11 etapas para implementação de IA 10 vezes melhor do que antes

Para maximizar o valor dos insights sobre seus negócios, mercado e concorrentes, você precisará se concentrar na implementação de IA de maneira inteligente, criativa, experimental, gradual e baseada em equipe.

A IA está evoluindo rapidamente como uma técnica viável que permite e facilita operações críticas de negócios. No entanto, a geração de valor corporativo a partir da IA ​​exige uma abordagem metódica que equilibre pessoas, processos e tecnologia. A inteligência artificial inclui aprendizado de máquina, aprendizado profundo, análise preditiva, processamento de linguagem natural, visão computacional e automação. Para avaliar as vantagens competitivas que uma implementação de IA pode trazer para sua estratégia e planejamento de negócios, as empresas devem primeiro começar com uma base sólida e uma imagem realista.

A implementação inicial da IA ​​nem sempre é uma ciência perfeita, e pode precisar ser tentativa e erro no início, começando com uma teoria, depois testando e, eventualmente, medindo os resultados. Como as ideias iniciais provavelmente serão errôneas, uma abordagem incremental para implantar a IA provavelmente produzirá melhores resultados do que uma estratégia de big bang. Este blog pode ajudá-lo a evitar falhas e garantir uma implementação de IA bem-sucedida em sua empresa.

Qual é a melhor maneira de implementar a IA?

Antes de se preparar para a implementação da IA, faça a si mesmo estas perguntas:

• Você está cansado de ficar sobrecarregado com montanhas de dados da empresa e querer usá-los para obter uma vantagem competitiva, mas não sabe como?
• Você quer entender melhor seus clientes e aumentar a retenção de clientes utilizando seus dados de negócios de maneiras inovadoras?
• Você está tentando melhorar suas habilidades de atendimento ao cliente?
• Quer saber mais e descobrir uma infinidade de outros/novos fluxos de dinheiro?

Assim, a primeira etapa é localizar e identificar os principais problemas do negócio, bem como entender os objetivos da sua empresa. Se algum dos objetivos mencionados acima parece com você e você tem dados de negócios adequados para alcançar, continue lendo.

Para implementação de IA em seu negócio, aqui está um guia detalhado a seguir: -

1. Colete e acesse dados relevantes

Não parece simples? Afinal, é a fase mais crucial na implementação de análises sofisticadas. Basta começar com o básico.

• Examine os dados que você coletou até agora — estruturados ou não estruturados.
• Verifique se alguma forma de governança está em vigor.
• Determine onde procurar dados de alta qualidade.
• Classifique os dados em categorias.

Comece pequeno. Não tente acompanhar tudo. Simplesmente concentre-se em reunir e analisar os fatos que o ajudarão a resolver as dificuldades do seu negócio.

2. Melhore sua fluência de dados

As discussões práticas de IA exigem um conhecimento fundamental de como os dados impulsionam todo o processo. “Mais do que ferramentas ou tecnologia combinadas, a fluência de dados é uma barreira real e significativa”, disse Penny Wand, diretora de tecnologia da consultoria de TI West Monroe. De acordo com uma análise de 2020 da Forrester Research, 90% dos tomadores de decisão de dados e análises percebem o uso expandido de insights de dados como uma meta de negócios, enquanto 91% confessam que implementar esses insights é uma barreira para suas empresas. De acordo com a Forrester, a diferença entre apreciar o valor dos insights e colocá-los em uso deve-se principalmente à falta de recursos analíticos sofisticados necessários para fornecer resultados de negócios. “Para compreender esse processo e alcançar mudanças persistentes”, disse Wand, “serão necessários a conscientização e o apoio dos executivos”.

• Tente vincular seus dados acumulados aos objetivos e dificuldades da sua empresa. Considere como ele irá ajudá-lo a alcançar seu objetivo de negócios.
• Divida os dados em bits gerenciáveis.
• Faça um mapa de suas descobertas.
• Mantenha seus objetivos claros e faça o melhor com o que você tem.
• Saiba mais sobre os tipos de dados que você pode salvar e usar. Pense na ética dos dados.

3. Identifique seus principais impulsionadores de negócios de IA

Aprender o que os outros estão fazendo dentro e fora do seu setor para gerar interesse e motivar a ação é vital para usar a IA com sucesso. Identifique os casos de uso mais importantes e avalie seu valor e viabilidade ao planejar uma implementação de IA. Considere os influenciadores do seu projeto e quem deve se tornar campeão, encontre fontes de dados externas, estabeleça como você pode monetizar seus dados externos e crie uma lista de pendências para manter o projeto avançando.

4. Procure áreas onde você possa lucrar

Suketu Gandhi, sócio da consultora de transformação digital Kearney, defendeu o foco em setores de negócios com alta imprevisibilidade e grande retorno. As métricas devem ser usadas por equipes compostas por stakeholders de negócios com conhecimento tecnológico e de dados para avaliar o impacto de uma implementação de IA na empresa e em seu pessoal. É hora de se concentrar no que importa para sua empresa. Fique de olho agora que você sabe quais dados são cruciais e o que o ajudará a atingir suas metas de negócios —

• Ele é salvo para uso futuro.
• Não gaste muito tempo estudando as coisas imediatamente; dê um tempo.
• Concentre seus esforços nos conjuntos de dados mais importantes para você.
• Para ter sucesso, você deve ser 100% exato.

5. Avalie seus recursos internos

As equipes de negócios devem esboçar como esses aplicativos se integram à tecnologia e aos recursos humanos existentes da sua empresa depois que os casos de uso forem identificados e priorizados. Internamente, a educação e o treinamento podem suprir a lacuna de habilidades técnicas, enquanto os parceiros de negócios podem facilitar o treinamento no local de trabalho. Enquanto isso, o conhecimento externo pode ajudar na aceleração da implementação promissora da IA.

6. Escolha os melhores candidatos

É fundamental condensar um grande potencial em uma implementação realista de IA, como correspondência de faturas, reconhecimento facial baseado em IoT, manutenção preditiva em sistemas mais antigos ou comportamentos de compra do cliente. “Seja ousado e envolva o maior número possível de pessoas no processo.”

7. Experimente um projeto de IA

A equipe de profissionais de IA, dados e processos de negócios deve coletar dados, projetar algoritmos, implantar versões cientificamente controladas e analisar impacto e risco para transformar um candidato à adoção de IA em um projeto real.

8. Estabeleça uma base de conhecimento

As conquistas e falhas dos primeiros programas de IA podem ajudar toda a empresa a entender melhor a tecnologia. Envolva seus especialistas de negócios e processos com seus cientistas de dados, mantendo os humanos no circuito para desenvolver confiança. Reconheça que o caminho para a implementação da IA ​​começa com uma análise profunda de dados e o bom e velho relatório retrovisor para desenvolver uma base de conhecimento. É mais fácil entender como a implantação real de IA valida ou refuta a premissa inicial após o estabelecimento de uma linha de base.

9. Aumente gradualmente sua escala

O processo abrangente de criar impulso para uma implantação de IA começa com triunfos modestos. Vitórias incrementais podem ajudar a incutir confiança em toda a empresa e incentivar mais partes interessadas a realizar implementações de IA comparáveis ​​a partir de uma base mais forte e estabelecida. Algoritmos e procedimentos de negócios são ajustados para liberação em escala e incorporados aos negócios e processos tecnológicos do dia-a-dia.

10. Aumente o nível de maturidade da IA ​​em todos os níveis

As equipes de negócios devem otimizar todo o ciclo de vida do desenvolvimento, teste e implantação de IA à medida que as iniciativas de IA crescem. Três abordagens fundamentais para o amadurecimento das capacidades totais do projeto para garantir o sucesso a longo prazo:

• Construa uma plataforma de dados moderna que simplifique a coleta, armazenamento e estruturação de dados para geração de relatórios e insights analíticos com base no valor das fontes de dados e nos principais indicadores de desempenho desejados para as empresas.
• Desenvolver uma estrutura organizacional que estabeleça a motivação da empresa e estimule o rápido desenvolvimento da governança de dados e plataformas de dados modernas para apoiar os objetivos de negócios e a tomada de decisões.
• Crie o gerenciamento geral, propriedade, processos e tecnologia necessários para gerenciar aspectos de dados essenciais de clientes, fornecedores e membros.

11. Melhore os modelos e processos de IA regularmente

As equipes de negócios devem identificar possibilidades de mudanças contínuas nos modelos e procedimentos de IA após a implantação do sistema geral. Os modelos de IA podem se deteriorar com o tempo ou por causas abruptas, como a pandemia. Funcionários, clientes e parceiros também devem ser monitorados quanto a comentários e resistência a uma implantação de IA. A etapa final é fazer com que seus dados se comuniquem em tempo real e na vida real. Eventualmente, crie valor e preparação para IA. Verifique se seus insights de dados se transformaram em insights de negócios úteis e acionáveis:-

• Para aprimorar seus dados, fique de olho no processo e comece na primeira etapa.
• Determine mais cenários para usar a tecnologia de dados.
• Verifique se você está pronto para aproveitar os componentes de IA, como bots, processamento de linguagem natural, automação inteligente e análise preditiva.
• Para obter melhores resultados, saiba quando e onde empregar seus algoritmos.
• Adote uma abordagem centrada no ser humano para a IA e veja como ela pode beneficiar sua empresa.

Conclusão

Haverá problemas em todas as etapas do processo de implementação da IA. Integrar a IA em qualquer empresa é um grande desafio.

Para isso, é preciso ter conhecimento aprofundado, muito tempo e dedicação. Além disso, em vez de se concentrar em como a IA pode agregar valor ao seu negócio específico e determinar onde é mais necessária, concentre-se em descobrir onde a IA pode agregar valor à sua empresa específica e determinar onde é mais necessário implementá-la.