Domine essas características para adoção antecipada de IA
Publicados: 2018-05-27Maturidade digital, talento de IA e agilidade dos tomadores de decisão de nível C são as características iniciais para a adoção da IA
O mercado de Inteligência Artificial está pronto para crescer a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 57% de 2017 a 2025 para se tornar um mercado de US $ 36 bilhões, de acordo com a Grand View Research. O mercado de IA já havia visto um aumento nos investimentos em 2016 de US$ 20 bilhões para US$ 30 bilhões e esses investimentos estão crescendo rapidamente.
Em relação ao padrão de investimento em serviços e tecnologias de IA, as empresas estão investindo 90% em Pesquisa e Desenvolvimento e implantação e 10% na aquisição de startups de ponta que trabalham em tecnologias como Machine Learning, Deep Learning e Neural Networks etc. subconjuntos de Inteligência Artificial.
A Inteligência Artificial já começou a marcar presença em um ou outro processo de negócios para todos os principais players dos diferentes setores e se caracteriza como pioneiro na adoção dessa mudança tecnológica.
Os primeiros sinais de transformação da IA
Alguns dos negócios já identificaram áreas onde a Inteligência Artificial e o Machine Learning podem ser implementados em um primeiro momento. Por exemplo, algumas das indústrias, como ciências da vida, energia e infraestrutura de dados, estão testemunhando a transformação da IA mais cedo em comparação com outras.
As características dos primeiros adotantes da Inteligência Artificial são aquelas que são intensivas em dados ou maduras digitalmente, requalificando ou adquirindo força de trabalho de IA e as intenções do C-suite de adotar IA em diferentes processos de negócios.
As ciências da vida têm sido uma indústria intensiva de dados devido à variedade de combinações que surgem de áreas como genômica clínica, pesquisa com plantas e animais e estão correlacionadas entre si. É realmente demorado e altamente propenso a erros para cientistas/pesquisadores encontrarem manualmente a correlação e a causa de diferentes medicamentos e abordagens médicas para doenças fatais.
Com o uso de tecnologias como IA/ML, essas pesquisas intensivas de dados podem ser analisadas adequadamente, enquanto os humanos podem ficar livres para mais trabalhos de pesquisa do que aplicar diferentes modelos estatísticos.
Da mesma forma, setores como energia e infraestrutura de dados , onde dados anteriores podem ajudar na modelagem e manutenção preditivas para otimizar recursos limitados ou identificar possíveis fraudes e ataques cibernéticos, podem ser mais uma área significativa em que a IA contribuirá.
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Em relação ao padrão de adoção de Inteligência Artificial e tecnologias relacionadas, em todos os setores, o mundo testemunhará uma lacuna entre os primeiros adotantes e os retardatários.
Por que maturidade digital, talento em IA e agilidade dos tomadores de decisão de nível C são as primeiras características para a adoção da IA?
Os avanços em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina são alimentados por Big Data e os dados são o próximo recurso natural disponível, como água, ar e petróleo. Recursos de computação de alta disponibilidade, acesso a muitos dados não estruturados e melhor disponibilidade de alta largura de banda são os principais gatilhos para que a IA saia de filmes de ficção científica e alcance sua escala no mundo real.
Essa é a razão pela qual as organizações maduras de dados terão vantagem na adoção e implantação de IA para seus negócios.
A Inteligência Artificial promete muitos benefícios em termos de redução de custos, canalizando a criatividade humana em tarefas mais produtivas em vez de tarefas mundanas e garantindo operações eficientes orientadas por dados. Pelo contrário, existe o desafio de tornar a força de trabalho atual adaptável aos avanços tecnológicos que chegam com a onda de Inteligência Artificial.
Até 2020, espera-se que as empresas gerem dados que excedam 240 exabytes por dia , o que implica que há mais dados e mais força de trabalho é necessária para extrair insights desses dados. Isso significa que as organizações precisam requalificar sua força de trabalho para implantar, adotar e trabalhar em colaboração com tecnologias de Inteligência Artificial.
Existem organizações que já começaram a capacitar sua força de trabalho capaz de trabalhar em sincronia com IA e tecnologias futuristas. É por isso que tentar construir uma força de trabalho híbrida para complementar as tecnologias de Inteligência Artificial também é uma das características dos primeiros adotantes da IA.
A terceira característica é muito crucial, pois toda a iniciativa de impulsionar a adoção da Inteligência Artificial deve ser compreendida e faseada por executivos de nível C de qualquer organização. A IA geral ainda não é muito prevalente para as empresas e, portanto, os pioneiros em qualquer setor precisam de bolsos profundos para adotá-la e implantá-la.
Os custos estão envolvidos e, portanto, os executivos de nível C precisam canalizar os investimentos de acordo, exigindo uma abordagem agressiva de IA em primeiro lugar.
Tornar-se um negócio AI-First significa abraçar a Inteligência Artificial para trabalhar em colaboração com a força de trabalho humana e ser o principal na adoção da cultura orientada a dados no setor para estar à frente da concorrência e se tornar um líder em seu setor.
O Impacto Geral
Com o aumento da adoção de tecnologias de Inteligência Artificial, o mundo dos negócios vai acabar tendo dois conjuntos de 'Tem e Não tem' – um conjunto, com características para impulsionar a adoção da IA de forma agressiva, enquanto os outros devem estar amadurecendo para seguir a liga da IA -primeiras empresas.
Nos próximos anos, as empresas que priorizam a IA alcançarão novos patamares explorando esses dados inexplorados e extraindo valor incremental. Big Data alimentado por Inteligência Artificial afetará quase todas as facetas de nossa existência, influenciando, em última análise, a maneira como as empresas buscam o crescimento, com efeitos positivos.