Como criar uma estratégia de IA bem-sucedida

Ao dar às máquinas a capacidade crescente de aprender, raciocinar e tomar decisões, a IA está afetando quase todos os setores, incluindo fabricação, hotelaria, saúde e setor acadêmico. De acordo com uma pesquisa recente, 92% dos diretores executivos esperam digitalizar fluxos de trabalho e usar automação impulsionada por IA até 2026.¹ Sem uma estratégia de IA, as organizações correm o risco de perder os benefícios que a IA pode oferecer.

Uma estratégia de IA ajuda as organizações a enfrentar os desafios complexos associados à implementação da IA e a definir seus objetivos. A IA pode ser usada para análises de dados mais profundas, automação de tarefas repetitivas, otimização de processos ou aprimoramento das experiências dos clientes com assistentes e agentes de IA.

Um objetivo e um plano bem definidos ajudam a garantir que a adoção da IA se alinhe às metas de negócios mais amplas. Esse alinhamento é essencial para extrair valor significativo da IA e maximizar seu impacto. Uma estratégia de IA bem-sucedida também fornece um roteiro para desenvolver os recursos necessários e garantir uma aplicação estratégica e responsável da IA na organização.

As organizações que se esforçam para entender a IA agora e aproveitar seu poder prosperarão no futuro. Uma estratégia robusta de IA permitirá que essas organizações gerenciem as complexidades da integração da IA, se adaptem rapidamente aos avanços tecnológicos e otimizem seus processos, eficiência operacional e crescimento geral.

Uma estratégia de inteligência artificial é um plano para integrar a IA em uma organização para que ela se alinhe e apoie os objetivos mais amplos da empresa. Uma estratégia de IA bem-sucedida deve servir de roteiro para esse plano. Dependendo dos objetivos da organização, uma estratégia de IA pode delinear como a IA ajudará a extrair insights mais profundos dos dados, aumentar a eficiência, fortalecer a cadeia de suprimentos ou o ecossistema ou melhorar as experiências de talentos e clientes.

Uma estratégia de IA bem formulada também deve ajudar a orientar a infraestrutura tecnológica para garantir que a empresa esteja equipada com o hardware, o software e outros recursos necessários para a implementação eficaz da IA. E, como a tecnologia evolui tão rapidamente, a estratégia deve permitir que a organização se adapte às novas tecnologias e mudanças no setor. Considerações éticas, como viés, transparência e preocupações regulatórias, também devem ser abordadas para apoiar a implementação da IA responsável.

Como a inteligência artificial continua afetando quase todos os setores, é fundamental ter uma estratégia de IA bem elaborada. Ela pode ajudar as organizações a liberar todo o potencial, ganhar vantagem competitiva e alcançar o sucesso sustentável na era digital em constante mudança.

Criar uma estratégia de IA oferece muitos benefícios a empresas que integram a inteligência artificial, sejam elas start-ups ou organizações globais. Uma estratégia de IA permite que as organizações aproveitem propositalmente os recursos da IA e alinhem as iniciativas de IA com os objetivos gerais de negócios. A estratégia de IA se torna a bússola para contribuições significativas para o sucesso da organização. Ela capacita os stakeholders a escolher projetos que oferecerão a maior melhoria em processos importantes, como produtividade, tomada de decisão e lucro.

Uma estratégia de IA descreve etapas que ajudam os projetos de IA a transformar ideias em soluções. Para alcançar esses objetivos, a organização deve tomar decisões importantes sobre dados, talentos e tecnologia. Uma estratégia bem elaborada fornece um plano para gerenciar, analisar e usar dados para iniciativas de IA. Determina os talentos necessários para desenvolver, atrair ou reter habilidades em ciência de dados, aprendizado de máquina (ML) e desenvolvimento de IA. Orientará o procurement de recursos de hardware, software e computação em nuvem para uma implementação eficaz da IA.

Em essência, uma estratégia de IA bem-sucedida é indispensável porque apoia os objetivos de negócios, facilita a priorização, otimiza as escolhas de talentos e tecnologia e garante uma integração organizada da IA que impulsionará o sucesso organizacional.

As etapas a seguir são comumente usadas para ajudar a elaborar uma estratégia eficaz de inteligência artificial:

Compreenda as várias tecnologias de IA, incluindo IA generativa e IA agêntica (e como elas diferem), aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP) e computer vision. Pesquise casos de uso de IA para saber onde e como essas tecnologias estão sendo aplicadas nos setores relevantes. Liste os problemas que a IA pode resolver e os benefícios a serem obtidos. Observe os departamentos que a utilizam, seus métodos e quaisquer obstáculos.

Compreenda a organização, suas prioridades e recursos. Analise o tamanho e a força do departamento de TI, que implementará e gerenciará os sistemas de IA. Entreviste os chefes de departamento para identificar possíveis problemas que a IA poderia ajudar a resolver.

Identifique os problemas que a organização precisa resolver. Quais métricas precisam ser melhoradas? Não presuma que a IA é sempre a resposta: escolha objetivos de negócios que sejam importantes para a empresa e com os quais a IA tenha um histórico de sucesso em lidar.

Encontre empresas no espaço de IA que trabalharam em seu setor. Crie uma lista de possíveis ferramentas, fornecedores e parcerias, avaliando sua experiência, reputação ou preços. Priorize a aquisição com base nas fases e no cronograma do projeto de integração de IA.

Crie um roteiro que priorize os primeiros sucessos que agregarão valor à empresa. Escolha projetos com base nas necessidades práticas identificadas. Determine as ferramentas e o suporte necessários e organize-os com base no que é mais crucial para o projeto, especificamente:

• Dados: crie uma estratégia de dados determinando se dados ou conjuntos de dados novos ou existentes serão necessários para alimentar efetivamente a solução de IA. Estabeleça um framework de governança de dados para gerenciar os dados de forma eficaz.

• Algoritmos: algoritmos são as regras ou instruções que permitem que as máquinas aprendam, analisem dados e tomem decisões. Um modelo representa o que foi aprendido por um algoritmo de aprendizado de máquina. Determine quem implementará algoritmos e projetará, desenvolverá e validará modelos, pois é necessário conhecimento para gerenciar essas tarefas com eficácia. 

• Infraestrutura: determine onde seus sistemas de IA serão hospedados e como eles serão escalados. Considere se deseja implementar em sua própria infraestrutura ou em plataformas de terceiros.

• Talentos e terceirização: avalie a prontidão e as lacunas de habilidades dentro da organização para implementar iniciativas de IA. Determine se existe um pipeline de talentos para preencher funções como cientistas de dados e desenvolvedores ou se as habilidades podem ser desenvolvidas internamente por meio de treinamento. Avalie também se determinadas tarefas, como implementação e operações, devem ser terceirizadas.

Apresente a estratégia de IA aos stakeholders, garantindo que ela esteja alinhada com os objetivos de negócios. Obtenha adesão para o roteiro proposto. Comunique claramente os benefícios, custos e resultados esperados. Garanta o orçamento necessário para implementar a estratégia.

Comece qualificando equipes de IA ou contratando indivíduos com a experiência certa em IA. Incentive as equipes a se manterem atualizadas sobre os avanços da IA de ponta e a explorar métodos inovadores de solução de problemas.

Entenda as implicações éticas do uso responsável da IA pela organização. Comprometa-se com iniciativas éticas de IA, modelos de governança inclusivos e diretrizes praticáveis. Monitore regularmente os modelos de IA em busca de possíveis vieses e implemente práticas de justiça e transparência para lidar com questões éticas.

Acompanhe o rápido desenvolvimento de novos produtos e tecnologias de IA. Adapte a estratégia de IA da organização com base em novos insights e oportunidades emergentes.

Seguir essas etapas permitirá a criação de um guia poderoso para integrar a IA na organização. Essa integração permitirá que a empresa aproveite melhor as oportunidades no mundo dinâmico da inteligência artificial.

Vários problemas podem atrapalhar a criação e implementação de uma estratégia de IA bem-sucedida. Seu potencial de impedir o processo deve ser avaliado precocemente (e as questões, tratadas adequadamente) para avançar com eficácia.

Como e onde estão seus dados? Os modelos de IA dependem muito de conjuntos de dados robustos; portanto, o acesso insuficiente a dados relevantes e de alta qualidade pode prejudicar a estratégia e a eficácia das aplicações de IA.

A falta de consciência sobre os recursos e as possíveis aplicações da IA pode resultar em ceticismo, resistência ou tomada de decisão mal informada. Essa falta de compreensão drenará qualquer valor da estratégia e bloqueará a integração bem-sucedida da IA aos processos da organização.

Se as iniciativas de IA não estiverem intimamente ligadas às metas, prioridades e visão da organização, isso pode resultar em desperdício de esforços, falta de apoio da liderança e incapacidade de demonstrar um valor significativo.

Precisa-se de profissionais para desenvolver, implementar e gerenciar com eficácia as iniciativas de IA. A escassez de talentos em IA, como cientistas de dados ou especialistas em ML, ou a resistência dos funcionários atuais em aprimorar suas habilidades, podem afetar a viabilidade da estratégia.

Os desenvolvimentos recentes da inteligência artificial destacam sua escala e seu poder nos negócios e na sociedade. No entanto, as empresas devem determinar a forma de estruturar e governar esses sistemas de forma responsável para evitar vieses e erros, pois a escalabilidade da tecnologia de IA pode ter efeitos onerosos para as empresas e a sociedade. À medida que sua organização usa diferentes conjuntos de dados para aplicar o aprendizado de máquina e a automação aos fluxos de trabalho, é importante garantir a qualidade de dados, a conformidade e a transparência dentro de seus sistemas de IA com as devidas proteções em vigor.

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