Os desafios a serem enfrentados antes de começar com a IA

A Inteligência Artificial e a tecnologia por trás dela estão crescendo a um ritmo furioso. Os profissionais de marketing perceberam seu vasto potencial e estão se esforçando para extrair plenamente as oportunidades da tecnologia. Existem inúmeros avanços sendo feitos a esse respeito, e muitas organizações ocuparam o centro do mundo da IA ​​com análises de dados aprofundadas e soluções de descoberta de dados.

Estou animado para fazer parceria com Io-Tahoe. A Io-Tahoe é uma das poucas organizações que aceitaram as complicações da IA ​​e estão se esforçando para alcançar algo grande com esse enorme feito. Eles fornecem descoberta inteligente de dados e soluções de catálogo orientadas por IA para seus clientes e os ajudam a obter insights acionáveis ​​dos dados de seus clientes.

Potencial de IA

O potencial da Inteligência Artificial é óbvio. A Adobe estimou que eles podem esperar que 31% de todas as organizações comecem a usar IA nos próximos 12 meses. Essa estatística é apoiada pelo fato de que há mais startups do que nunca focando suas operações em IA e nos serviços que ela fornece às massas.

Aproximadamente 61% das organizações que seguem estratégias inovadoras recorreram à IA para extrair extratos dos dados que anteriormente poderiam ter perdido. A inovação é uma marca da Inteligência Artificial, e as ideias de startups que acreditam nessa ideologia raramente podem viver sem o oxigênio que é a IA.

Não apenas os profissionais de marketing estão confiantes em relação à IA, mas os consumidores também estão começando a entender seu vasto potencial. Cerca de 38% dos consumidores estão começando a acreditar que a IA melhorará o atendimento ao cliente. Com essa crescente conscientização e popularidade, podemos esperar que esses números aumentem ainda mais.

Desafios antes de começar com IA

As organizações estão encontrando dificuldades para se firmar nos quatro V's do big data; Volume, Variedade, Veracidade e Velocidade. Mais de 38% dos tomadores de decisão de análise e dados do mercado relataram que seus pools de dados não estruturados, semiestruturados e estruturados aumentaram 1.000 TB no ano de 2017.

O crescimento dos dados está aumentando rapidamente, assim como as iniciativas que as organizações estão tomando para extrair valor deles. Aqui estão vários desafios que as organizações devem superar para extrair todo o valor da IA.

Essas complicações são:

Obtendo dados de qualidade

Suas ferramentas de inferência seriam tão boas quanto os dados que você tem com você. Se os dados que você está alimentando suas máquinas não forem estruturados e sem falhas, a inferência obtida a partir deles dificilmente seria suficiente para sua organização. Assim, o primeiro passo do processo é ter dados de qualidade.

Sem a presença de confiança na qualidade dos dados, eles não prosseguiriam com sua iniciativa de IA. Isso demonstra a importância da qualidade dos dados na IA e como ela muda a perspectiva das partes interessadas envolvidas.

O conceito de Pareto se aplica aqui, pois os cientistas de dados devem gastar quase 80% de seu tempo preparando os dados para análise e os 20% restantes para realizar análises nos dados preparados. A criação desses conjuntos de dados para a análise final é a chave para o sucesso geral do programa, e é por isso que os cientistas precisam alocar seu tempo.

O fenômeno 80/20 foi observado por muitos analistas online, que acreditam que 80% do valioso tempo de um cientista de dados é gasto encontrando, reorganizando e limpando grandes quantidades de dados.

Obtendo o melhor talento

Depois de ter dados de qualidade, você precisa entender a importância de recrutar e reter os melhores talentos do setor. Como a IA é relativamente nova, o mercado de trabalho ainda não amadureceu. Assim, você tem que ser paciente em sua busca pelo talento certo.

Dois terços dos atuais tomadores de decisão de IA presentes no mercado lutam para adquirir o talento de IA certo para sua empresa. Com a contratação feita, 83% dessas empresas lutam para reter seus valiosos funcionários. A escassez de talentos obviamente vai além de todas as falhas técnicas, pois as empresas precisam de uma ampla gama de conhecimentos para lidar com sistemas de IA. O que se entende aqui é que as práticas tradicionais de recrutamento são pouco implementáveis ​​e que as organizações precisam buscar outras opções.

Acesso a dados

Com a crescente taxa de regulamentações de dados no horizonte, qualquer organização pode facilmente acabar no lado errado da lei se as medidas adequadas não forem tomadas. O GDPR ou o Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia é uma das políticas de privacidade de dados mais avançadas e atualizadas em nível estadual. O cumprimento dessas políticas é obrigatório, pois a não conformidade pode deixá-lo em uma situação terrível.

Confiança e transparência de dados

Há um déficit de confiança e o mercado de IA e análises não mostra sinais de diminuição ao longo do tempo. Embora o mercado tenha aumentado e progredido aos trancos e barrancos, esse déficit de confiança ainda permanece como está e não mostra sinais de diminuição.

Estratégias que você pode seguir para começar com IA

Com as complicações mencionadas acima, definitivamente não o deixaremos pendurado aqui. Existem certas estratégias que você pode seguir para a implementação generalizada de IA. Esses incluem:

Crie uma visão de IA

As organizações que sabem o que esperar de sua campanha de IA se saem melhor do que aquelas que não têm ideia sobre essa tecnologia e estão apenas se envolvendo porque sua concorrência o fez. Uma visão de IA também pode funcionar como uma lista de objetivos para o futuro, para que você possa comparar suas metas finais com o que planejou antes.

Crie e gerencie equipes centradas na jornada do cliente

O objetivo final ou a mega visão por trás da IA ​​é melhorar a experiência do cliente e agregar valor às suas ofertas. Para fazer isso melhor, você pode criar equipes centradas na jornada do cliente que acompanhem os clientes ao longo de sua jornada e melhorem sua experiência ao longo do caminho. Sua tarefa vai além de apenas formar uma equipe, pois você também terá que monitorar seu progresso no futuro.

Acessibilidade e Cultura de Dados

Enquanto três quartos de todas as empresas desejam ser orientadas por dados, apenas cerca de 29% podem concordar que são bons em conectar suas análises e dados para gerar insights ativamente. Se os dados que você tem não estiverem prontos para você obter insights acionáveis, una sua organização em torno dessa análise e tome decisões de negócios com base nisso.

A acessibilidade e a cultura de dados são necessárias para sua organização porque os dados acessíveis permitem que você se concentre nas decisões de negócios, avance rapidamente e construa uma cultura informada em que os dados o ajudem a tomar melhores decisões e ações.

Gerenciamento de ciclo de vida de IA de ponta a ponta

O gerenciamento do ciclo de vida de IA de ponta a ponta está relacionado ao gerenciamento de dados desde sua extração até quando eles são apresentados na forma de insights acionáveis. O processo envolve diferentes etapas como a aquisição, armazenamento, disseminação, aprendizado e implementação dos dados. Ao implementar o gerenciamento de ponta a ponta, você pode garantir que seus dados estejam sempre em boas mãos.

A IA é o futuro para gerar insights acionáveis ​​para sua organização. Com as ferramentas corretas você pode obter os resultados desejados e superar as complicações iniciais.