Você sabe qual a importância da inteligência artificial para sua empresa? Ou qual a quantidade ideal de IA deve ser aplicada nos processos e ações da companhia? Se você quer saber as respostas para essas perguntas, continue lendo nosso conteúdo e saiba as recomendações para a adoção da IA e otimize os resultados da empresa.

Nós, seres humanos, temos uma tendência a dar características humanas aos objetos à nossa volta. Tanto que, no século XX, muitas invenções tecnológicas carregaram os nomes das pessoas que as inventaram, como os carros Ford e os aviões Boeing. 

Outro caso que sempre vemos é referente aos animais de estimação, os donos adoram atribuir características humanas ao comportamento de seus cães, e quem não ama ver os animais falantes dos filmes da Disney? Até os deuses da mitologia grega, chinesa e egípcia se assemelham aos humanos. 

Essa tendência é verdadeira para a Inteligência Artificial, o campo que cria uma mente eletrônica que não conhece fadiga ou estresse. Porém, quaisquer que sejam as enormes promessas que a tecnologia nos dá, muitas vezes, inconscientemente, esperamos ainda mais da IA do que ela pode fazer.

Quais os desafios da inteligência artificial?

Muitas empresas sabem da importância da inteligência artificial e têm experimentado a adoção desta tecnologia, mas têm encontrado um desafio para provar o valor dessas soluções. Em seu relatório, “Três Barreiras para a Adoção da IA”, Gartner aponta alguns fatores como sendo as barreiras mais comuns na hora de aplicar a IA, como:

  • A falta de habilidades;
  • Medo do desconhecido;
  • Qualidade dos dados. 

E com certeza existem outras razões também — uma delas pode ser a alta expectativa sobre a capacidade da tecnologia para ser, em termos de RH, “proativa” e “trabalhar bem em equipe”. 

Como aplicar a inteligência artificial na empresa?

Toda a publicidade em torno da inteligência artificial certamente a colocou no centro das atenções e mostrou às pessoas a sua real importância. As empresas entendem os benefícios que uma mente artificial pode oferecer, mas ao mesmo tempo, precisam saber mais sobre como colocá-la em prática. 

Este artigo apresenta três recomendações sobre a adoção da IA. Confira: 

1) Garantir a qualidade e o volume dos dados

Os dados precisam percorrer um longo caminho, desde a entrada no sistema de armazenamento até a criação de valor. Data discovery, marcação e organização de dados são atividades entediantes, principalmente pelo fato de que as expectativas de hoje se centram em inovação rápida.

No entanto, somente a quantidade de informações não é suficiente, também é preciso garantir a qualidade. Um quilobyte de dados estruturados pode trazer muito mais valor para uma empresa do que terabytes de dados que são confusos.. 

Além disso, é provável que as empresas modernas descubram que faltam algumas informações que eles necessitam para navegar num ambiente em mudança. Por exemplo, um supermercado pode não saber o que os clientes estão pesquisando online, mas esses dados representam, potencialmente, uma oportunidade para o varejista aumentar as vendas. 

Portanto, as empresas precisam assumir a responsabilidade de colocar os seus dados em ordem e avaliar as informações que faltam para se ter um quadro completo. Ter uma abordagem sistemática para a coleta e catalogação de dados é uma ação fundamental na iniciativa global de dados empresariais.

2) Encontrar o equilíbrio entre a precisão preditiva e o poder computacional necessário 

É importante que a empresa realize uma análise para entender suas necessidades e aplicar a solução mais adequada.

A inteligência artificial é, basicamente, uma série de problemas matemáticos, mas o número de problemas cresce em uma taxa acelerada à medida que a precisão do modelo aumenta. 

Existem diversos tipos de inteligência artificial, e em cada um deles você pode escolher entre modelos mais complexos que podem consumir uma enorme quantidade de poder computacional, resultando em custos de montagem.

Ao mesmo tempo, o aumento da complexidade do modelo significa que melhorias incrementais na eficiência do algoritmo tornam-se menos necessárias ao longo do tempo. 

Um exemplo disso é que a implementação de um modelo com 50% de precisão pode, em alguns casos, compensar mais do que um modelo mais robusto com 90% de precisão, já que os custos de hardware serão menores.

Além disso, existem alguns fatores, além do custo de hardwares, que podem desmotivar os responsáveis pelas decisões a respeito da aplicação de qualquer um dos tipos de inteligência artificial na empresa, como:

  • Os salários dos especialistas para manter o bom funcionamento da IA;
  • Custo de consumo de energia.

A inteligência artificial é uma coisa real e com muitas vantagens para as empresas, mas também requer algumas considerações antes da aplicação.

Portanto, é essencial a realização de uma avaliação sobre a real necessidade da empresa para solucionar os seus principais problemas.

A pergunta que deve ser feita é: “As necessidades da minha companhia exigem modelos de inteligência artificial com mais precisão ou devo priorizar custos menores e investir em um modelo com uma precisão menor?”

3) Quais os tipos de inteligência artificial as empresas devem priorizar? 

Embora a IA tenha um amplo escopo de aplicações, a PLN e a visão computacional são bem compreendidas em grande parte devido à sua implementação em cenários de cidades inteligentes em todo o mundo. Muitas empresas investem em IA para explorar suas possibilidades. 

E apesar dos inúmeros tipos de inteligência artificial, existem alguns que devem estar entre as primeiras opções de aplicações nas agendas de um departamento de TI da empresa, como:

  • O reconhecimento por câmeras inteligentes;
  • Digitalização de documentos;
  • Vídeo automático;
  • arcação de imagens.. 

A indústria acumulou muita experiência nestes ramos, portanto as empresas precisam apenas se basear em projetos, melhores práticas e experiências anteriores do setor

Embora o potencial da tecnologia seja muito forte, os tomadores de decisão devem assumir plena responsabilidade pela adoção da IA. A melhor abordagem é pensar racionalmente sobre como a IA pode trazer mudanças positivas e, em seguida, desenvolver um plano passo a passo.

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