u00e9m-formados. \u00c9 necess\u00e1rio que a equipe de ger\u00eancia s\u00eanior de cada empresa se re\u00fana e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organiza\u00e7\u00e3o. \u00c9 necess\u00e1ria uma estrat\u00e9gia de data, liderada por uma vis\u00e3o que descreva como a empresa se autodenominar\u00e1, comercializar\u00e1 seus produtos e servi\u00e7os para seus clientes, produzir\u00e1 e vender\u00e1 produtos, preparar\u00e1 e prestar\u00e1 servi\u00e7os e operar\u00e1 internamente para atender a clientes internos e externos.\u00a0<\/span><\/p>\n Tudo isso se baseia nas principais premissas padr\u00e3o de que todo o data ser\u00e1 coletado e registrado eletronicamente e de que todas as decis\u00f5es de neg\u00f3cios ser\u00e3o tomadas com base no data ou em previs\u00f5es e recomenda\u00e7\u00f5es orientadas pelo data. As decis\u00f5es de neg\u00f3cios que n\u00e3o puderem ser tomadas com base no data em um prazo razo\u00e1vel ser\u00e3o encaminhadas para an\u00e1lise, visando \u00e0 melhoria cont\u00ednua dos processos de neg\u00f3cios e do gerenciamento do data. Na implementa\u00e7\u00e3o, \u00e9 esse programa de melhoria cont\u00ednua patrocinado por todos os membros da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior que desempenhar\u00e1 um papel fundamental na incorpora\u00e7\u00e3o da IA.<\/span><\/p>\n Os executivos da empresa poderiam come\u00e7ar listando as perguntas comerciais mais frequentes que continuam sem resposta. Essas perguntas provavelmente est\u00e3o relacionadas a todos os aspectos do neg\u00f3cio - a mais comum provavelmente \u00e9 \u2018por que minha receita est\u00e1 caindo?\u2019. Posicionar a IA como uma forma de ajudar a responder a essas perguntas pode formar o ponto de partida para uma conversa sobre IA.\u00a0<\/span><\/p>\n A incorpora\u00e7\u00e3o da IA em uma empresa \u00e9 um programa multifuncional, que envolve todos os departamentos e exige gerenciamento de mudan\u00e7as e reimplementa\u00e7\u00e3o de sistemas. Por fim, a equipe de gerenciamento s\u00eanior precisa se unir e estar pronta para patrocinar a revolu\u00e7\u00e3o da IA na empresa.\u00a0<\/span><\/p>\n Se o senhor \u00e9 um engenheiro ou cientista data que est\u00e1 tendo dificuldades para pressionar sua agenda de IA, encontre o patrocinador e o tomador de decis\u00f5es da empresa e obtenha seu apoio primeiro.<\/span> Certifique-se de que o senhor entende o neg\u00f3cio da pessoa, mostre que tem muita imagina\u00e7\u00e3o e n\u00e3o deixe de articular os benef\u00edcios que superam o custo da mudan\u00e7a. No final das contas, \u00e9 uma estrat\u00e9gia e uma plataforma que o senhor est\u00e1 apresentando.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n N\u00e3o desista se o senhor receber um apoio morno de um membro da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior. \u00c0 medida que o senhor conversar com outros membros da equipe de ger\u00eancia s\u00eanior, o custo, em teoria, passa a ser compartilhado, enquanto a justificativa para os benef\u00edcios aumenta com o apoio, tornando o custo por benef\u00edcio para a empresa menor.<\/span><\/p>\n Estou muito animado com o uso do aprendizado de m\u00e1quina para a detec\u00e7\u00e3o precoce de problemas que parecem vir do nada ou que t\u00eam causas espec\u00edficas dif\u00edceis de encontrar, como, por exemplo, a paranoia.\u00a0 <\/span>Embora existam muitas teorias e pessoas diferentes tenham explica\u00e7\u00f5es diferentes para suas pr\u00f3prias experi\u00eancias, ningu\u00e9m sabe exatamente o que causa a paranoia. Os pesquisadores podem ter identificado alguns fatores de risco gerais, mas ainda h\u00e1 muitos que podem ser considerados. Mesmo limitando os fatores a fisiol\u00f3gicos, sociol\u00f3gicos e mentais, ainda h\u00e1 mais de 5 trilh\u00f5es \u00e0 pot\u00eancia de 6 combina\u00e7\u00f5es \u00fanicas de fatores espec\u00edficos que podem ser considerados. Isso \u00e9 astron\u00f4mico.\u00a0<\/span><\/p>\n Isso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos comerciais: reduzir um problema de tamanho colossal a um problema vi\u00e1vel, razo\u00e1vel e impactante. Em estudos explorat\u00f3rios n\u00e3o supervisionados, h\u00e1 a chance de se divertir com todas as fontes data brutas dispon\u00edveis e identificar fatores cuja relev\u00e2ncia era desconhecida anteriormente.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Por exemplo, no caso da paranoia, poder dizer, usando o aprendizado de m\u00e1quina, que \u00e9 prov\u00e1vel que fatores como a ins\u00f4nia tenham uma correla\u00e7\u00e3o mais forte com a paranoia do que outros fatores que tradicionalmente se acredita terem uma liga\u00e7\u00e3o mais forte, como experi\u00eancias na inf\u00e2ncia, uso de drogas, gen\u00e9tica, clima etc. O senhor poderia ent\u00e3o priorizar os fatores a serem monitorados e identificar os primeiros sinais emergentes para evitar alguns problemas.<\/span><\/p>\n Hoje, os l\u00edderes de IA e data que executam previs\u00f5es multivariadas pr\u00e1ticas e que usam t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina para redimensionar problemas imposs\u00edveis em problemas pr\u00e1ticos est\u00e3o fornecendo valor real. No final das contas, ainda n\u00e3o estamos prontos para lidar com os problemas de tamanho astron\u00f4mico na infraestrutura comumente acess\u00edvel e gerenci\u00e1vel.\u00a0<\/span><\/p>\n Na pr\u00e1tica e tecnicamente, os projetos de IA se resumem a engenheiros experientes em neg\u00f3cios que entendem as prioridades da empresa, re\u00fanem o suporte e projetam e implementam modelos e heur\u00edsticas data-driven que podem fornecer intelig\u00eancia impactante. \u00c9 o mesmo conjunto de engenheiros experientes em neg\u00f3cios que pode industrializar essa intelig\u00eancia, entregar esses projetos e ajudar a implementar a configura\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios orientada por IA.<\/span><\/p>\n Se quiser incorporar a IA \u00e0 sua estrat\u00e9gia de neg\u00f3cios para 2020, entre em contato com nossa equipe.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ryo Katsuki, vice-presidente da Data do Reino Unido, senta-se para uma discuss\u00e3o sobre a import\u00e2ncia de incorporar a IA em seus neg\u00f3cios em 2020. 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\u201dIsso n\u00e3o acontecer\u00e1 apenas com a contrata\u00e7\u00e3o de alguns novos cientistas graduados em data. \u00c9 necess\u00e1rio que a equipe de ger\u00eancia s\u00eanior de cada empresa se re\u00fana e, de forma colaborativa, analise novamente e redesenhe a maneira como o data flui dentro da organiza\u00e7\u00e3o.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\n
Quais seriam os primeiros passos para usar a IA nos neg\u00f3cios?<\/span><\/strong><\/h3>\n
Quais s\u00e3o as principais oportunidades com o uso da IA?<\/span><\/strong><\/h3>\n
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\u201dIsso ilustra a grande oportunidade de usar a IA em termos de neg\u00f3cios: reduzir um problema de tamanho colossal em um problema vi\u00e1vel, razo\u00e1vel e impactante.\u201d<\/span><\/em><\/h3>\n<\/blockquote>\n