A corrida pelo ouro da IA já começou.
Líderes entendem que IA é um diferencial estratégico crítico para se destacar no mercado, e empresas de diferentes setores estão iniciando sua jornada de adoção. Porém, de acordo com a pesquisa “Gartner 2022 AI in Organizations”, apenas 53% dos projetos de IA entram em produção. Na Hop, esse número é próximo de 94%, e neste artigo ensinamos o caminho para ter mais sucesso adotando IA.
Takeaways:
- Uma estratégia sólida de adoção começa com dados.
- Escolha um projeto cujos resultados sejam rápidos e possam “financiar” futuras iniciativas.
- Defina como você está colhendo resultados (redução de custos, aumento de vendas, criação de novos negócios).
- Monte um time capaz de implementar IA em sua área de atuação.
- Dados: o novo petróleo
Você com certeza já ouviu falar que “dados são o novo petróleo”. E realmente são. Assim como um motor precisa de combustível para funcionar, a IA precisa de dados para processar e converter em informações úteis para o negócio. Porém as empresas usualmente enfrentam muitos desafios, seja para coletar dados, organiza-los ou torna-los disponíveis para uso. Esse problema é amplo e vai desde empresas cujos dados não passam de algumas linhas de uma planilha até aquelas que acreditam que só estarão prontas para IA depois de 2 ou 3 anos construindo seu projeto de data lake.
Antes de iniciar qualquer projeto de IA, é essencial avaliar a quantidade e qualidade dos dados disponíveis; entender quais perguntas se quer responder e quais dados temos para isso. Uma boa coleção histórica cria uma base rica para amenizar eventuais restrições ou complexidades e é um ativo crucial para o sucesso de um projeto de IA.
Para descobrir esses dados internamente algumas perguntas podem ser feitas:
- Idealmente, quais são minhas entradas e saídas esperadas?
- As entradas são os dados brutos que alimentam o modelo, enquanto as saídas são as previsões ou decisões geradas pelo modelo. Definir claramente essas informações ajudará a identificar lacunas nos dados e a entender o que é necessário para preencher essas lacunas.
- Existe alguma base (particular ou pública) com essas informações?
- Ao avaliar os dados disponíveis, é importante considerar se existem bases de dados, particulares ou públicas, que possam ser utilizadas. Aproveitar dados já existentes pode economizar tempo e recursos na coleta e organização de novos dados. Além disso, o uso de conjuntos de dados públicos ou de terceiros pode fornecer uma perspectiva valiosa e complementar aos dados internos da empresa.
- Quão caro pode ser um processo de rotulagem?
- A rotulagem de dados é uma etapa crítica no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, principalmente quando falamos do aprendizado supervisionado que é aplicado em uma grande gama de problemas . No entanto, o processo de rotulagem pode ser caro e demorado. Por isso, avaliar os custos e recursos necessários para o processo de rotulagem é essencial para planejar adequadamente o projeto e garantir a qualidade dos dados.
Dados organizados e rotulados são valiosos e podem representar uma vantagem competitiva significativa para a empresa. Investir na coleta, organização e rotulagem de dados de alta qualidade pode ajudar a empresa a se destacar no mercado, permitindo o desenvolvimento de soluções de IA mais precisas e eficientes.
- Quick wins
Escolher bem o escopo do primeiro projeto é metade do caminho para o sucesso da jornada de IA. É muito comum que seja escolhido aquele projeto mais inovador ou com maior potencial de transformação. Porém, muitas vezes esse é o projeto mais complexo, de menor disponibilidade de dados e que demandará um tempo e apoio para amadurecimento que simplesmente não existe hoje.
O principal objetivo do primeiro projeto é iniciar a jornada com solidez. Ele não precisa ser o mais audacioso, mas precisa gerar valor e ser suficientemente convincente para gerar novas iniciativas. Nesse caso, é mais importante gerar o que chamamos de “quick win” (uma vitória rápida) à revolucionar um mercado.
Para isso, comece escolhendo problemas que estão relacionados ao core business da empresa. Fuja de iniciativas muito periféricas que mesmo tendo sucesso terão dificuldades de provar ROI.
Depois disso, é importante considerar a complexidade da tarefa e a singularidade do problema a ser resolvido. Algumas dicas para ajudar nessa análise:
- Entenda o quão abrangente o resultado precisa ser para ser efetivo. Em uma tarefa de classificação, por exemplo, quanto maior a quantidade de classes, mais complexo, então se existir um pareto onde 20% das classes representa 80% do volume (ou do valor para o negócio) foque nesse recorte.
- A complexidade em problemas de processamento de linguagem pode se dar através da natureza ambígua entre documentos.
- A exigência da qualidade de um resultado também pode ser vista como um fator que eleva a complexidade da solução.
- Defina como você está colhendo resultados (redução de custos, aumento de vendas, criação de novos negócios)
Usualmente, uma empresa que quer dar os primeiros passos com esse tipo de tecnologia sente o peso do risco. Todos são unânimes quanto ao potencial de transformação, mas materializar esses riscos e resultados não é tarefa fácil.
Comece definindo claramente como os resultados serão colhidos e medidos. No geral projetos de inteligência artificial vão gerar resultados em uma dessas três formas: reduzindo custos (a automação cria oportunidades para redução de custos em praticamente todos os setores), aumentando a receita (sistemas de recomendação e previsão aumentam as vendas e a eficiência) ou lançando novas linhas de negócios (a IA possibilita novos projetos que não eram possíveis antes).
Certifique-se de que, se executado com sucesso, os líderes e executivos da empresa concordam que este projeto criará valor suficiente para o negócio.
- Alfabetize seu time em IA
Em todo negócio vão existir variadas oportunidades de implementação de IA. Para aproveitá-las bem e escolher aquela com melhor potencial de sucesso é importante envolver o time. Trazer pessoas que conhecem o dia a dia e os processos da empresa é fundamental. São elas que vão identificar as tarefas com melhor potencial para uso de uma IA. Mas somente se elas entenderem do que uma IA é capaz e o que ela não deveria nunca fazer.
Investir na “alfabetização” em inteligência artificial não significa que toda sua equipe será transformada em engenheiros de machine learning, mas sim capacitar para que eles entendam, em diferentes níveis de compreensão, como a IA funciona e pode ser aplicada no negócio. Equipes com esse entendimento conseguem participar ativamente da jornada de adoção, facilitando o trabalho da equipe técnica, colaborando mais e aumentando as chances de sucesso.
Em qualquer negócio, existem diversas oportunidades para a implementação da IA. Para aproveitar ao máximo essas oportunidades e selecionar aquelas com maior potencial de sucesso, é crucial envolver a equipe. Incluir pessoas que conheçam o dia a dia e os processos da empresa é fundamental. São elas que vão identificar as tarefas com melhor potencial para uso de uma IA. No entanto, isso só será possível se elas compreenderem as capacidades e limitações da IA.
Investir na “alfabetização” em inteligência artificial não significa transformar toda a sua equipe em engenheiros de aprendizado de máquina. Em vez disso, visa capacitá-los para entender, em diferentes níveis, como a IA funciona e pode ser aplicada no negócio. Equipes com esse conhecimento conseguem participar ativamente da jornada de adoção, facilitando o trabalho dos profissionais técnicos, colaborando de forma mais eficiente e aumentando as chances de sucesso.
Promover treinamentos, workshops e sessões de discussão sobre IA pode ajudar a equipe a se familiarizar com os conceitos e as tecnologias envolvidas. Isso também pode contribuir para a identificação de áreas que podem se beneficiar da IA e para o desenvolvimento de soluções inovadoras, alinhadas com as metas e objetivos da empresa. Ao capacitar sua equipe, você estará construindo uma base sólida para uma adoção bem-sucedida de IA em seu negócio.
5. Procure um parceiro para acelerar sua iniciativa
A área de IA ainda não possui conhecimento amplamente estabelecido no mercado de trabalho, por isso, procurar parceiros com histórico na área pode acelerar e reduzir os riscos da jornada.
A Hop AI é uma empresa especialista em entregar soluções personalizadas de Inteligência Artificial. Nossa missão é garantir que todos os nossos clientes se beneficiem com o uso de IA em escala nas suas operações.
Oferecemos uma gama de serviços para ajudar as empresas a adotar e escalar IA, incluindo:
- Entendimento do negócio e das oportunidades de aplicação de IA.
- Estratégia e planejamento para escalar IA.
- Aquisição e entendimento dos dados a serem utilizados.
- Implementação e evolução dos modelos de aprendizado de máquina.
- Estabilização e manutenção dos modelos de aprendizado de máquina.
- Governança e monitoramento das IAs em produção.
- Implantação das práticas de ModelOps.
