3 pontos-chave para alcançar a industrialização da Inteligência Artificial
A adoção da Inteligência Artificial (IA) por empresas de todos os sectores está a tornar-se cada vez mais generalizada. De acordo com o último relatório de MarkesandMarkets espera-se que esta tecnologia gere 407 mil milhões de dólares até 2027, atingindo uma taxa de crescimento anual de 36,2%. Embora seja uma tecnologia consolidada, a grande maioria dos modelos de IA permanecem na fase inicial de testes, sem serem produzidos em grande escala, principalmente devido ao esforço necessário para dimensionar o modelo.
A falta de progresso na industrialização destes modelos significa uma grande ineficiência tanto em termos de recursos para a empresa como para os empregados, que não têm acesso a tecnologias que possam facilitar o seu trabalho diário. Neste contexto e devido à importância da Inteligência Artificial (IA) para o futuro das organizações, a atSistemas, uma consultoria de serviços digitais 100% espanhola, destaca três métodos-chave para alcançar a industrialização da IA.
Aumentar a qualidade, rastreabilidade e acessibilidade dos dados
Os resultados obtidos por qualquer modelo de IA, ML ou DL estão diretamente relacionados com a sua qualidade. Por conseguinte, se uma organização pretende industrializar a sua IA, o primeiro passo seria concentrar-se nas suas bases de dados. Estas estão geralmente dispersas, e muitas vezes mesmo em silos isolados, o que torna difícil a sua utilização para modelos de IA de grande escala, uma vez que se a equipa tiver acesso apenas a um subconjunto de dados, nunca poderá gerar modelos que reflitam a realidade da organização.
Assim, o objetivo da organização deve ser gerar produtos de dados com maior qualidade, disponibilidade e acesso mais fácil para a operação, a fim de evitar que cada área da empresa procure criar a sua própria cópia para cobrir as suas necessidades específicas e evitar duplicações. Uma vez centralizada a informação, será essencial garantir a qualidade dos dados, tanto de um ponto de vista estrutural como de uma perspetiva empresarial. Por outras palavras, para além de serem corretamente preenchidos, devem ser coerentes e fornecer valor aos empregados e à empresa.
Apostar na interação multidisciplinar
A IA está diretamente associada à inovação, e a chave para a inovação é ser capaz de reunir diferentes perspetivas sobre um mesmo tema, de modo a enriquecerem-se mutuamente e fornecerem uma visão mais completa. Portanto, quanto mais grupos trabalharem em conjunto, melhores serão os resultados. Isto é também essencial para alcançar a industrialização da IA, uma vez que a contribuição e a colaboração global das diferentes equipas envolvidas são necessárias para se alcançar um ótimo resultado.
Sem esta cooperação, é realmente difícil construir modelos que tragam valor acrescentado a toda a organização e poderia conduzir ao problema de gerar ecossistemas isolados. É também necessário que a colaboração das diferentes equipas ocorra em todos os ciclos, desde a recolha de dados até à implementação de análises, trabalhando de forma sincronizada para que os dados estejam disponíveis no menor tempo possível, com boa qualidade e fácil acesso.
Criação de ambientes operacionais
Não basta ter apenas bons dados e as ferramentas para extrair resultados úteis para a empresa; é preciso preparar a empresa para a utilização desses dados, criando uma estratégia global. A empresa deve identificar qual das suas operações precisa de ser modificada para permitir a adoção das novas tecnologias, e sobretudo estabelecer normas para a criação, teste e implementação de novos modelos de IA.
Isto tornará muito mais fácil a replicação e extensão de novos modelos à medida que são criados. Uma parte essencial da estratégia é estabelecer onde residirá a selecção de algoritmos e o desenvolvimento de modelos, nas equipas técnicas ou funcionais, e recursos para alcançar uma maior autonomia sem perder o controlo sobre os desenvolvimentos.
A nossa opinião enquanto especialistas
“A inteligência artificial terá cada vez mais uma maior presença nas empresas de todos os sectores à medida que estas avançam no seu processo de digitalização. Mas para tirar o máximo partido desta tecnologia, as empresas precisam de ser capazes de industrializar o processo de criação de novos modelos de IA, reduzindo os custos de criação e implementando esta tecnologia mais frequentemente nos seus processos diários”, diz Gustavo Eduardo Sandoval, Head of Data, IoT & Smart Industry da atSistemas.
