#Descomplicando a IA

#Descomplicando a IA: descubra como aplicar Inteligência Artificial na sua empresa

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Alimentada por dados, a Inteligência Artificial está transformando a maneira como as empresas operam e agregam valor para os negócios, além de melhorar a eficiência em toda a organização. 

Com os fluxos de trabalho se tornando mais inteligentes, os resultados futuros podem ser moldados, as interações podem ser mais personalizadas e os projetos podem se adaptar com velocidade para atender às necessidades de clientes, funcionários e usuários.

No entanto, para escalar com sucesso a IA em toda a organização, os desafios encontrados pelas empresas têm sido:

– a complexidade dos dados;

– a escassez de talentos;

– a falta de confiança nos sistemas de IA. 

“Temos cada vez mais dados, criados em velocidade exponencial e provenientes dos mais diversos sistemas e dispositivos. É preciso que eles sejam confiáveis e uniformes, acessíveis para toda a organização, sem deixar de lado a governança”

Marcela Vairo, Diretora de Data, AI & Automation na IBM Brasil, durante a primeira temporada da websérie Descomplicando a IA

Foi pensando em ajudar nestes empecilhos que a IBM desenvolveu o framework de “Ladder to AI” – ou “Escada para IA”, em português. Ela é uma abordagem prescritiva para oferecer às empresas uma maior compreensão do estágio da jornada de inteligência artificial em que elas estão e em quais tópicos precisam se concentrar.

Confira o passo a passo na imagem:

Mas, calma, o objetivo aqui é simplificar ainda mais, seja para quem está começando esta jornada ou para quem a está trilhando – e buscando novas formas de aplicar IA nos negócios, sejam empresas grandes ou pequenas.

A websérie Descomplicando a IA (assista o on demand neste link), com o cientista de dados Ricardo Cappra, teve sua primeira temporada veiculada em 2020 e apresentou cinco episódios, um para cada passo desta jornada. São eles:

• Modernizar: preparar suas informações para a IA e o mundo de nuvem híbrida

Modernizar significa construir uma arquitetura de informação para a IA que ofereça opções e flexibilidade. Dada a natureza dinâmica da IA, as empresas procuram automatizar seus ciclos de vida através de uma variedade de colaboradores por meio de fluxos de trabalho colaborativos. Por isso a necessidade de uma plataforma nativa em nuvem com virtualização de dados, por exemplo.

• Coletar: tornar suas informações simples e acessíveis

Os dados geralmente são isolados por arquiteturas rígidas, que separam as informações de acordo com a área funcional e o tipo de dado. Isso resultou em visões fragmentadas e na dificuldade de acessar dados, limitando o valor da análise. As empresas precisam encontrar uma maneira de integrar essas fontes díspares e aproveitar a ciência de dados, o machine learning e o deep learning para gerar insights valiosos e vantagens competitivas. 

• Organizar: criar uma base analítica pronta para negócios

Muitas empresas subestimam as armadilhas que a má governança de dados pode criar. Em busca de insights instantâneos, as empresas priorizam o acesso e a análise de dados em detrimento da governança e qualidade. Os líderes não podem acreditar em sua IA sem garantir que os dados sejam confiáveis, completos e consistentes. Os dados são a essência da IA, e a qualidade deles afeta diretamente os resultados da sua aplicação. As organizações precisam implementar qualidade dos dados, localização e regras de governança para fornecer um pipeline de dados de autoatendimento eficiente para as pessoas certas, no momento certo, a partir de qualquer fonte. 

“O processo de Arquitetura de Informação é um dos principais desafios quando avaliamos o nível de maturidade analítica das empresas. Muitas vezes a coleta de dados não está sendo feita pensando em resolver os problemas de negócio”

Ricardo Cappra, Cientista de Dados Chefe do Cappra Institute, durante a primeira temporada da websérie Descomplicando a IA

• Analisar: construir e dimensionar a IA com confiança e transparência

Depois que uma organização consegue coletar seus dados e organizá-los em uma visão unificada e confiável, é possível acessar esses dados para criar e dimensionar modelos de IA em seus negócios. Isso permite que as empresas coletem informações de todos os seus dados, não importa onde estejam, e se envolvam com a IA para transformar seus negócios – colocando-se em uma clara vantagem competitiva.

• Integrar: operacionalizar a IA em todo o seu negócio

Para que uma transformação de IA seja bem-sucedida, é preciso infundir inteligência em todos os seus fluxos de trabalho. E as aplicações de IA pré-criadas têm menos probabilidade de ficarem presas no limbo entre o lab e a produção. Para ter sucesso na criação de fluxos de trabalho inteligentes, você precisa fornecer à sua equipe as ferramentas certas para que elas possam, por exemplo, visualizar, descobrir, e compreender os dados (sejam textos, imagens etc).

A notícia boa é que a segunda temporada da websérie está chegando em 12, 19 e 26 de maio. Desta vez, a ideia é falar junto com o Ricardo Cappra sobre casos de uso que fazem parte deste ciclo de aplicação de inteligência artificial dentro das empresas. Teremos, inclusive, apresentações de casos reais, como o do Fleury, que está utilizando o IBM Watson para melhorar a experiência dos pacientes dentro dos laboratórios!

Quer saber mais?

Se inscreva na websérie agora mesmo e acompanhe os posts aqui no blog durante as próximas semanas com a tag #Descomplicando a IA.

Vamos conversar?

Entre em contato com um representante da IBM.

Data & AI Product Marketing Manager na IBM

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