Navegando pelos riscos da implementação de IA

Numa altura em que a transformação digital se tornou uma palavra da moda na esfera comercial, as empresas de todo o mundo estão a esforçar-se para acompanhar as tendências tecnológicas emergentes. Num esforço para solidificar um lugar na vanguarda das suas respetivas indústrias, estas empresas procuram otimizar-se e aumentar o seu sucesso através da implementação de ferramentas de IA de ponta em vendas, marketing, gestão de recursos humanos e muito mais. Compreensivelmente, dado o enorme potencial da Inteligência Artificial para processamento, análise e automação de dados.

Na verdade, porém, ter sucesso com ferramentas de negócios baseadas em IA é muitas vezes mais desafiador do que pode parecer inicialmente, e há uma variedade de riscos dos quais você deve estar ciente antes de decidir embarcar nesta jornada. Neste artigo, exploraremos alguns dos riscos associados à utilização de IA nos negócios e proporemos soluções que podem ajudá-lo a implementar com sucesso tecnologias orientadas por IA em sua organização.

1. Sombra AI

Desde que a Inteligência Artificial foi introduzida pela primeira vez no espaço empresarial, tem havido um verdadeiro boom no desenvolvimento de ferramentas que podem alavancar o seu poder. Agora, com uma gama tão extensa de ferramentas de IA disponíveis para cumprir funções em todos os departamentos de negócios, a Shadow AI está a tornar-se uma preocupação premente para empresas ambiciosas em todo o mundo. Mas o que é exatamente?

Shadow AI é um termo usado para descrever o uso de ferramentas de IA que não foram aprovadas ou liberadas pelo CTO (Chief Technology Officer), CIO (Chief Information Officer) ou departamento de TI de uma organização. Efetivamente, a Shadow AI abrange ferramentas de IA que os funcionários assumiram a responsabilidade de usar em suas responsabilidades diárias.

Os riscos da IA ​​sombra são consideráveis. Ao permitir que os indivíduos utilizem uma variedade de ferramentas de IA diferentes em uma organização, você acabará enfrentando problemas de fragmentação de dados devido à natureza desarticulada de como a IA foi implementada. Isto pode fazer com que os funcionários utilizem dados desatualizados ou imprecisos, levando a erros que variam de pequenos a potencialmente catastróficos, dependendo da situação.

Para evitar contratempos resultantes da IA ​​oculta, é aconselhável implementar medidas para combatê-la antes de tentar implementar ferramentas de IA na sua empresa. Especificamente, você deve estabelecer uma estrutura robusta de governança de IA em sua organização. Ao delinear processos e procedimentos claros para a adoção e utilização de ferramentas de IA, você pode ajudar a garantir que as novas ferramentas sejam implementadas sem problemas como parte de um todo coeso. Isso permitirá que você gerencie os ativos de dados com mais eficiência e evite a fragmentação.

2. Privacidade e segurança de dados

Costuma-se dizer que uma ferramenta de IA é tão boa quanto os dados que você alimenta. Isto é certamente verdade, mas pouco se diz sobre a natureza desses dados e se as ferramentas de IA são ou não confiáveis ​​para lidar com eles.

As empresas têm frequentemente acesso a uma quantidade considerável de dados de clientes nas suas bases de dados, por exemplo, todos os quais seriam considerados sensíveis. No clima atual, quando as pessoas estão mais preocupadas do que nunca com a forma como os seus dados são utilizados, a reputação da sua empresa depende da sua capacidade de proteger dados sensíveis e fornecer uma garantia de privacidade e segurança aos clientes. No entanto, fornecer tal garantia pode ser difícil quando se utilizam ferramentas de IA.

As violações de dados causam continuamente problemas para empresas em todo o mundo, e as ferramentas baseadas em IA são as culpadas em alguns casos. Dependendo da criptografia, dos processos de autenticação e das APIs (interfaces de programação de aplicativos) que uma ferramenta de IA específica usa, os ativos de dados confidenciais podem estar vulneráveis ​​a violações. Além disso, as ferramentas podem estar configuradas incorretamente ou pode haver vulnerabilidades no código do aplicativo que podem colocar em risco a privacidade e a segurança de dados confidenciais. Finalmente, algumas ferramentas de IA podem não funcionar em conformidade com os regulamentos de dados. Isso pode colocar em risco a reputação e o futuro do seu negócio, portanto, você deve mitigar esses problemas.

Para evitar violações prejudiciais, a segurança dos dados deve ser priorizada desde o início ao tentar implementar novas ferramentas orientadas por IA. Isto significa criar uma equipa responsável pela seleção de tecnologias de IA e estabelecer um processo completo pelo qual essas tecnologias devem ser avaliadas antes da implementação. As novas ferramentas devem ser examinadas de forma abrangente para determinar se os seus protocolos de encriptação estão no padrão necessário, por exemplo, e se cumprem as regulamentações de dados, como as descritas pelo GDPR. Ao tomar essas medidas, você pode selecionar ferramentas de IA seguras para uso e limitar o risco de violação.

3. Habilidade e resistência dos funcionários

Para extrair o verdadeiro valor de novas ferramentas, você deve procurar utilizá-las em todas as oportunidades possíveis, pois isso permitirá que você otimize verdadeiramente os processos internos para obter a máxima eficiência. Claro, parece bom dizer isso, mas uma coisa é introduzir uma nova tecnologia de IA em sua empresa, outra coisa é usá-la de forma eficaz em uma organização.

Quando as empresas tentam implementar novas tecnologias de IA em toda a empresa, muitas vezes encontram problemas com os níveis de habilidade dos funcionários. É lógico que este seria o caso – afinal, estas são ferramentas de ponta que estamos discutindo, e nem todos que deveriam usar um determinado software terão as competências exatas necessárias para usá-lo de forma otimizada. No entanto, se não for controlado, este problema pode rapidamente ficar fora de controlo à medida que os funcionários ficam frustrados e começam a resistir à implementação de novas ferramentas. Isso pode fazer com que as ferramentas sejam usadas incorretamente ou totalmente descartadas, prejudicando assim seus esforços de otimização.

A solução aqui é integrar de forma abrangente os funcionários que são obrigados a utilizar ferramentas de IA em suas operações diárias. Idealmente, isto deve começar antes do início do processo de implementação, através do fornecimento de materiais de aprendizagem e cartilhas através da rede da empresa. Depois disso, os funcionários devem receber uma solução robusta de aprendizagem em tempo real, como uma plataforma de adoção digital, que pode fornecer sobreposições úteis com orientação momento a momento que permite aos funcionários alcançar rapidamente a competência com novas ferramentas de IA. Além disso, é aconselhável delinear canais de comunicação claros entre os funcionários e a gestão, permitindo feedback e assistência durante todo o processo de integração.

4. Vieses de aprendizado de máquina

O incrível poder da IA ​​reside na sua capacidade de processar, analisar e extrapolar dados para aprender e fornecer soluções para diferentes problemas. No entanto, é importante notar que esta é, até certo ponto, uma faca de dois gumes. Como a IA só pode ser treinada com base em dados históricos, os preconceitos de aprendizagem automática apresentam um risco significativo.

O viés de aprendizado de máquina, também chamado de viés de IA, ocorre quando um algoritmo de IA tira conclusões errôneas de dados históricos durante o processo de aprendizado de máquina, o que o leva a produzir resultados tendenciosos. Isto pode dar origem a todos os tipos de complicações, dependendo de onde as ferramentas de IA relevantes estão a ser implementadas. Por exemplo, pode resultar em resultados de preços discriminatórios para clientes ou clientes, ou resultados de seleção injustos ao considerar candidatos a empregos. Tais erros podem ter um efeito prejudicial considerável sobre a reputação de uma empresa, o que pode prejudicar as tentativas de crescimento e desenvolvimento.

Para evitar preconceitos de aprendizado de máquina, é aconselhável estar atento à forma como as ferramentas de IA são treinadas e mantidas. Isto significa estabelecer regras e procedimentos claros que visam evitar que a IA tire conclusões erradas. Devem ser fornecidos dados diversos para equilibrar a IA durante o processo de formação, ao mesmo tempo que devem ser estabelecidas diretrizes éticas para garantir que as ferramentas de IA são implementadas corretamente. Além disso, as ferramentas de IA devem ser monitorizadas de perto e devem ser estabelecidas métricas claras para que sejam realizadas avaliações regulares de preconceitos.

Ao avaliar cuidadosamente os modelos de IA antes da seleção e, em seguida, treinar, implantar e avaliar esses modelos com precisão em mente, você será capaz de garantir que as ferramentas de IA sejam implementadas de maneira justa e transparente.

Concluindo

Na era do big data, da análise e da transformação digital, há um fascínio inegável pelo potencial que as ferramentas de IA oferecem, pois podem permitir-lhe otimizar o seu processo de uma forma que outras tecnologias simplesmente não conseguem.

Ao mesmo tempo, porém, é importante não ficar cego pelas possíveis vantagens do uso dessas ferramentas. Embora a IA tenha o poder de ajudá-lo a levar seus negócios a novos patamares, ela também tem o poder de criar confusão e prejudicar a reputação de sua empresa, se utilizada incorretamente. Para obter o máximo valor das ferramentas de IA, a implementação adequada é fundamental, e isso significa navegar pelos riscos associados à tecnologia.

Shadow AI, privacidade de dados, lacunas de habilidades dos funcionários e preconceitos de aprendizado de máquina são obstáculos presentes na implementação da IA, mas estão longe de ser intransponíveis. Ao selecionar, treinar e monitorar cuidadosamente modelos de IA e integrar funcionários de forma abrangente, você pode criar um ambiente propício ao uso de Inteligência Artificial. Dessa forma, você será capaz de otimizar processos de maneira eficaz, obter maior eficiência e produtividade e, por fim, colocar sua empresa na vanguarda do setor.

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