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O dilema da Inteligência Artificial: sua organização está pronta para adotar o ‘novo normal’?
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O dilema da Inteligência Artificial: sua organização está pronta para adotar o ‘novo normal’?

Alavancagem da IA requer certo nível de prontidão, que envolve necessariamente reconhecer os problemas comuns que afetam a maioria das organizações

Por Srilekha Sankaran*

18/06/2020 às 10h00

Foto: Shutterstock

Desde que o termo "inteligência artificial" foi estabelecido em 1956, alcançamos vários marcos surpreendentes na tecnologia, todos destinados a facilitar a vida humana. Graças aos recentes avanços em Machine Learning (ML) e nas redes neurais, a Inteligência Artificial (IA) está impulsionando tecnologias de consumidor, como mecanismos de pesquisa, plataformas over-the-top (OTT), aplicativos de relacionamento e vários dispositivos Internet das coisas (IoT).

Com forte dependência de hardware de coleta de dados, como dispositivos inteligentes e assistentes virtuais, as plataformas para consumidores agora contam com a IA para processar grandes volumes de dados em milissegundos e proporcionar uma experiência enriquecedora ao cliente.

No entanto, apesar do grande interesse e oportunidades de inovação em todos os setores, a IA não foi tão amplamente adotada fora do espaço de tecnologia do consumidor. Segundo uma pesquisa da Associação Brasileira de Empresas de Software (ABES), realizada em parceria com a IDC, apenas 15,3% das organizações empreenderam iniciativas com o uso da tecnologia de IA.

Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma unidade de negócios em potencial - o departamento de TI - que apresenta uma enorme variedade de oportunidades para as organizações iniciarem o uso da IA e resolverem esse dilema, que surge quando o interesse é alto, mas suas implementações são baixas.

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Os fatores de prontidão para IA

A alavancagem da IA requer um certo nível de prontidão, que envolve necessariamente reconhecer os problemas comuns que afetam a maioria das organizações, para os quais ela se torna uma solução.

Para que as empresas possam implementar a IA em suas operações diárias, são exigidos grandes volumes de dados, apoiados por uma quantidade enorme de tempo necessário para criar e treinar modelos de ML para alcançar correlações significativas de dados e fornecer recomendações que façam sentido e tragam melhorias para a organização.

Mesmo com integrações de dados e algoritmos, poucos sistemas baseados em IA são completamente autônomos. Por exemplo, os algoritmos de ML ainda exigem que os humanos interajam com os sistemas, conhecidos como Aprendizado Interativo, para avaliar continuamente sua capacidade de resposta em ecossistemas dinâmicos.

Existem dois fatores principais para o sucesso da IA: 1) aprendizado contínuo de casos de negócios diversos e em evolução e 2) monitoramento e governança rigorosos por especialistas no assunto, a fim de garantir a precisão factual e contextual dos algoritmos, além da capacidade de fornecer as recomendações desejadas - todos esses pontos contribuem holisticamente para a preparação de uma organização à IA.

IA em um mundo pós-crise

O COVID-19 forçou brutalmente muitas organizações a ficarem remotas da noite para o dia. Embora isso possa ser um benefício ou uma desgraça, dependendo da preparação das organizações, as equipes de TI geralmente são as primeiras a suportar o impacto de uma emergência sem precedentes, como equipar a força de trabalho com tecnologias, ferramentas e práticas remotas.

Essa situação apresenta algoritmos de IA e ML com casos de uso mais diversos e críticos, incluindo requisitos de banda larga, conexões e comunicações remotas, logs de aplicativos, redes e servidores, solicitações de service desk e assim por diante.

Esses dados em tempo real, juntamente com informações históricas, podem permitir que esses modelos prevejam requisitos de negócios futuros próximos e notifiquem proativamente as equipes de TI, que podem se equipar para garantir a resiliência digital a longo prazo, adaptando-se às tendências de negócios sem esforço. Desde o fornecimento de informações em tempo real sobre possíveis incidentes de segurança, oferecendo assistência conversacional para o gerenciamento eficiente de solicitações de suporte técnico e usando a análise preditiva para fornecer soluções preventivas aos problemas dos usuários - a IA tem muito a oferecer à TI.

A IA também provará o valor de orquestrar a automação de resposta a incidentes, o que contribui significativamente para a detecção de ameaças de dia zero e pode reduzir drasticamente os tempos de resposta de ataques cibernéticos em milissegundos. Com os algoritmos de resposta de autoaprendizagem implementados, as organizações aproveitam a vantagem de se manterem atualizados sobre os ataques, antecipando, identificando e impedindo-os a tempo.

Abraçando o novo normal

Em breve, a IA não será mais uma tecnologia opcional. A priorização de inovações e soluções baseadas em IA permitirá que as organizações se adaptem perfeitamente às tendências em evolução, com impressionantes recursos de processamento de dados e automação de fluxo de trabalho que requerem intervenção humana mínima.

A adoção da IA é um processo contínuo e requer grandes volumes de dados em tempo real para criar e treinar modelos de aprendizado ao longo do tempo. Dadas as restrições de tempo e orçamento, seria prudente que as organizações iniciassem com uma potencial vertical, que apresenta um amplo escopo para a tomada de decisões com IA.

No entanto, se as empresas estiverem remotamente inclinadas a adotar a IA imediatamente, devem primeiro promover uma cultura aberta à experimentação e apreciar a tomada de decisões orientada por dados, sem deixar que as inovações substituam arbitrariamente os seres humanos.

Vamos encarar a realidade. As organizações precisarão aproveitar ao máximo as tecnologias que possam ajudá-las a liderar o novo normal e manter sua vantagem competitiva em períodos de incerteza. Tudo começa com um "vamos lá!", atitude de dar o primeiro passo para adotar a mudança.

*Srilekha Sankaran é consultora de produtos da ManageEngine

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