Melhores práticas na adoção de IA e machine learning
IA e machine learning não estão mais restritas às grandes empresas. Saiba como empresas de qualquer tamanho podem usar essas tecnologias de ponta.
A inteligência artificial e o machine learning nasceram na década de 1950, mas só começaram a causar impacto real no mundo corporativo ao longo da última década. Aplicadas corretamente, as duas tecnologias deixam os humanos mais eficientes e as empresas, mais rápidas e lucrativas.
Porém, nem toda empresa tem adotado esses recursos de ponta.
O mais amplo estudo até o momento sobre IA e machine learning, realizado pelo Departamento do Censo dos Estados Unidos, constatou que a adoção é mais concentrada em empresas com mais de 250 funcionários do que nas que têm menos de dez funcionários: 24,8% contra 7,7%.
Hoje o mercado de IA e machine learning avançou tanto que empresas de todos os tamanhos adotam esses recursos — desde modelos pré-configurados até conjuntos de dados prontos e opções variadas de armazenamento de dados. No mais recente episódio do AI & U, Miriya Molina, arquiteta de Prestação de Serviços Profissionais na Rackspace Technology®, conversa com Khobaib Zaamout, Ph.D. e arquiteto de Ciência de Dados na Onica by Rackspace Technology, sobre como as empresas de qualquer tamanho podem usar IA e machine learning.
Este episódio aborda:
- Como IA e machine learning melhoram os processos das empresas
- Como implementar as duas tecnologias em uma operação de negócios
- Casos de uso reais de IA e machine learning
- Práticas recomendadas na absorção e no armazenamento dos dados
"Chegamos ao ponto em que quase todas as empresas podem implementar uma solução de IA ou machine learning para economizar tempo e aumentar os lucros", revela Molina. "Porém, como as empresas devem começar?"
"O melhor lugar para começar", comenta Zaamout, "é se perguntar que problema você quer resolver. Em seguida, analise os processos existentes na sua tomada de decisão e colete todos os dados necessários para atingir esse objetivo. Concluída essa etapa, você pode pensar em automatizar os processos atuais via IA e machine learning."
O machine learning é particularmente útil em situações não determinísticas, como explica Zaamout. "Se eu precisar tomar aspirina para dor de cabeça, por exemplo, já tem a dosagem prescrita pelo fabricante. Porém, se você for agricultor, e sua safra depende de diversas variáveis, como luz do sol, água e fertilizantes, um modelo de machine learning pode determinar as condições ideais para você ter a melhor produção possível".
As organizações que começam agora com IA e machine learning dispõem hoje de ferramentas prontas para acelerar o processo de adoção. "Já temos, por exemplo, muitos modelos pré-treinados disponíveis", explica Zaamout. "A organização pode escolher o modelo mais alinhado com os objetivos dela, fazer alguns ajustes e já estar pronta para operar em quatro a seis semanas."
Zaamout observa que os recursos em IA e machine learning continuam se expandindo. "É um campo em rápido crescimento, e esperamos ver muitos avanços nos próximos anos."
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