Como saber quando a IA é a solução certa
Dado o hype em torno da inteligência artificial (IA), muitos estão seguindo o movimento sem considerar se seu sistema realmente requer a nova tecnologia ou não. A realidade é que, embora a IA seja muito versátil e útil, nem todas as situações exigem o uso dessa abordagem. Na verdade, nem toda organização ou equipe está pronta para integrar IA com sucesso, mesmo quando há uma necessidade óbvia para isso.
Para determinar se IA é a solução certa, a seguir estão cinco dicas a serem consideradas:
1. Considere as necessidades do seu usuário
Em primeiro lugar, é crucial determinar se a IA não é apenas mais uma ferramenta que você está apresentando. Antes de criar um serviço ou produto de sucesso, é fundamental reconhecer as necessidades do usuário. Se sua equipe considera a IA apropriada, analise seus dados disponíveis para determinar a tecnologia específica a ser usada..
Além disso, considere se há dados suficientes para avaliação e para o modelo aprender. Além disso, é necessário determinar se os dados disponíveis são seguros e éticos para uso. Se a tarefa não for grande e um ser humano puder executá-la com eficiência sem estresse, pode haver necessidade zero de IA. Lembre-se de que o uso de IA para seu projeto deve fornecer informações à equipe para encontrar soluções para os desafios da vida real.
2. Integração com um ecossistema existente
Antes que a análise de dados possa ser realizada, é necessário acessar os dados. Às vezes, o processo de integração de IA ao software ou banco de dados existente pode ser caro e demorado. Portanto, geralmente é recomendado escolher software com arquitetura de API aberta.
Para algumas plataformas de software de IA, existem mercados onde uma série de plugins estão disponíveis para sistemas de software comumente usados. É necessário fornecer credenciais de administrador para criar uma conexão. Nesse caso, você não precisa de desenvolvimento personalizado. Você pode começar rapidamente, sem consequências orçamentárias, no entanto, é importante determinar se a IA complementará seus ecossistemas com sucesso. Caso contrário, a equipe pode estar gastando tempo em uma abordagem não produtiva.
3. Verifique o estado de seus dados existentes
É necessário trabalhar com especialistas para entender os dados disponíveis e seu estado. Antes que os dados possam ser considerados úteis para o modelo de IA, eles devem ser precisos, completos, válidos, relevantes, oportunos, únicos, uma boa representação da situação atual, consistentes e grandes o suficiente para análise. Para desafios de negócios que exigem um processo de decisão imediato, a equipe precisa criar acesso contínuo e atual aos dados para utilizar o modelo de IA com sucesso. Além disso, você deve cumprir as leis de proteção de dados.
4. Uma decisão de compra ou construção
Ao fazer uma avaliação, considere se a compra de uma tecnologia de software de IA ajudará a atender às necessidades de seus clientes. Nesse caso, você precisa trabalhar em sua estratégia de compra da mesma forma que sua equipe fará para outras compras de tecnologia.
Além disso, verifique se você está tentando atender a uma necessidade exclusiva de sua marca ou se é genérica, e observe a maturidade dos produtos disponíveis comercialmente que atendem a essas necessidades. Além disso, as preocupações éticas de usar essa tecnologia de IA devem ser consideradas antes do processo de aquisição.
5. Responsabilidade e governança do projeto de IA
Antes de tomar uma decisão final sobre se uma tecnologia de IA é a solução certa ou não, você precisa considerar a governança e a alocação de responsabilidade. Por exemplo, deve haver uma equipe ou pessoal que seria responsável se os dados selecionados deixassem de treinar o modelo ou se ajustassem à implantação.
Além disso, a equipe de governança e responsabilidade deve ser capaz de monitorar a tecnologia de IA para alcançar seus objetivos e ser responsável por uma estrutura de responsabilidade clara em relação aos modelos que estão em produção. Também é responsabilidade da equipe testar, monitorar e revisar a estrutura. Se os algoritmos não forem suficientemente robustos, explicáveis e justos, a equipe precisará fazer o relatório necessário. A equipe de governança deve determinar se o projeto se encaixa no que o proprietário dos dados espera que suas informações sejam usadas.
Conclusão
Independentemente do setor ao qual a empresa pertence, não existe uma solução de IA única para todos. Uma avaliação adequada é necessária para determinar se um modelo ou tecnologia de IA ajudará a atender às expectativas e necessidades dos usuários finais ou clientes. Se a tecnologia de IA não oferecer nenhuma solução significativa e econômica para seus desafios, pense duas vezes antes de desenvolver o projeto.
Sirlei Madruga de Oliveira
Editora do Guia do CFTV
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