- Que resultados específicos estamos tentando alcançar com a IA?
- Existem soluções mais simples e mais econômicas disponíveis?
- Como o sucesso será medido?
Muitos de meus clientes ficam surpresos quando levanto essas questões, o que é um pouco preocupante. Estou lá como consultor de IA; Eu poderia facilmente manter minha boca fechada e recolher minhas taxas. Eu suspeito que outros arquitetos de IA estejam fazendo exatamente isso. As empresas precisam perceber que o uso indevido dessa tecnologia pode custar cinco a sete vezes mais do que as tecnologias tradicionais de desenvolvimento, implantação e operações. Algumas empresas provavelmente cometerão erros de final de negócios. No entanto, essas questões são fundamentais para os problemas a serem resolvidos e o valor das soluções que aproveitamos, seja ou não.
Os elementos de um plano de sucesso
Em vez de embarcar em implementações de IA em larga escala, comece com projetos piloto menores e controlados, adaptados a casos de uso bem escovados. Tais projetos avaliam a eficácia, modelam os custos e identificam riscos potenciais. A tecnologia de IA está evoluindo rapidamente. A implantação de modelos ou ferramentas de ponta de hoje não garante relevância a longo prazo. As empresas devem construir sistemas modulares adaptáveis que possam crescer com o cenário da tecnologia e permanecer econômicos ao longo do tempo. Ao planejar um projeto piloto, lembre -se do seguinte:
- Prepare seus dados. Os sistemas de IA são tão bons quanto os dados em que dependem. Muitas empresas saltam às pressas em iniciativas de IA sem primeiro avaliar seus repositórios de dados. As principais etapas de leitura de dados incluem garantir a precisão, consistência e qualidade dos dados. Por fim, construa pipelines que garantem que os sistemas de IA possam acessar e processar com eficiência os dados necessários.
- Ser realista. Como os serviços em nuvem, a IA pode ter custos ocultos, desde a computação de recursos até o treinamento de grandes conjuntos de dados. As empresas precisam analisar o custo total de propriedade e a viabilidade de implantar sistemas de IA com base nos recursos e infraestrutura atuais, em vez de depender de suposições otimistas.
- Adquirir as habilidades. O lançamento de ferramentas em um problema não garante sucesso. A IA requer equipes experientes com as habilidades para projetar, implementar e monitorar sistemas avançados. As empresas devem investir em trabalhadores de upskilling, criar equipes multifuncionais de IA e contratar especialistas que possam preencher a lacuna entre as necessidades de negócios e as capacidades de IA.
- Implementar governança. A IA apresenta riscos éticos, de segurança e operacionais. As organizações precisam estabelecer estruturas claras para monitorar o desempenho do sistema de IA e mitigar os riscos. Se a IA envolver dados confidenciais, você precisará estabelecer padrões de governança para privacidade e conformidade de dados. Garanta a transparência sobre como a IA toma decisões e evite o uso excessivo ou o uso indevido da tecnologia de IA.
O movimento da IA-primeiro tem uma promessa enorme, mas o entusiasmo nos coloca em risco de repetir os erros caros da era da nuvem. Com a IA, a lição é clara: os tomadores de decisão devem evitar reações instáveis e se concentrar no sucesso a longo prazo por meio de estratégia cuidadosa, planejamento e execução disciplinada. As empresas que adotam uma abordagem deliberada e atenciosa provavelmente liderarão o futuro orientado pela IA, enquanto outras lutam para desfazer implementações caras e míopes. A hora de planejar é agora. Como vimos, “mova -se primeiro, pense mais tarde” raramente dura.
