Podemos julgar a IA pelo seu halo, não pelo ROI?
Publicados: 2020-08-16Agora, mais do que nunca, as empresas precisam confiar em uma solução de IA
As implicações éticas podem ser consideradas questionáveis, mas é um mal necessário
A pesquisa e desenvolvimento de qualquer projeto de IA geralmente custa caro
A pandemia de Covid-19 tornou redundante o RoI em IA. A adoção mundial da IA acabou com o mito de que a IA exige investimentos intensivos em infraestrutura, mudanças de processos e mão de obra. Foi visto que as soluções baseadas em IA tornaram-se o fator determinante da sobrevivência de uma empresa. As empresas realinharam suas prioridades para sobreviver à pandemia. Várias startups entraram em ação e criaram soluções baseadas em IA que ajudaram todos os setores.
No setor manufatureiro, por exemplo, para alcançar o distanciamento social, apenas 50-75% dos funcionários podem vir às fábricas. Esses funcionários precisam seguir as regras de distanciamento social e conformidade com as máscaras. Manter a linha de montagem funcionando, garantindo a segurança da saúde da força de trabalho, é uma responsabilidade extra com a qual as empresas estão lidando.
O medo de as instalações de fabricação serem fechadas no caso de vários casos positivos serem detectados entre os funcionários também é grande. Monitorar o distanciamento social e a conformidade com as máscaras a todo momento não é humanamente possível, mesmo com vigilância por CFTV. A possibilidade de erro humano e subsequente jogo de culpa em um local de trabalho só aumenta o estresse pré-existente.
Agora, mais do que nunca, as empresas precisam confiar em uma solução de IA. A visão computacional, por exemplo, é uma solução de IA que analisa feeds de câmeras de CFTV ao vivo e gera alertas em tempo real. Ele pode se conectar à infraestrutura de CFTV pré-existente e ajudar os empregadores a monitorar a máscara facial juntamente com a não conformidade com o distanciamento social, tudo em tempo real. Ao contrário dos humanos, a tecnologia é binária. Se uma pessoa não estiver usando máscara facial, seja o CEO ou o estagiário, o sistema acionará um alarme.
Isso ajuda a manter as instalações de fabricação seguras, pois reduz a propagação do vírus e aumenta o moral da força de trabalho. As empresas podem optar por exibir a porcentagem de conformidade com máscara facial ou distanciamento social seguida em seu site ou enviar mensagens aos funcionários com análise de dados no final do turno. As soluções de Visão Computacional facilitam o gerenciamento de multidões em locais como cantinas e criam rotações de deslocamento para garantir a máxima produtividade. A IA também ajuda a empresa a se manter à tona, criar instalações seguras para o trabalho e também ajudar a aumentar o moral dos funcionários.
O que você pode medir, você pode gerenciar. Fatos e números emergentes de indústrias que investiram em IA do ponto de vista B2B, particularmente em relação ao ROI tangível, mostram claramente uma tendência. Para muitas indústrias, esse RoI é subjetivo. Por exemplo, as soluções de HSE usam IA que ajuda na prevenção de acidentes, invalidez e mortes. Vidas são salvas porque a solução baseada em IA está monitorando o caminho da empilhadeira e aciona um alerta em tempo real quando um pedestre está no caminho.
Identificar quase acidentes, monitorar EPI, incêndio e conformidade térmica são apenas algumas das facetas em que a IA conseguiu fornecer um alto nível de precisão ao prevenir acidentes. A parte tangível varia de insights acionáveis que levam a um canal de vendas robusto para uma empresa de produtos, simplesmente identificando padrões de hábitos das pessoas no varejo e, por sua vez, aprimorando a experiência de compra. A pandemia causou um aumento sem precedentes nas compras online, fornecendo às empresas dados para analisar as escolhas dos compradores. O uso da IA, neste caso, levará a um perfil mais preciso das pessoas e da publicidade direcionada.
As implicações éticas podem ser consideradas questionáveis, mas é um mal necessário. A pegada digital sempre existiu, a IA reconhece a usa para entender padrões e fornecer insights que, de outra forma, seriam invisíveis para a contraparte humana. A IA galvanizou várias facetas de uma gama de setores como saúde, varejo, educação, cadeia de suprimentos e manufatura. Seja eficiência de processo, segurança, desperdício, previsão de mercado ou planejamento de recursos, a IA tem uma base sólida em todas essas funções.
Embora as estatísticas reais de ROI para empresas que adotaram IA em 2020 ainda não tenham surgido, uma pesquisa de 2019 do Gartner fornece uma imagem realista. Cerca de 37% das organizações implementaram a IA de alguma forma ou de outra em 89 países. Isso equivale a aprox. Aumento de 270% nos últimos quatro anos. Prevê-se que até 2021, 80% das tecnologias emergentes terão alguma forma de base de IA.
Os desafios são destacados em um relatório da AI Stats News. Ele afirma que cerca de 65% das empresas não viram ganhos de negócios com seus investimentos em IA. Também foi reconhecido que a P&D neste domínio ainda não atingiu todo o seu potencial. Essa discrepância pode ser atribuída a vários elementos que influenciam em diferentes estágios do processo de implantação da IA, juntamente com a escassez aguda de talentos e problemas de gerenciamento de tempo.
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A Corrida do ROI
A adoção emergencial da IA definitivamente traria sua parcela de problemas, como ignorar parâmetros importantes como a proteção da privacidade dos funcionários. No entanto, as empresas não devem tratar a IA como uma entidade única e homogênea. A identificação da implementação correta é fundamental para obter ROI tangível para cada tecnologia da nova era no ecossistema de negócios em todo o mundo. Cada setor e organização é diferente e a chave é identificar o ajuste certo para seus requisitos.
A pesquisa e desenvolvimento para qualquer projeto de IA geralmente custa caro. Uma grande quantidade de dados é necessária para treinar o algoritmo de IA. Um grande obstáculo que as organizações enfrentam é não ter o conjunto de dados certo para treinar sua IA. Rótulos incorretos ou valores ausentes eventualmente resultam em discrepâncias no resultado.
De acordo com o MIT Sloan Management Review e a pesquisa do BCG, cerca de 40% das organizações que fazem “investimentos significativos” em IA não relatam ganhos de negócios com IA. É fundamental estar informado sobre o que a IA pode e não pode fazer. Ainda é difícil fornecer uma experiência personalizada semelhante à humana com chatbots baseados em PNL, pois a IA é incapaz de imitar a emoção e a empatia humanas. A transparência é crucial; se as pessoas souberem que estão falando com um chatbot, elas não esperarão que ele tenha emoções humanas e serão mais factuais em sua conversa.
Muitos bancos já iniciaram uma forma de experiência de bate-papo mista em que um chatbot primeiro recebe detalhes como nome, problema enfrentado e outros detalhes antes de trazer uma pessoa para levar a conversa adiante. Isso ajuda a economizar tempo e dinheiro da organização, pois o não. dos funcionários diminuem. Quanto mais os dados permeiam o sistema, mais bem equipados os bots de PNL se tornam para lidar com questões mais complexas.
Líderes de negócios que têm expectativas realistas da IA se saem melhor a longo prazo. Os protocolos básicos que os ajudam a entender e utilizar melhor a IA são:
- As organizações devem se envolver na aquisição de dados estratégicos
- A necessidade de data warehouses unificados
- Automação abrangente
- Aceitação e conscientização de novos papéis no campo, como cientista de dados, analista de dados, engenheiro de ML
- Divisão de trabalho com base na experiência no assunto para novas funções
Três pilares para uma implantação de IA bem-sucedida
Especialistas em domínio, como Andrew Ng, insistem que os três pilares da inteligência para a implantação bem-sucedida da IA em qualquer organização são negócios, tecnologia e diligência ética. A equipe de vendas e marketing, com intuição e experiência, deve dar peso igual à análise orientada por dados ao tomar decisões de negócios. A ética, em termos de privacidade de dados, confidencialidade e educação dos usuários finais, constrói a base de qualquer organização orientada por IA.
Quando usada eticamente, a IA tem o potencial de democratizar o mundo. É importante construir equipes multifuncionais onde o conhecimento do domínio se sobrepõe. Isso ajuda os especialistas a criar estratégias melhores com base em uma perspectiva holística. É um ativo de longo prazo que ajuda as organizações a planejar e priorizar os KPIs de uma maneira mais orientada por dados.
Para construir uma forte tração e um ROI eficaz, as organizações devem definir metas pragmáticas quando se trata de adotar a IA nas operações da empresa. A IA é um campo emergente e, atualmente, é evidente que, devido à falta de compreensão do uso da IA, muitas organizações não estão cientes de como aproveitá-la adequadamente. As organizações precisam adotar esses protocolos pequenos, porém eficazes, para canalizar o sucesso. Estes são:
- Priorize projetos piloto de IA
- Crie uma equipe interna de IA
- Fornecer treinamento básico de IA para equipes multifuncionais na organização
- Desenvolva a comunicação interna e externa: alinhe suas partes interessadas sobre como sua empresa está navegando e criando estratégias para a integração da IA nas operações.
Existem equívocos comuns em torno dos investimentos em IA. Alega-se que a IA requer investimento intensivo em infraestrutura, mudanças de processos e mão de obra. Da mesma forma, muitas vezes se ouve que geralmente não é antes de vários anos que as organizações veem um ROI. Isso não poderia estar mais longe da verdade. Os mecanismos modernos de IA podem ser executados no local usando aceleradores como GPU da NVIDIA para acessar os dados no local.
Podem ser dados visuais de filmagens de CFTV, dados operacionais de máquinas e seus controladores. Os motores modernos de IA também são rápidos, flexíveis e extremamente leves. Pipelines de IA complexos em torno de rastreamento, detecção e classificação em 8 fluxos de câmera a 30 FPS podem ser executados em um dispositivo de borda que custa menos de US$ 100 e pode ser implantado em algumas semanas.
Está se tornando muito mais simples para as organizações definir e construir pipelines adaptados às suas necessidades. O insight disponibilizado pela IA permite que uma organização reduza custos, garanta a segurança e melhore a qualidade, tudo isso levando a um ROI tangível.
Conclusão
As economias em todo o mundo estão afundando, nuvens de recessão estão se aproximando. A IA fornece uma fresta de esperança nesses tempos sombrios. A pandemia criou poderosos ecossistemas de inteligência artificial em todo o mundo. Ajudou a logística, a distribuição da cadeia de suprimentos e as vendas, permitindo que as organizações tenham um desempenho o mais próximo possível do ideal após o bloqueio. As empresas começaram a funcionar e várias vidas foram salvas. Para cada rúpia investida em um sistema de IA adequado para uma organização, isso ajudou a economizar muito mais.
Com o tempo, as estatísticas reais surgirão. O novo mundo também exigirá parâmetros diferentes para julgar tudo, incluindo o RoI para a implementação de uma solução de IA. A partir de agora, os holofotes brilham na IA. Embora algumas pessoas esperem espinhos, o mundo pode ver claramente uma auréola.