A Evolução dos casos de uso da Inteligência Artificial em empresas

A gama de casos de uso de IA na empresa não está apenas se expandindo, mas também evoluindo diante da incerteza atual do mercado. À medida que as empresas lidam com as implicações da pandemia e precipitação do coronavírus, a IA ajudará as empresas a entender como elas precisam se manter relevantes e lucrativas, disse Arijit Sengupta, CEO da Aible, uma provedora de plataformas de IA.

“Na atual emergência do COVID-19, os casos de uso mais significativos vão centrar-se no planejamento de cenários, testes de hipóteses e testes de suposições”, disse Sengupta ao TechTarget.

Mas a construção de modelos terá que se tornar mais ágil e mais iterativa. Modelos preditivos, por exemplo, poderiam ser empurrados para os vendedores, que por sua vez se tornam atores críticos na alimentação dos modelos dados empíricos em tempo real para análise contínua. “Para qualquer caso de uso, obter feedback do usuário final é fundamental em tempos incertos, porque os usuários finais saberão coisas que ainda não surgiram nos dados”, disse Sengupta.

Adoção no empreendimento

Estudos recentes sobre a adoção de IA na empresa afirmam que as implantações de IA estão aumentando. Até 2022, por exemplo, o Gartner projeta que o número médio de projetos de IA por empresa crescerá para 35, um aumento de 250% em relação à média de 10 projetos projetados para 2020. Mas se o crescimento da adoção de IA é tão forte quanto o previsto ou vai dar certo como previsto está aberto a debate. Como o Gartner observou, um ganho de 10 pontos percentuais na adoção da IA empresarial para 14% em 2019, de 4% no ano anterior, ficou bem aquém do aumento projetado pela empresa de 21 pontos. O que está claro é que as empresas ainda enfrentam muitos desafios na implantação da IA.

As empresas que implantaram IA estão percebendo que descobrir como fazer IA não é o mesmo que usar a IA para ganhar dinheiro. Como Lawton narrou em um relatório aprofundado sobre problemas de entrega de “última milha” em IA,as empresas estão achando muito mais difícil tecer tecnologias de IA nos processos de negócios existentes do que construir ou comprar os modelos complexos de IA que prometem otimizar esses processos. Ian Ziao, gerente da Deloitte Omnia AI, estimou que a maioria das empresas implanta entre 10% e 40% de seus projetos de machine learning. Entre os desafios que impedem as empresas de integrar a IA em seus processos de negócios estão:

  • falta da infraestrutura de última milha – como automação robótica de processos, plataforma de integração como serviço e plataformas de baixo código necessárias para conectar IA ao negócio;
  • falta de especialistas em domínio que possam avaliar para que AI é boa, especificamente descobrir quais elementos de tomada de decisão de um processo podem ser automatizados pela IA e como, em seguida, reengenharia o processo; E
  • falta de feedback sobre modelos de aprendizado de máquina, que precisam ser atualizados para refletir novos dados.

As melhores práticas do setor para a implantação de IA, no entanto, estão surgindo, como descrito em um artigo do TechTarget sobre critérios para o sucesso em IA, destacando conselhos de profissionais da Shell e uber, entre outros, responsáveis por grandes iniciativas de IA. O fator mais crítico citado por todos os dados perfilado pelos cientistas foi a necessidade de trabalhar em estreita colaboração com os especialistas do assunto da empresa. Pessoas com profundo conhecimento do assunto, enfatizaram, fornecem o contexto e as nuances que são difíceis para ferramentas de aprendizagem profunda para provocar por conta própria.

Fonte: Tech Target

WJ Sales
WJ Sales
Especialista em desenvolvimento de sites, lojas virtuais e sistemas. Faço parte da equipe que compõe a empresa Sales Publicidade. Atuamos em diversas áreas destinada ao Marketing. Faço publicações de artigos em blogs e nas redes sociais.

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