Que desafios o projeto de IA traz? | IA nos negócios #65

Quer aproveitar as capacidades da inteligência artificial na hora de implementar um novo projeto na sua empresa? A IA pode facilitar tanto a fase conceitual, agilizando a execução de tarefas individuais, quanto a análise dos resultados atuais e históricos das atividades do projeto. No entanto, vale sempre a pena optar pela assistência de IA durante a implementação do projeto? Como avaliar a rentabilidade de um projeto de IA? Como lidar com a escassez de dados e de especialistas? Por onde começar para evitar armadilhas comuns? Continue lendo e descubra quais são os desafios dos projetos que usam IA.

Como integrar efetivamente o projeto de IA em sua estratégia de negócios?

A pesquisa do Gartner diz que até 2030, 80% das tarefas de gerenciamento de projetos serão realizadas pela IA. Qual será a porcentagem de projetos que usam IA para concluir tarefas – ainda está para ser visto. No entanto, já vale a pena considerar como integrar a IA na estratégia de operações de uma empresa.

O primeiro passo é compreender o potencial e as limitações desta tecnologia. A inteligência artificial tem um bom desempenho na análise de tendências e padrões, mas falha em coisas como o raciocínio em várias etapas e a tomada de decisões morais. Ele cria visuais sensacionais, mas conseguir gerar consistentemente materiais que correspondam à imagem de uma marca requer habilidade considerável. É por isso que quando começamos a trabalhar num projeto de IA, não podemos assumir, com uma probabilidade comparável a outros projetos, se este produzirá resultados concretos e mensuráveis.

Um bom ponto de partida, portanto, é analisar os prós e os contras:

• Qual é o custo total das várias fases de implementação do projeto de IA?
• Quais KPIs devem ser definidos para avaliar o impacto comercial de um projeto de IA?

Para obter uma resposta credível a estas questões, é melhor selecionar projetos simples de IA que tragam valor considerável, sejam facilmente mensuráveis ​​e se encaixem na estratégia da empresa. Uma startup que oferece serviços de correio pode servir de exemplo. Seu objetivo é melhorar o atendimento ao cliente e aumentar a flexibilidade da cadeia de suprimentos. Um projeto de IA simples, mas valioso, por exemplo, é a implementação de um chatbot que atende às dúvidas dos clientes. Esse assistente virtual atenderá a mais solicitações do que um call center tradicional, aumentando a satisfação do cliente por meio de respostas rápidas às dúvidas e qualidade de comunicação consistente. Por outro lado, um sistema avançado que otimize as rotas de correio atende ao objetivo de melhorar a flexibilidade de entrega, mas é complexo e apresenta riscos muito maiores.

Uma vez determinados os projetos iniciais de IA, a startup deve avaliar a sua viabilidade, por exemplo, em termos do orçamento dentro do qual o projeto de IA deve caber.

Orçamento de projetos de IA. Principais desafios

A implementação de uma solução SaaS ou IA como serviço (AIaaS) pronta para uso, ou a chamada “IA pronta para uso”, tem muitas vantagens. Um deles é o custo previsível da utilização da ferramenta e o custo relativamente fácil de estimar da implementação de um projeto de IA. Você pode escolher entre soluções como:

• chatbot para atendimento ao cliente – como Intercom Fin, LiveChat de Chatbot.com, Drift ou FreshChat,
• Análise de mídia social para aumentar o alcance das mensagens de marketing – com Cortex, Buffer ou Lately, ou
• análise de dados de negócios com Microsoft Power BI, Tableau ou para tarefas menos complexas – Google Bard, que se integra aos documentos do Google.

Para projetos de IA de maior escala, os seus custos podem muitas vezes ser subestimados. Especialmente no que diz respeito aos recursos e ao tempo necessários para a recolha e preparação de dados. Por exemplo, de acordo com Arvind Krishna, da IBM, a fase de preparação de dados para aprendizagem de IA pode representar até 80% da duração de um projeto.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Além disso, quanto mais necessitamos de modelos de IA personalizados para um projeto, mais dados qualitativos necessitamos de recolher. Por exemplo, redes neurais profundas para aprendizagem requerem centenas de milhares de exemplos. Isto aumenta o custo de aquisição e limpeza de conjuntos de dados tão grandes. Felizmente, o rápido desenvolvimento da inteligência artificial significa que cada vez mais projectos de IA podem ser implementados sem a necessidade de aprendizagem dispendiosa de um modelo personalizado.

No entanto, uma empresa que planeia um projeto de IA deve considerar não só a fase de desenvolvimento da solução, mas também a preparação dos dados e o funcionamento contínuo do sistema, incluindo o custo de manutenção, atualização ou recolha de novos dados. Só então você poderá avaliar o retorno real do investimento em IA.

Problemas de gerenciamento de dados em projetos de IA. O que você deveria saber

Um desafio fundamental nos projetos de IA são os dados – a sua disponibilidade, quantidade e qualidade. Então o que fazer? Antes de iniciar um projeto de IA, você precisa:

• examine cuidadosamente quais dados a empresa possui – de que forma estão armazenados e de onde vêm,
• cuidar da infraestrutura e desenvolver processos internos de aquisição de dados,
• Considere comprar conjuntos de dados externos ou crowdsourcing se eles estiverem em falta.

Um problema comum é que os dados estão espalhados por vários sistemas e formatos. Pode ser um desafio mesclá-los, limpá-los e prepará-los para o aprendizado de IA. Uma boa prática é que a equipe de IA trabalhe em estreita colaboração com o departamento de TI ou com analistas de dados. Juntos, eles devem garantir que a infraestrutura e os processos de aquisição de dados corretos estejam implementados.

Desafios técnicos e de segurança em projetos de IA

IA não são apenas algoritmos de aprendizado de máquina. Para que funcionem na prática, é necessária toda uma infraestrutura de TI. Entretanto, a integração de novos sistemas de IA com os existentes numa empresa pode ser um desafio. Muitas vezes requer a adaptação de sistemas empresariais mais antigos, o que para muitas empresas significa custos consideráveis ​​de atualização.

Além disso, os projetos de IA exigem experiência em ciência e engenharia de dados. Enquanto isso, o mundo assiste a uma escassez de especialistas nesta área. De acordo com o relatório “Technology Trends Outlook 2023” da McKinsey, a proporção de anúncios de emprego para especialistas disponíveis é de 7 para 100, e a demanda está em constante crescimento.

A questão da segurança dos dados também não é insignificante. Os sistemas de IA processam enormes quantidades de informações sensíveis, que devem ser devidamente protegidas contra fugas. Enquanto isso, as violações de dados aumentaram significativamente nos últimos anos. Este é, portanto, outro risco importante a ter em mente ao implementar projetos de IA.

Competências-chave em IA para empreendedores. Que dificuldades você pode encontrar?

Uma barreira comum à implementação de um projeto de IA pode ser o fraco conhecimento da inteligência artificial entre gestores e decisores empresariais. Sem uma compreensão profunda das capacidades da tecnologia, é difícil avaliar a viabilidade de projetos específicos e tomar decisões acertadas. Por isso é fundamental investir na melhoria do conhecimento dos gestores na área das novas tecnologias.

A reciclagem dos funcionários atuais também pode ajudar. Fala-se cada vez mais dos chamados “analistas de dados cidadãos” (“cientistas de dados cidadãos”). Esses especialistas exploram tecnologias de ponta para resolver problemas de negócios específicos que enfrentam diariamente. Eles conhecem muito bem o setor em que trabalham. Ao fazerem parte da equipe que trabalha em um projeto de IA, eles permitem que os especialistas em IA se concentrem nos problemas de implementação, respondendo a perguntas específicas do setor.

Além das competências técnicas, como avaliar recomendações de IA e tomar decisões, as competências interpessoais também são importantes, incluindo liderança e pensamento estratégico. Esta é outra forma de abordar a escassez de competências em IA nas empresas.

Analisando o sucesso do projeto de IA. Como evitar erros ao medir o ROI?

Há um boato infundado (e provavelmente falso) circulando na Internet de que até 87% dos projetos de IA nunca chegam à fase de produção. Embora não tenhamos conseguido aceder a estudos fiáveis ​​de projetos bem-sucedidos, uma definição precoce de formas de medir o sucesso é fundamental para avaliar o impacto real da implementação da IA.

Uma boa prática aqui é um experimento em pequena escala. Envolve testar o desempenho da IA, por exemplo, numa amostra aleatória de utilizadores e comparar os resultados com um grupo de controlo utilizando uma solução padrão. Esse teste A/B ajuda você a verificar se o novo sistema de IA pode trazer os resultados esperados, como aumento nas conversões ou satisfação do cliente.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vale a pena repetir os testes A/B periodicamente, mesmo após a implementação da IA, pois os modelos podem perder precisão e relevância na resolução de problemas. Isso permitirá identificar rapidamente anomalias emergentes e a necessidade de recalibrar o sistema para que ele continue a entregar os resultados de negócios esperados.

Resumo

Embora a IA ofereça enormes oportunidades, os projetos neste campo apresentam desafios significativos. Para ter sucesso, é preciso avaliar de forma viável os custos e benefícios da IA, cuidar da aquisição e qualidade dos dados, desenvolver competências internas e apostar na implementação gradual de novas tecnologias. Também é crucial medir o impacto comercial tangível das implementações e reagir rapidamente aos problemas emergentes. Só então a IA se tornará uma melhoria e não uma ameaça para a empresa.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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