A estratégia de IA define um roteiro para integrar a IA aos negócios para aprimorar a eficiência operacional. A inteligência artificial pode ser usada para criar produtos e serviços comerciais eficientes. Ele pode otimizar processos de negócios automatizando tarefas repetitivas. Mas, para atualizar o potencial da IA, uma organização precisa de um plano estratégico para determinar sua maturidade de IA, listar os desafios e acompanhar seu progresso.
A IA afeta profundamente o cenário de negócios e impulsiona a inovação. O tamanho do mercado de IA era de cerca de US$ 330 bilhões em 2021 e seria de aproximadamente US$ 1.400 bilhões em 2029, crescendo a um CAGR de 20,1%. Além disso, um O estudo da Gartner descobriu que
80% dos executivos de negócios acreditam que a automação de IA pode ser usada para qualquer decisão de negócios. Com 72% dos executivos relatando que eles têm ou podem obter o talento de IA de que precisam. 54% dos aplicativos de IA passam com sucesso do piloto para a produção.
Neste blog, exploraremos o que é uma estratégia de IA, sua fase de planejamento e execução e seus benefícios.
O que é uma estratégia de IA?
Iniciar um empreendimento de IA sem uma estratégia de IA levará a complicações, expectativas vagas, atrasos indesejados e, por fim, abandono. Uma organização precisa definir suas necessidades de IA, recursos necessários e cronograma para criar uma estratégia de IA acionável para orientar o crescimento dos negócios.
Fase 1-Plano de negócios e IA
Estratégia de negócios e IA Estratégia
O primeiro passo para uma organização ao fazer sua estratégia de IA é identificar suas metas e objetivos. A organização deve revisitar sua estratégia de negócios e simplificá-la para alinhá-la à estratégia de IA. Nesta etapa, a organização deve responder às seguintes perguntas:
Quais são nossos objetivos de negócios e como a IA pode nos ajudar a alcançá-los? Por que e onde estamos usando IA? Que tipo e quantos recursos serão necessários para executar a estratégia de IA?
Identificar casos de uso
Identificar casos de uso é uma transição natural das perguntas feitas acima. Nesta etapa, a organização deve identificar seus pontos problemáticos. Para isso, a organização deve listar de 3 a 5 casos de uso relevantes, classificá-los de acordo com sua importância e selecionar aqueles que podem ajudar a atingir metas de negócios significativas ou minimizar o principal problema de negócios. Por exemplo, a visão computacional pode ser usada na área da saúde para análise de imagens médicas (por exemplo, tomografia computadorizada).
Fase 2-Execução (um processo passo a passo para uma solução viável Estratégia de IA)
Estratégia de dados
Não existe IA sem dados. Os dados são um ativo para uma organização. A estratégia de dados refere-se a um plano abrangente para uma organização gerenciar seus dados. Uma empresa deve identificar suas fontes de dados, armazená-las, atualizá-las e usá-las para metas de negócios e pipelines de AI/ML. Ao formular a estratégia de IA, a empresa deve alinhar sua estratégia de dados com a estratégia de IA.
Auditoria e avaliação de riscos
Um aplicativo de IA precisa ser agnóstico quando variáveis como cor, gênero , ou raça são alterados. Aplicativos de IA tendenciosos podem ser prejudiciais. Uma avaliação de risco completa é necessária para considerações legais, éticas e sociais.
Para esse fim, os auditores usam estruturas de IA, regulamentos de dados e ética de IA para auditar os pipelines de AI/ML. Ao conduzir avaliações de risco de pipelines de ML, uma organização conquista a confiança em seus Sistema de IA.
Infraestrutura de tecnologia
Infraestrutura de tecnologia refere-se ao hardware e software necessários para sua estratégia de IA. Nesta etapa, a organização determina o poder computacional, bibliotecas de programação, estruturas, serviços de computação em nuvem, ferramentas de processamento e análise de dados e ferramentas de implantação necessárias para construir o sistema de IA.
Mão de obra qualificada
A organização precisa identificar a equipe necessária para construir o sistema de IA. Engenheiros de dados, analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de software e arquitetos de IA são necessários para fazer o aplicativo de IA. A organização deve comunicar os requisitos de talento à equipe de RH para entender e preencher as lacunas de conhecimento. O recrutamento de talentos difere com base no tipo de produto de IA de que uma organização precisa. Para modelos de linguagem, são necessários funcionários com experiência em NLP (Natural Language Processing) para detecção de objetos, e funcionários de localização com experiência em CV (Computer Vision) são necessários.
Para obter ajuda na contratação, visite nosso melhor recrutamento de IA Guia para empresas.
Implementação
Com tudo pronto, é hora de executar o plano. A implementação consiste nas seguintes etapas:
Coleta de dadosPré-processamento de dadosAnálise de dadosModelagem e avaliaçãoImplantação
O arquiteto de IA entende os objetivos de IA da organização e lidera a equipe. O analista de dados recebe dados de engenheiros de dados e os pré-processa. Após o pré-processamento e análise, o analista de dados compartilha os principais insights com a equipe e as partes interessadas. Engenheiro de aprendizado de máquina faz estratégia de validação adequada para modelagem. Uma vez selecionado o modelo com melhor resultado, uma plataforma segura é escolhida pela equipe de engenharia de software para implantar o modelo. Após a implantação, o modelo é continuamente monitorado e atualizado para atingir os resultados desejados.
Benefícios de ter uma estratégia de IA
Eficiência aprimorada: IA é eficiente na tomada de decisões-making e pode automatizar tarefas repetitivas. Ao automatizar processos mundanos, os funcionários podem se concentrar em tarefas de alto valor.
Clareza: uma estratégia de IA claramente definida cria um roteiro fácil de seguir e com probabilidade de sucesso. Na estratégia de IA, as funções e responsabilidades de todos na equipe são comunicadas. Além disso, aumenta a confiança das partes interessadas em investir no empreendimento.
Vantagem competitiva: Ter uma estratégia de IA oferece uma vantagem desproporcional. Por exemplo, uma empresa de auditoria que usa aplicativos de IA trabalhará mais rápido e, por sua vez, fará mais negócios.
Estratégia de IA – Caminho a seguir
A estratégia de IA é um plano abrangente de uma organização para integrar inteligência em sua estratégia de negócios em conjunto com a estratégia de dados. O ecossistema de IA continuará a se expandir exponencialmente com métodos de pesquisa de ponta, dados massivos e tremendos recursos computacionais catalisando o crescimento. Uma organização precisa acompanhar o ritmo e revisar sua estratégia de IA para aproveitar ao máximo o boom da IA.