Integre tecnologias de IA para ajudar as empresas a alcançar seus objetivos

A IA é uma maravilha da ciência moderna que possibilitou muitas possibilidades anteriormente inconcebíveis. Muitas coisas na indústria se tornaram mais eficientes e produtivas como resultado da IA.

Falando sobre o papel da IA ​​nos negócios, ela possui uma ampla gama de aplicações no mundo comercial. A IA está afetando todas as atividades de negócios em vários setores, do comum ao espetacular. As tecnologias de IA estão gradualmente se tornando importantes para as empresas que buscam maneiras de preservar uma vantagem competitiva, pois estão amplamente disponíveis.

Abaixo estão algumas estatísticas de IA que estão mudando nossos procedimentos de negócios.

• De acordo com o Fortune Business Insights , o mercado global de IA para 2021 é de US$ 47,47 bilhões, com previsão de crescimento para US$ 360,36 bilhões até 2028, com um CAGR de 33,6% durante o período de previsão.
• De acordo com o Gartner, o aumento no uso de IA nas empresas criará US$ 2,9 trilhões em valor comercial e 6,2 bilhões de horas de produtividade no trabalho em 2021.
  
• Outra previsão do Gartner relacionada ao valor comercial da IA destaca o suporte/aumento de decisões como o maior tipo de IA por agregação de valor comercial com o menor número de barreiras iniciais à adoção. A previsão prevê que o suporte/aumento de decisão transcenderá outros tipos de iniciativas de IA até 2030 para responder por 44% do valor global de negócios derivado de IA.

• De acordo com a Forbes, 83% das empresas acreditam que a IA é uma prioridade estratégica para seus negócios hoje.
  
• Apesar do crescente papel da IA ​​nos negócios, muitas empresas têm desafios de desenvolvimento e implementação, e esses problemas de IA precisam ser resolvidos . Neste blog, você conhecerá a metodologia de seis etapas para integrar a tecnologia de IA e os benefícios da IA ​​nos negócios que podem ajudar as empresas a atingir seus objetivos.

Agora vamos mergulhar na implementação de tecnologias para atingir os objetivos da empresa.

Implementação de tecnologia de IA

1. Familiarize-se com a tecnologia

As empresas devem primeiro identificar quais tecnologias executam tipos específicos de atividades, bem como seus pontos fortes e limites, antes de se envolverem com um programa de IA. Por exemplo, alguns exemplos de inteligência artificial nos negócios são, automação de processos robóticos e sistemas especialistas baseados em regras, que são claros em como funcionam, mas nenhum deles é capaz de aprender e evoluir.

O aprendizado profundo, por outro lado, é excelente para extrair conhecimento de enormes quantidades de dados rotulados, mas é quase impossível compreender como isso acontece. Isso pode ser problemático em áreas altamente regulamentadas, como serviços financeiros, onde os reguladores exigem saber por que essas escolhas são tomadas.

Várias empresas desperdiçam tempo e dinheiro buscando tecnologia incorreta para o trabalho. As empresas, por outro lado, estão melhor posicionadas para avaliar quais tecnologias atenderiam melhor a necessidades específicas, com quais fornecedores lidar e com que rapidez um sistema pode ser implementado se tiverem um entendimento completo das várias tecnologias. Pesquisa e educação contínuas, geralmente dentro de TI ou de um grupo de inovação, são necessárias para obter esse entendimento.

2. Entenda seus requisitos de negócios

Revise seus negócios e decida quais pontos estratégicos podem ser abordados usando soluções baseadas em IA. O primeiro passo é descobrir quais partes da empresa podem ganhar mais com as aplicações cognitivas. A IA nos negócios pode fornecer insights preditivos. Ele pode ajudá-lo a automatizar processos. Você pode descobrir os objetivos da sua empresa examinando-os. Eles geralmente são partes da empresa onde o conhecimento (insights obtidos da análise de dados ou de uma coleção de textos) está em alta demanda, mas indisponível por algum motivo.

O próximo passo para integrar a IA é estabelecer um programa de IA e realizar uma avaliação completa das necessidades e capacidades, seguida pelo desenvolvimento de um portfólio de projetos priorizado. As empresas que usam IA devem realizar avaliações em três áreas:

• Identificando as possibilidades
• Avaliando os casos de uso
• Escolhendo a tecnologia adequada

Quão difícil é, técnica e organizacionalmente, implementar a solução de IA proposta? As vantagens de lançar o aplicativo de IA nos negócios valeriam o tempo e o esforço?

O Gartner realizou um estudo online por meio da pesquisa “ Estratégias de desenvolvimento de IA e ML ”. De acordo com a pesquisa, o número médio estimado de projetos de IA em uma organização foi de quatro em 2019, mas os entrevistados esperavam incluir 15 projetos nos próximos três anos. Isso indica que, até 2022, as organizações pesquisadas esperam ter uma média de 35 projetos de IA ou ML implementados.

3. Priorize os principais direcionadores de valor

Você precisará determinar os possíveis benefícios comerciais e financeiros da IA em projetos de negócios depois de estabelecer as necessidades da sua empresa. Considere diferentes implementações de IA e tente vincular cada uma a resultados reais, concentrando-se em objetivos de curto prazo e demonstrando o valor financeiro ou comercial da melhor maneira possível.

Ao considerar seus objetivos, lembre-se de que os geradores de valor (como maior valor para o cliente ou maior eficiência dos funcionários) são tão importantes quanto melhores resultados da empresa. Considere se as máquinas, em vez de pessoas, poderiam executar certas tarefas demoradas com mais eficiência.

O valor de condução examina se as ferramentas de IA consideradas para cada caso de uso são genuinamente capazes. Algumas empresas podem ficar frustradas com chatbots e agentes inteligentes, por exemplo, porque a maioria deles atualmente não consegue igualar a solução de problemas humanos além de simples cenários programados (embora estejam melhorando rapidamente). Outras tecnologias, como a automação de processos robóticos, que podem acelerar procedimentos simples como faturamento, podem desacelerar sistemas de fabricação mais complicados.

4. Pilotos de lançamento

As empresas devem começar com projetos de teste antes de implantar aplicativos cognitivos em toda a organização, pois a diferença entre os recursos de IA atuais e previstos nem sempre é evidente.

Os pilotos de prova de conceito são especialmente projetados para projetos com alto valor comercial. Eles também permitem que a organização teste mais de uma tecnologia ao mesmo tempo. Tome precauções extras para evitar “injeções” de projetos por executivos seniores que foram influenciados por fornecedores de tecnologia.

Considere estabelecer um centro cognitivo de excelência ou estrutura equivalente para lidar com muitos pilotos, se sua empresa planeja fazê-lo. Esse método auxilia no desenvolvimento de habilidades e competências técnicas necessárias dentro do negócio, bem como na transição de pequenos pilotos para aplicações maiores com maior efeito.

Em uma pesquisa encomendada pela MemSQL sobre a adoção de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) no local de trabalho , 65% dos entrevistados trabalhando e se preparando para usar, ML/AI citaram que o principal ponto para a adoção de ML e IA foi para permitir uma tomada de decisões de negócios mais informada e ressaltar a importância dessas tecnologias para análises.

5. Aumente a escala

Muitas empresas lançaram pilotos cognitivos com sucesso, mas não foram tão eficazes na implementação da IA ​​em toda a organização. As empresas que usam IA precisam de planos precisos de expansão para atingir seus objetivos, o que exige coordenação entre especialistas em tecnologia e proprietários do processo de negócios automatizado.

O aumento de escala geralmente é necessário ao integrar a IA com sistemas e processos existentes, porque as tecnologias cognitivas normalmente auxiliam tarefas individuais em vez de processos inteiros.

As empresas devem considerar se a integração necessária é viável antes de iniciar o processo de expansão. Um dos exemplos de inteligência artificial nos negócios é a escalabilidade que será limitada se a aplicação de IA nos negócios depender de tecnologia proprietária de difícil obtenção. Certifique-se de que os proprietários de negócios e a equipe de TI conversem sobre problemas de escalabilidade antes ou durante a fase piloto. Mesmo com uma tecnologia relativamente básica como RPA, é difícil ter sucesso em uma execução final em torno da TI.

De acordo com a pesquisa da McKinsey sobre 33 casos de uso de IA em oito funções de negócios, os resultados sugerem que a IA está agregando valor significativo às empresas. Com mais de 44% dos entrevistados, foi relatado que a economia de custos com a adoção de IA nas unidades de negócios onde está implantada, a adoção de IA diminuiu os custos das unidades de negócios em pelo menos 10%, em média. Os entrevistados provavelmente relatarão crescimento de receita de casos de uso de IA nos setores de marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços e gerenciamento da cadeia de suprimentos.

6. Comece pequeno

No entanto, quando você está começando, seja criterioso em como você aplica a IA nos negócios, ou seja, não jogue todos os seus dados em seu primeiro projeto e espere o melhor.

Comece com um conjunto de dados de amostra menor e aplique a IA para demonstrar o valor contido nele. Em seguida, após algumas vitórias, implemente estrategicamente a solução com suporte completo das partes interessadas. Você pode então ver como sua IA funciona em um novo conjunto de dados antes de colocá-la para funcionar em dados que você nunca viu antes.

Depois de confirmar se seu plano inicial era adequado à escala (ou se você precisava mudar sua abordagem antes de avançar), você pode passar de projetos de baixo custo e baixo risco para iniciativas mais ambiciosas: esses aprendizados iniciais podem ser vitais para evitar custos erros futuros.

perguntas frequentes

Q1. Como construir uma IA?

R. A criação de um sistema de IA difere da programação de computador padrão, pois o software não se aprimora automaticamente. Existem seis etapas principais a serem lembradas ao construir uma IA.

• Identifique o problema
• Preparar dados
• Escolher algoritmos
• Treine os algoritmos
• Escolha uma linguagem de programação
• Executar em uma plataforma selecionada

Q2. Como usar a inteligência artificial?

R. Nos últimos anos, as descobertas da IA ​​foram feitas graças aos avanços no poder de processamento, disponibilidade de grandes quantidades de dados e algoritmos inovadores.

A inteligência artificial é vista como um componente crítico da revolução digital da sociedade, e os usos futuros são projetados para trazer mudanças significativas. Abaixo estão alguns setores onde a IA está trazendo mudanças.

• Reconhecimento de voz
• Tecnologia de saúde
• Serviços de streaming
• Chatbots
• IA na agroindústria
• Fabricação
• Transporte
• Cíber segurança

Q3. Como a IA ajuda as empresas?

R. Abaixo estão algumas das maneiras pelas quais a IA ajuda as empresas a crescer e monitorar seu progresso:

• A análise de sentimentos é um processo automatizado que é usado para monitorar e analisar as emoções e opiniões das pessoas em diferentes tipos de texto.
• Com a Inteligência Competitiva Poderosa, é possível acompanhar tudo o que seus concorrentes fazem – de produtos a pessoas e promoções e tomar as decisões mais informadas.
• As previsões de vendas em IA permitem que você veja possíveis problemas enquanto ainda tem tempo para evitá-los.
• Com a análise preditiva, a IA converte informações em conhecimento e fornece insights sobre o futuro.

Nota de Conclusão

Integrar a IA em qualquer empresa é um grande empreendimento.

Ele precisa de conhecimento aprofundado, muito tempo e um compromisso com a precisão. Além disso, em vez de se concentrar em como a IA pode agregar valor ao seu negócio específico e determinar onde ela é mais necessária, concentre-se em como a IA pode agregar valor ao seu negócio específico e decidir onde é mais necessário para implementá-la com sucesso.

Então, com a ajuda e o conhecimento de uma empresa de desenvolvimento de inteligência artificial , você pode colocar suas ideias de negócios de IA para funcionar e produzir valor de longo prazo usando a área desafiadora da IA.