Como já passamos do estágio de AI hype, está se tornando aparente que os maiores problemas da tecnologia giram em torno ganhando lucros em vez de descobrir como torná-lo útil. Com o número crescente de especialistas em IA e serviços de aprendizado de máquina, a IA é capaz de fornecer imenso valor para muitas organizações. No entanto, quando se trata de implantar a IA, as empresas geralmente não conseguem cobrir seus investimentos iniciais. Isso parece um pouco contraditório, não é?
Uma pesquisa recente da IBM revela que apenas 21% das empresas são capazes de integrar a IA em suas operações. É aí que reside a raiz do problema: é impossível obter retornos econômicos sobre a tecnologia que não foi posta em produção. Além disso, mesmo os projetos de IA que são implantados geralmente não trazem o valor esperado.
Vamos discutir os obstáculos que as empresas enfrentam no caminho para A lucratividade da IA e como eles podem ser superados.
Preparar a força de trabalho
Dado que a IA é sempre pesada em dados, é fundamental que a cultura da organização que a adota seja orientada por dados. Sem surpresa, a falta de cultura de dados é um dos problemas mais recorrentes que as empresas enfrentam no caminho para realizar todo o potencial da IA.
Se os líderes da empresa e os principais funcionários tiverem pouca experiência em dados, as iniciativas de IA provavelmente falharão. Mesmo sistemas de IA habilmente construídos não atingirão todo o seu potencial se a equipe não aplicar abordagens baseadas em dados para a tomada de decisões. A falta de gerenciamento de mudanças é outro erro generalizado na implementação da IA.
Na maioria das vezes, a IA exige mudanças significativas na estrutura e estratégia organizacional bem como a mentalidade e as habilidades dos funcionários. Portanto, considere o gerenciamento de mudanças como uma parte essencial do roteiro de implementação da IA e garanta que os líderes da sua empresa tenham o conhecimento e a motivação necessários para promover a cultura centrada em IA.
Estabeleça metas tangíveis
Enquanto as metas são pré-requisitos básicos de sucesso para qualquer projeto, quando se trata de implementação de IA, muitas empresas ainda não conseguem determiná-los claramente. É essencial ter expectativas claras sobre os resultados de uma iniciativa de IA. Na maioria das vezes, os usuários finais não participam ativamente de projetos de IA, portanto, quando a equipe técnica cria sistemas de IA perfeitos, eles fornecem pouco valor comercial. É por isso que é fundamental envolver todas as partes interessadas desde o início do projeto.
Além disso, os projetos de IA geralmente trazem valor que não pode ser medido . Por exemplo, é muito mais difícil acompanhar a satisfação aprimorada dos funcionários ou a melhor experiência do cliente do que a economia de custos ou tempo. Ou digamos que você crie um sistema de IA para diminuir o tempo que o departamento de TI leva para categorizar os tickets. Primeiro, dado que o sistema terá que dar sentido ao texto de formato livre usando a PNL, ele não será 100% preciso, especialmente no início. Portanto, sua equipe precisará determinar a taxa de erro permitida e contabilizá-la no cálculo do ROI.
Aqui está outro exemplo — digamos que há um problema crítico que precisa de atenção imediata da equipe de TI e um sistema de IA identifica erroneamente esse ticket como de baixa prioridade. Isso complica significativamente o cálculo do ROI, pois é difícil medir os resultados negativos de um caso como esse.
É por isso que é fundamental começar com projetos em que As expectativas de ROI podem ser calculadas adequadamente. Por exemplo, muitas empresas de manufatura conseguem obter retornos econômicos em iniciativas de IA aplicadas ao controle de qualidade, pois seu ROI é comparativamente fácil de medir.
Comece pequeno
Embora seja tentador construir sistemas de IA em larga escala, mirar em frutos de baixo custo costuma ser uma estratégia muito mais eficaz, especialmente no começo. Pode ser uma boa ideia começar com a automação de processos robóticos (RPA), que tende a ser mais acessível que a IA e fornece ROI relativamente rápido. A implementação de RPA não é invasiva, o que significa que não interrompe o fluxo de sistemas legados como muitas soluções de IA fariam.
Projetos de IA que se tornam ganhos rápidos também podem ajudar a justificar investimentos mais ambiciosos em IA e garantir a adesão das partes interessadas no futuro.
A IA exige maturidade
Embora possa parecer trivial, as empresas que são mais maduros e experientes têm mais chances de colher os benefícios da IA. Essas empresas tendem a estabelecer práticas de governança de dados, programas de treinamento elaborados, sistemas de acompanhamento de desempenho e metas de projeto claras. Essas são diferenças críticas entre as empresas que têm sucesso na implementação da IA e aquelas que não conseguem.
Dada a volatilidade das taxas de sucesso do projeto, a IA chama para uma base sólida em áreas-chave de gerenciamento mais do que qualquer outra tecnologia. O grau em que as empresas podem rastrear, medir e organizar processos geralmente se correlaciona com a probabilidade de lucrar com a IA.
