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7 dicas para escalar sua estratégia de Inteligência Artificial

Agora que a sua empresa experimentou em IA, é hora de considerar como expandir os esforços. Veja como

Clint Boulton, CIO/EUA

30/03/2019 às 19h45

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Foto: Shutterstock

Projetos-piloto de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) proliferaram em 2018, pois muitas empresas testaram algoritmos de Machine Learning (ML) e uma série de ferramentas de automação para consolidar relacionamentos com clientes, melhorar operações de rede ou aumentar suas posturas de segurança cibernética.

Encorajados pelos primeiros resultados, os CIOs estão se preparando para o próximo desafio: o escalonamento da IA ​​em toda a empresa. Vinte por cento dos 1 mil executivos norte-americanos disseram que suas empresas planejam implementar a IA em toda a empresa em 2019, de acordo com uma nova pesquisa da PricewaterhouseCoopers (PwC).

Aspirações de negócios estão crescendo. As empresas estão investindo mais nessas tecnologias emergentes, uma vez que a IDC projeta que os gastos com sistemas cognitivos e de Inteligência Artificial chegarão a US $ 77,6 bilhões em 2022 - mais de três vezes a previsão de US $ 24 bilhões para 2018.

Mas não importa quão grandes sejam as aspirações, o caminho para o escalonamento da IA ​​é repleto de perigos, como estratégias conflitantes e mudanças nas prioridades de negócios que podem sufocar a colaboração interdepartamental. A falta de talento para lidar com o trabalho técnico agrava os problemas.

Aqui, especialistas em IA da PwC, Deloitte e startups oferecem conselhos importantes que os CIOs devem considerar ao escalar suas iniciativas de IA.

Construa uma equipe interna de IA
Assegurando o buy-in do C-suite, as empresas devem construir uma equipe de IA que ajudará a manter os projetos dentro da empresa, diz Andrew Ng, fundador e CEO da startup Landing AI. A equipe de IA poderia responder ao CTO, CIO, ou CDO (digital ou dados), ou até mesmo um chefe da IA. A formação de tal equipe ajudará no recrutamento e retenção.

"Com uma nova unidade de Inteligência Artificial, você será capaz de integrar os talentos de IA às diferentes divisões para impulsionar os projetos multifuncionais", diz Ng em um manual de transformação da IA ​​publicado em dezembro . "Novas descrições de trabalho e novas organizações de equipe surgirão." Em funções anteriores, liderando equipes de IA no Google e no Baidu, Ng contratou engenheiros de Machine Learning, engenheiros de dados, cientistas de dados e gerentes de produtos de IA. No entanto, wlw reconhece que a atual guerra pelo talento de IA é de "soma zero no curto prazo". As empresas devem trabalhar com recrutadores para preencher posições-chave.

Ensine a equipe 'cidadã' e os especialistas de IA a trabalharem juntos
A escassez de talentos da IA ​​não deve matar iniciativas de IA. Em vez disso, as empresas devem alavancar ferramentas que democratizem a IA e a Ciência de Dados, incluindo aplicativos com interfaces amigáveis ​​para desenvolvedores de IA, bem como programas educacionais projetados para especialistas não técnicos.

As empresas podem agrupar funcionários em três níveis: usuários cidadãos, que aprenderão como usar aplicativos aprimorados por IA; desenvolvedores de cidadãos ou usuários avançados que poderão identificar casos de uso e conjuntos de dados e trabalhar em estreita colaboração com especialistas de IA para criar novas aplicações de IA; e Cientistas de Dados, que farão o trabalho pesado para criar, implantar e gerenciar aplicativos de IA, diz Scott Likens, novo líder de serviços e tecnologias emergentes da PwC, e coautor do relatório sobre a ampliação da IA ​​em toda a empresa. Isso exigirá esforços para melhorar a qualificação, a fim de reduzir a lacuna de talentos.

Estabelecer um centro de excelência
Uma das melhores maneiras de construir uma fundação de IA é criar um centro de excelência de IA (CoE), diz Likens no relatório da PwC. Essa organização, que determinará padrões de tecnologia, arquitetura, ferramentas, técnicas, fornecedores e gerenciamento de propriedade intelectual, descobrirá como identificar casos de uso e como desenvolver a responsabilidade e a governança.

A gigante da energia Shell, por exemplo, montou um CoE de ciência de dados que utiliza IA, ML e Analytics para lidar com projetos como a manutenção preditiva de peças de máquinas com plataformas de petróleo.  Atualmente, 24% dos entrevistados têm alguma forma de AI CoE, diz PwC.

Incremente sua estratégia de IA através da experimentação
Embora seja tentador criar uma estratégia de IA imediatamente, Ng diz que a maioria das empresas não consegue desenvolver uma estratégia inteligente de IA até que tenha alguma experiência com a tecnologia.

Ng recomenda a construção de vários ativos de IA amplamente alinhados a uma estratégia coerente, mas adaptados para criar uma vantagem em um setor industrial, o que dificulta a replicação por um concorrente. Isso requer uma estratégia de análise de dados sofisticada para cultivar insights de negócios.

A imobiliária Kelle Williams, por exemplo, apoiou-se em milhares de datapoints cuidadosamente selecionados sobre casas e um software ML para melhorar suas listas, diz Neil Dholakia, diretor de produtos da empresa. Agentes imobiliários gravam imagens de uma casa em seus smartphones usando um aplicativo da Keller Williams que se conecta ao software Google AutoML. O software identifica imediatamente uma série de componentes da casa, como bancadas de granito ou pisos de pedra, etc.

"Um processo de levava dias e e era oneroso para os agentes, passou a ser de minutos e gratuito", diz Dholakia. Segundo ele, a ML ampliou o seu potencial de oferecer vantagem competitiva. Tanto que ele planeja expandir o uso da IA ​​na  Keller Williams em 2019.

"Uma boa estratégia de Inteligência Artificial irá guiar sua empresa para a criação de valor ao mesmo tempo em que construirá fossos defensáveis", diz Ng. "Quando as equipes começarem a ver o sucesso dos projetos iniciais da IA e formarem uma compreensão mais profunda da tecnologia, você será capaz de identificar os locais onde a Inteligência Artificial pode criar mais valor e concentrar os recursos nessas áreas."

Construa IA responsável
Um dos principais obstáculos da adoção da IA ​​é explicar como um modelo de IA toma suas decisões. Uma preocupação particularmente importante em mercados regulamentados como o financeiro. Por isso que é importante criar modelos de IA que sejam transparentes, disse Cathy Bessant, chefe de operações e diretor de tecnologia do Bank of America, no recente AI Summit, em Nova York .

As organizações podem abordar essas preocupações de “caixa preta”respondendo: Uma organização pode garantir que essas decisões sejam precisas? Quem é responsável pelos sistemas de IA? Existem controles de conformidade adequados?

Uma implantação bem-sucedida da IA ​​irá gerar responsabilidade por cada um desses fatores para criar uma "IA responsável".

Pratique design participativo ou centrado no ser humano
Como se constrói a IA responsável? A primeira etapa que as partes interessadas devem tomar é assumir um papel ativo na criação de implementações complexas de IA, de acordo com um recente relatório State of AI in the Enterprise, da Deloitte.

O design participativo - uma forma de design centrado no ser humano - incorpora as necessidades de uma "comunidade" de usuário diretamente no processo de design para criação de soluções mais sustentáveis. Isso permite que os projetistas tomem conhecimento e evitem problemas que talvez não tenham sido antecipados por uma falha de contexto ou imaginação.

Por exemplo, se um call center implementar um chatbot para reduzir as cargas de trabalho dos funcionários, um processo participativo incluiria o funcionário do call center, um membro da equipe de liderança e clientes que possam interagir com o chatbot.

Para garantir que a IA seja fundamentada ética, as empresas devem se basear no design participativo “revisando e avaliando periodicamente os algoritmos para garantir que estão fazendo a coisa certa”, diz Vic Katyal, diretor e líder global em análise e risco de dados da Deloitte. Por fim, as empresas devem permitir que um terceiro valide a IA de forma independente, o que ajudará a preencher as lacunas e a trabalhar em pontos cegos.

A boas notícia? Katyal diz que os CIOs são de longe o executor mais comum encarregado pelos conselhos corporativos a governar a adoção da IA ​​nas empresas.

Crie uma estratégia de comunicação
Como a IA terá um impacto significativo nos negócios, as empresas devem criar um programa de comunicação para garantir o alinhamento. Isso abrangerá as relações com investidores (explicando uma tese de criação de valor para IA); relações governamentais (se necessário); clientes (pense em marketing estratégico); talento (branding é crucial para atrair sangue fresco); e comunicações internas.

"Como a IA hoje ainda é pouco compreendida e seus impactos têm sido excessivamente exagerados, há medo, incerteza e dúvida", diz Ng. "Muitos funcionários também estão preocupados com o fato de seus trabalhos serem automatizados pela IA. Comunicações internas claras, tanto para explicar a Inteligência Artificial quanto para lidar com as preocupações de tais funcionários, reduzirão qualquer relutância interna em adotar IA."

Bottom line
A maioria dos executivos está otimista com a promessa da IA. Cinqüenta e seis por cento dos 1,1 mil executivos de TI e de negócios entrevistados pela Deloitte disseram que a IA transformará seus negócios dentro de três anos.

“A corrida armamentista de IA associada ao Analytics continuará à medida que as empresas precisam se tornar enxutas, ágeis e focadas no crescimento”, diz Andy Walter, consultor de CIOs e consultor estratégico da Fractal Analytics. “Os líderes que aproveitaram recursos de Inteligência Artificial nos processos de negócios direcionados se expandirão para oportunidades de geração de valor em toda a empresa. O 'empreendimento inteligente' vai bater a concorrência no topo e nos resultados. ”

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