Como começar a usar IA e machine learning

Quer introduzir inteligência artificial (IA) e machine learning na sua empresa, mas não sabe por onde começar? Após trabalhar muitos anos nessa área, tenho algumas sugestões sobre como as empresas podem começar a dar os primeiros passos com essa incrível tecnologia. Mas, primeiro, acho que é útil discriminar o significado e as diferenças entre IA e machine learning.

IA e machine learning: o que esses termos realmente significam?

• Inteligência artificial é um sistema computacional capaz de resolver problemas de maneiras tradicionalmente associadas à cognição e à aprendizagem humanas.
• Machine learning é o treinamento do sistema computacional para fazer previsões com modelos estatísticos baseados em dados, sendo o sustentáculo vital da inteligência artificial.

Em última análise, o objetivo é tomar decisões sem a interferência do agente humano. Digamos que você tenha um grande problema com um conjunto consistente de regras. Se fosse possível encontrar o conjunto certo de regras para implementar uma solução em escala, sua empresa poderia economizar ou ganhar muito mais dinheiro.

Qual é o primeiro passo para implementar inteligência artificial nos negócios?

Quando estiver começando, é essencial pensar em quais problemas quer resolver. Assim, poderá conhecer exatamente o problema e decidir quais são os dados necessários, bem como se determinada solução de algoritmo é a melhor maneira de resolvê-lo. As empresas tendem a usar IA e machine learning quando não é possível articular regras decisórias complexas de forma fácil ou adequada.

Ao avaliar o problema e os dados associados, tente identificar onde a automação poderia economizar tempo, dinheiro e esforço. Talvez haja na sua empresa um aplicativo ou setor encontrando regularmente erros no processamento de dados. Poderia ser uma oportunidade de colocar um algoritmo para identificar os padrões com mais clareza, a fim de automatizar essa ação.

Uma prova de conceito pode ajudar a ver como a solução funciona antes de investir nela em grande escala. Também é importante pensar nas equipes que serão afetadas pela solução e com quem você precisará trabalhar para ter êxito no projeto. Por exemplo, se você quer automatizar a distribuição de documentos na empresa toda, é sensato consultar os envolvidos nessa distribuição para conhecer melhor as complexidades e nuances do procedimento.

Como funcionam a IA e o machine learning?

Um modelo ou algoritmo é treinado com os dados existentes para se encontrar a configuração com maior probabilidade de prever o resultado. Machine learning e IA geralmente fazem previsões muito específicas, tais como um número ou uma categoria.

Depois de configurar a equação ou algoritmo estatístico, que são essencialmente a mesma coisa, o modelo pode ser usado para fazer rapidamente novas previsões sobre resultados futuros.

De acordo com nosso recente relatório de pesquisa, IA e machine learning são majoritariamente usados pelas empresas para melhorar a eficiência dos processos (52%), entender funcionários e clientes (44%) e prever o desempenho e as tendências do setor (42%). Entre os muitos usos para IA e machine learning, nossa pesquisa indica que a maioria dos líderes de tecnologia está usando inteligência artificial nos negócios para:

• Melhorar a eficiência de processos: seja automatizando procedimentos, melhorando cronogramas de manutenção ou otimizando níveis de estoque, a IA pode ajudar a reduzir o desperdício de tempo ou material. Por exemplo: os chatbots automatizam o atendimento e ajudam os clientes na solução de problemas comuns, economizando dinheiro para a empresa.
• Gerar insights sobre o cliente: uma infinidade de dados podem ser usados para gerar compreensão sobre os padrões de compra do cliente. Você pode usar um algoritmo de aprendizagem não supervisionado para revelar potencias classes de clientes nos níveis mais profundos.
• Prever o desempenho e as tendências do setor: a IA ajuda muitas empresas a gerar previsões. A empresa pode avaliar com maior exatidão os padrões de estoque e, em seguida, melhorar a oferta de produtos simplesmente garantindo que haja quantidade suficiente ou uma cor ou tamanho específicos à mão quando necessário.

É melhor criar ou comprar soluções de IA e machine learning?

Nosso recente relatório de pesquisa revelou que 53% dos líderes de TI preferem criar uma solução de IA e machine learning do zero a ter que comprá-la.

Esse entusiasmo pelo "faça você mesmo" deriva da concepção errônea de que as soluções de IA demoram mais para ser implementadas se forem usados componentes comprados.

Para as iniciativas mais simples de IA, já é relativamente fácil implementar componentes de um provedor de nuvem em hiperescala, como Google Cloud Platform™ ou AWS. Nos últimos cinco anos, os provedores de nuvem em hiperescala tornaram muito mais fácil para as organizações usar serviços e ferramentas relacionados à IA.

Muitas organizações constatam ser possível reduzir custos e economizar tempo comprando serviços prontos ou ferramentas que já incorporam automação.

Com frequência, há no projeto de IA e machine learning estágios específicos que exigem as mesmas ações. Tais estágios podem ser automatizados em ferramentas e serviços de parceiros. O uso de componentes pré-construídos permite que os desenvolvedores dediquem mais tempo à personalização.

Superando desafios comuns

De acordo com nosso relatório de pesquisa, outra barreira significativa para a adoção da IA é a dificuldade que muitas organizações enfrentam ao tentar alinhar as estratégias de IA e machine learning com as estratégias empresariais. Para manter seus projetos de IA no caminho certo, você precisa angariar apoio organizacional e chegar a um consenso sobre entregas, marcos e cronogramas.

Quase todo projeto de IA busca fazer uso de insights obtidos dos dados. Converter os números em ações é a meta de toda organização. No entanto, as organizações geralmente enfrentam desafios para extrair informações úteis a partir dos dados. Em nossa pesquisa de IA e machine learning, os entrevistados citaram silos de dados díspares (36%), capacidades técnicas e talentos (36%) e desafios de tempo (35%) como as principais barreiras à obtenção de insights acionáveis. Para superar essas barreiras e começar a gerar os insights desejados, as empresas precisam de dados com maior qualidade, compilados com mais precisão e amplamente disponíveis. A capacidade de extrair insights acionáveis a partir dos dados também pode ser aprimorada por meio de melhor treinamento interno de habilidades; contratação de talentos com capacitação especializada em dados; e ênfase em utilizar melhor as habilidades já disponíveis internamente.

Muitas vezes, as organizações enfrentam problemas de comunicação e clareza em relação a IA e machine learning. Durante nossa pesquisa, constatamos que menos da metade dos entrevistados acredita haver compreensão da IA nos departamentos internos fora da TI.

Você pode ajudar a incutir uma maior compreensão da IA na sua organização fornecendo treinamento, promovendo a participação em conferências e eventos e sugerindo leituras relevantes on-line às equipes. Nossa pesquisa mostra que 51% dos entrevistados crê ser necessário treinar a equipe atual em soluções de IA/ML, programação e design de software, machine learning e análise qualitativa dos dados.

O momento de adotar a IA é agora

A PricewaterhouseCoopers prevê que a IA contribuirá com US$ 16 trilhões para a economia global até 2030. A McKinsey concorda com a importância dela, mas estima uma contribuição de US$ 13 trilhões para a economia global. Seja como for, é praticamente certo que o impacto da IA será monumental. Já é hora de começar um diálogo permanente sobre a IA e os casos de uso dela na sua empresa.

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