
O sucesso da sua estratégia de IA depende da construção destas 5 competências
O termo “inteligência artificial” foi cunhado pela primeira vez por James McCarthy em 1955. Em menos de 70 anos desde então, a IA deixou de ser um conceito científico para se tornar um fato da vida.
Que haja IA
O inegável potencial transformador da IA está causando uma ruptura mensurável pelo impacto econômico de trilhões de dólares.
Na verdade, a IA contribuirá US$ 15.7 trilhões anualmente para a economia global até 2030; isso é mais do que a produção atual da China e da Índia juntas.
Para ser honesto, considerando o ritmo atual de adoção da IA e bilhões sendo despejados em pesquisas de ponta, o número de US$ 15 trilhões parece conservador, na melhor das hipóteses.
O jogo do trilhão de dólares
Então, com trilhões de dólares em jogo, como as empresas podem capitalizar a IA? A resposta instintiva é investir em suas próprias iniciativas de IA, e foi isso que as empresas começaram a fazer após o ChatGPT. Na verdade, Estudo “State of GenAI” da Deloitte de 2024 descobriram que a maioria (67%) das empresas está planejando ou já está aumentando seus investimentos em IA.
Já que bilhões de dólares estão sendo investidos em pesquisa de IA, está tudo bem, certo? Claramente, as empresas devem estar vendo ROI (ou pelo menos a promessa dele) para não apenas continuar seus gastos, mas também aumentá-los.
Esse parece ser o caso da maioria das empresas, mas em julho de 2024, Gartner previram que cerca de 30% dos projetos de IA seriam abandonados até o final de 2025. Eles listaram baixa qualidade de dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor comercial pouco claro como os motivos para esse abandono.
Em outras palavras, há trilhões de dólares a serem feitos. As empresas estão investindo mais em suas iniciativas de IA. E, finalmente, nem todos terão sucesso em sua busca por IA. Se você acredita na Gartner, a taxa de falha será de 30%. Dito isso, como as empresas podem garantir que suas iniciativas de IA sejam um sucesso moderado a estrondoso? Começa com uma estratégia de IA com uma base de dados robusta.
Processamento Inteligente de Documentos x GenAI: Principais Aprendizados de 2024
A IA generativa (GenAI) está interrompendo indústrias e encontrando centenas de casos de uso, com centenas de bilhões de dólares sendo investidos em pesquisa de IA todos os anos. Nosso relatório analisa o que torna o IDP um investimento que vale a pena para empresas que buscam aumentar a adoção de IA em seus fluxos de trabalho.
Baixe o relatório gratuitamente.Tudo começa com a estratégia certa de IA
A IBM define “Estratégia de IA” como guia e roteiro para organizações abordarem os desafios associados à implementação de IA, construindo capacidades necessárias e definindo seus objetivos.
Em termos mais simples, as iniciativas de IA devem estar alinhadas com os objetivos comerciais mais amplos para extrair valor significativo da IA e maximizar seu impacto.
Mas há um problema.
A estratégia de IA correta não é apenas sobre IA. É sobre dominar um conjunto de competências-chave nas combinações certas nas cinco dimensões a seguir: dados,, AI, estratégia organizacional, cultura e talento.
Isso significa que sua estratégia de IA não deve incluir apenas recursos básicos de IA, como plataformas de nuvem, plataformas de dados, arquitetura e governança, mas também abranger a adesão da alta gerência, cultura de inovação, etc., para concretizar o valor da IA.
1. Estratégia Organizacional
Para que os projetos de IA sejam bem-sucedidos, eles precisam ser mais do que projetos. Ao defender a IA como uma prioridade estratégica para a organização apoiada pela apoio total da liderança, as empresas podem evitar que iniciativas de IA fracassem.
Quando os líderes colocam a IA no centro de sua estratégia organizacional, eles capacitam as equipes a implantar soluções de IA para resolver problemas, identificar oportunidades e superar seus pares.
2. Cultura da Inovação
Uma cultura de inovação dentro da organização é um pré-requisito importante para uma estratégia de IA bem-sucedida. A liderança deve criar e nutrir esta cultura estrategicamente e deliberadamente servir como um veículo para aprendizagem e experimentação de maneira geral.
Para os líderes de IA dentro da organização, o objetivo deve ser encorajar inovação de ponta a ponta permitindo estruturas e sistemas que ajudem as equipes a demonstrar seus experimentos de inovação e buscar feedback construtivo.
3. Talento fluente em IA
O talento é uma parte crucial da equação de sucesso da IA, pois as organizações que investem pesadamente em talento estão melhor posicionadas para maximizar seus investimentos em IA. Investir em talento não significa necessariamente olhar para fora. Em vez disso, o objetivo deve ser desenvolver alfabetização e proficiência em IA em toda a força de trabalho.
Por exemplo, um Accenture estudo mostra que 78% das empresas que estão tendo sucesso com sua IA têm sessões de treinamento de IA obrigatórias para executivos de nível C e engenheiros de desenvolvimento. Investir em talentos também torna mais fácil escala IA e colaboração humana ao mesmo tempo em que garante que a adoção da IA não fique isolada, mas permeie a organização.
4. Núcleo de IA
Outra competência fundamental centra-se no desenvolvimento de um núcleo de IA por industrializando recursos de IA (ferramentas e equipes). Este núcleo deve servir como uma plataforma de operações centralizada para explorar os ecossistemas de tecnologia, dados e talentos da organização, permitindo-lhe atingir um equilíbrio entre execução e experimentação.
Em termos mais simples, o núcleo de IA ajudaria na produção de seus aplicativos de IA. Isso, é claro, será alimentado pelo colaboração multifuncional de cientistas de dados, engenheiros de ML e sistemas e especialistas de domínio.
5. Fundação de dados
Assim como, se não mais importante do que construir um núcleo de IA, é a competência de dados da organização. Construir competências mais altas em habilidades relacionadas a dados e aumentar a fluência geral de dados entre equipes de domínio é crucial para uma estratégia de IA bem-sucedida.
Deloitte relata que as iniciativas de IA levaram 75% de organizações para aumentar seus investimentos em tecnologia no gerenciamento do ciclo de vida dos dados.
Isto porque as iniciativas de IA bem-sucedidas exigem a tomada de uso total de dados internos e externos ao mesmo tempo que garante a os dados são confiáveis e possui políticas apropriadas para fins de uso, monitoramento e segurança.
Na verdade, Accenture relata que 32% das empresas bem-sucedidas em IA têm maior probabilidade de trabalhar com uma parceiro que oferece soluções de dados para extrair valor a partir de seus dados de forma eficaz e rápida.
Recomendado Read: Por que você deve usar IA para melhorar a qualidade dos dados | Astera
T-Minus AI: Hora de construir sua estratégia de IA de sucesso
Para finalizar, construir uma estratégia de IA bem-sucedida é mais do que IA. É sobre construir e reconstruir as combinações certas das cinco dimensões que discutimos para atingir a maturidade da IA.
Mesmo empresas com a estratégia, cultura e talento certos podem fracassar sem as bases de dados necessárias.
Garantir que seus dados estejam prontos para IA deve ser o primeiro passo em sua jornada de IA. Astera podemos ajudar com isso, graças à nossa experiência trabalhando na intersecção de IA e gestão de dados.
Como Provedor de soluções de dados com tecnologia de IA, estamos especialmente equipados para ajudar empresas que buscam preparar seus dados para IA.
Conecte-se hoje para saber como podemos capacitá-lo.