5 pilares do sucesso da IA: como as organizações podem aproveitar ao máximo a inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) está revolucionando o mundo dos negócios, prometendo aumentar a eficiência, impulsionar a inovação e criar produtos e serviços. No entanto, alcançar o sucesso com a IA requer uma abordagem estratégica e disciplinada.

Neste artigo, abordamos os pilares do sucesso da IA em corporações:

• Estratégia de negócios: As organizações devem definir claramente seus objetivos de negócios e casos de uso para a IA, e desenvolver uma estratégia para medir o valor da IA.
• Estratégia de tecnologia: As organizações precisam de uma arquitetura de plataforma de dados e aplicações pronta para IA, bem como de uma estratégia para decidir se devem criar, comprar ou modernizar aplicações de IA.
• Estratégia e experiência de IA: As organizações devem adotar uma abordagem sistemática e centrada no cliente à IA, e investir em recursos e ferramentas para democratizar a IA em toda a organização.

Estratégia de negócios:

O primeiro passo para o sucesso da IA é definir claramente os objetivos de negócios e casos de uso para a IA. As organizações devem considerar como a IA pode ajudar a melhorar a eficiência, impulsionar a inovação e criar produtos e serviços.

É importante que os objetivos de negócios para a IA sejam alinhados com a estratégia geral da organização. As organizações também devem desenvolver uma estratégia para medir o valor da IA, para que possam avaliar o impacto das suas iniciativas de IA.

“Em vez de começar perguntando o que a IA pode fazer, precisamos virar o telescópio e perguntar: ‘O que você̂ está tentando fazer em seu negócio e como a IA pode ajudar?“

diz Jason Price, Diretor de Gerenciamento de Especialistas da Microsoft.

Na verdade, a Pesquisa de ROI de Caso de Uso de IA da Gartner® de 2022 afirma que as “principais barreiras que impedem a implementação da IA são incapazes/difíceis de medir o valor e a falta de compreensão dos benefícios e usos da IA”. Dezenove por cento dos entrevistados citaram “incapaz/ difícil de medir o valor”, e 19% citaram “falta de compreensão dos benefícios e usos da IA”

Estratégia de tecnologia:

O ritmo da inovação em IA capturou a imaginação de pessoas e intensificou muitas das maiores questões que os líderes enfrentam ao tentar otimizar o valor da IA, como: 

• Tenho a infraestrutura necessária para que as aplicações de IA acessem dados de forma segura, rápida e em grande escala? 
• Com base nos meus casos de uso de prioridade máxima, devo comprar criar ou modernizar aplicações de IA? 
• Como devo determinar se devo hospedar dados e aplicações de IA na infraestrutura local ou na nuvem? 

Para resolver estas e outras questões, as organizações devem fazer a escolha de uma arquitetura de plataforma de dados e aplicações pronta para IA. Essa que deve fornecer suporte para os requisitos de dados, processamento e infraestrutura da IA. Há Também a necessidade de uma estratégia para decidir se devem criar, comprar ou modernizar aplicações de IA. A decisão deve ser baseada nos requisitos específicos da organização e nos seus recursos disponíveis.

Estratégia e experiência de IA:

As organizações devem adotar uma abordagem sistemática e centrada no cliente à IA. Isso significa aplicar a ferramenta certa ao trabalho indicado, e investir em recursos e ferramentas para democratizar a IA em toda a organização.

O relatório da Gartner® de 2023 Survey Analysis: AI-First Strategy Leads to Increasing Returns, constatou que “41% das organizações de IA maduras usam métricas de negócios relacionadas ao sucesso do cliente”, enquanto “a importância estratégica das técnicas de IA foi novamente confirmada por nossos entrevistados. 77% das organizações maduras adotam uma estratégia que prioriza a IA considerando sistematicamente a IA para todos os casos de uso.”

As organizações também precisam investir em recursos e ferramentas para democratizar a IA em toda a organização. Isso ajudará a garantir que todos os funcionários tenham acesso às ferramentas e conhecimentos necessários para aproveitar o poder da IA, sendo este um indicador de sucesso para a empresa.

Organização e cultura

Uma organização bem estruturada para a IA terá um modelo operacional claro, apoio à liderança, processo de gerenciamento de mudanças e acesso ao aprendizado e desenvolvimento contínuos.

Modelo operacional 

O modelo operacional define como a IA é desenvolvida, implantada e gerenciada em uma organização. Ele deve ser coerente, eficiente e alinhado com a estratégia geral da organização. Por exemplo, uma organização que deseja usar a IA para melhorar a experiência do cliente pode criar um modelo operacional que inclua equipes de IA dedicadas em cada unidade de negócios.

Salim Naim, Diretor de Gerenciamento de Especialistas da Microsoft, diz que uma das principais questões a considerar “é se seu modelo operacional é voltado apenas para experimentação e centralizado, ou se ele foi projetado para ser incorporado em todos os aspectos do negócio”. Ele aconselha as organizações a garantir que elas estejam adotando uma abordagem inclusiva para o desenvolvimento de seu modelo operacional. Os líderes devem se perguntar: “Qual deve ser meu modelo operacional que permite que unidades de negócios e diferentes geografias em organizações globais o adotem?”

Apoio à liderança

O apoio da liderança é fundamental para o sucesso da IA. Os líderes devem reconhecer o valor estratégico da IA e fornecer os recursos e o apoio necessários para que as iniciativas de IA sejam bem-sucedidas. Por exemplo, um CEO pode criar uma função executiva de IA para liderar a estratégia e o desenvolvimento da IA na organização.

Gerenciamento de alterações 

A IA pode causar mudanças significativas em uma organização. É importante ter um processo de gerenciamento de mudanças eficaz para ajudar os funcionários a se adaptarem às mudanças. Por exemplo, uma organização pode criar uma equipe de comunicação de IA para educar os funcionários sobre as oportunidades e os desafios da IA.

A capacidade de uma organização de gerenciar a mudança também é um fator critico para o sucesso da IA. “Você aprende muito rapidamente que, quando tem sucesso com algo, ele já está desatualizado”, diz Mikkel Bernt Buchvardt, Diretor de Dados e Analise da SEGES Innovation. Ele sugere abraçar essa realidade, em vez de deixá-la atrasar você. “Você pode manter a marcação de ouro em seus métodos, ou pode torná-la boa o suficiente para agregar algum valor.”

Aprendizado e desenvolvimento contínuos

A IA é uma tecnologia em constante evolução. É importante que os funcionários tenham acesso ao aprendizado e desenvolvimento contínuos para que possam se manter atualizados sobre as últimas tendências e tecnologias. Por exemplo, uma organização pode oferecer treinamento em IA para todos os funcionários, incluindo gerentes, especialistas técnicos e funcionários da linha de frente.

“O primeiro passo da jornada nem mesmo é técnico. É estabelecer uma grande parceria com o negócio. A meta principal é agregar valor à empresa e aos nossos clientes.” 

Andy Markus

Diretor de Dados da AT&T Devido à rápida evolução da IA e à singularidade de cada organização, não existe um modelo único que se aplique a todas as organizações, regiões ou circunstâncias. No entanto, esperamos que as informações fornecidas aqui tenham ajudado você a identificar áreas de força e oportunidades para acelerar sua jornada de inovação em IA.