5 mitos e verdades da IA para empresas

Nos últimos anos, as menções à inteligência artificial (IA) em portais de notícias de tecnologia atingiram um nível mais alto. Desde novas utilizações até ao seu impacto no futuro dos negócios, o número de artigos sobre IA multiplicou-se a tal ponto que praticamente domina o panorama. No entanto, não é de surpreender: a IA tem um potencial tremendo e parte dele está começando a se cristalizar.

Infelizmente, ter tanta informação sobre IA também significa que existem muitos mitos e exageros por aí. Na verdade, muitas empresas ainda estão estudando seus planos de adoção de IA devido à desinformação que encontram online ou às histórias de fracasso em torno da IA ​​que assolam a Internet. É por isso que é importante esclarecer certos aspectos da IA. Por um lado, permite que as empresas tomem decisões mais informadas. Por outro lado, incentiva-os a iniciar a sua jornada de IA com maior otimismo.

Aqui estão cinco dos mitos mais difundidos sobre IA – e as verdades que eles escondem por trás deles.

1. Você precisa adotar a IA mais sofisticada

As capacidades da IA ​​crescem a cada mês que passa, por isso é natural que as empresas pensem que a solução para todos os seus problemas reside na iteração mais recente e sofisticada. Faz sentido: uma IA poderosa deve ser capaz de lidar com grandes quantidades de dados de múltiplas fontes, oferecer insights rápidos e relevantes e adaptar-se perfeitamente a todos os sistemas. É por isso que as empresas querem essa sofisticação.

A verdade: embora uma IA madura possa fazer tudo isso (e muito mais), a realidade é que adotar uma IA sofisticada não é algo plug-and-play. Você precisa desenvolver soluções de IA mais básicas até atingir um nível de maturidade que possa cobrir todo esse terreno. Além disso, você não precisa necessariamente da IA ​​mais sofisticada que existe. Talvez seus desafios tecnológicos sejam facilmente resolvidos com um algoritmo de IA mais básico, então você nem sempre deve buscar a alternativa mais sofisticada que existe.

2. O algoritmo de IA precisa ser personalizado

Os benefícios de usar uma solução customizada são muitos, mas há principalmente a segurança de que ela será perfeita para os desafios que a empresa está tentando resolver com sua implementação. Esse raciocínio também se aplica à IA, e é por isso que tantas empresas pensam em investir em algoritmos personalizados para garantir que tirarão o máximo proveito desta tecnologia.

3. Construir a IA é a parte mais difícil

Criar uma solução de IA funcional é uma tarefa difícil. Isso porque a equipe necessita de profundo conhecimento técnico, alto nível de criatividade e considerável experiência empresarial para chegar a uma aplicação capaz de atender diferentes necessidades. É por isso que as pessoas acreditam que, uma vez concluído o desenvolvimento da IA, você pode sentar e relaxar enquanto a IA começa a fornecer valor por si só.

A verdade: não existe uma fase de “sentar e relaxar” quando se trata de desenvolvimento de IA. Isso porque a IA precisa de atenção constante para evoluir e se tornar uma solução mais sofisticada e valiosa. Claro, você encontrará muitos desafios ao construir uma solução inicial de IA, mas rapidamente perceberá que não há como relaxar aqui, pois o desenvolvimento de IA exige melhorias constantes e múltiplas iterações para fornecer valor real. Assim, construir a IA não é a parte mais difícil, principalmente porque você nunca vai parar de construí-la.

4. Você precisa apenas de alguns especialistas para construir uma IA

Ao traçar estratégias sobre o desenvolvimento de IA, muitos proprietários de empresas fecham os olhos e pensam em contratar algumas estrelas do rock da engenharia que possam lidar com todo o projeto com o mínimo de contribuição. Talvez esse talento de engenharia só precise da contribuição de um cientista de dados em algum momento do desenvolvimento, mas usando soluções de IA preexistentes e sua própria experiência, alguns desenvolvedores seniores de IA poderiam facilmente trabalhar e implantar uma solução de IA.

A verdade: é estranho que tenhamos que esclarecer isto, mas desenvolver uma solução de IA implica mais do que apenas a capacidade de montar o algoritmo através de código. Tal como acontece com todos os projetos de desenvolvimento, a criação de uma solução de IA requer uma combinação de competências tecnológicas, perspicácia empresarial, capacidades de gestão e visão. É verdade que os engenheiros de software podem ter todas essas coisas, mas a realidade mostra que você só pode conseguir tudo isso trabalhando com uma equipe capaz que tenha múltiplas funções e um líder claro que possa levar o trabalho adiante.

5. Todos precisam implementar IA tanto quanto possível

Algumas pessoas dizem que já vivemos na era da IA. Portanto, há um impulso crescente para que as empresas comecem a adotar a IA agora mesmo ou correm o risco de ficar para trás e chegar a um ponto onde talvez nunca se recuperem. O raciocínio por trás disso é simples: quando algumas empresas começam a usar IA, elas começam a desfrutar de novos recursos que as colocam bem à frente de todas as outras. Portanto, para permanecer na corrida, você precisa implementar a IA tanto quanto possível ou corre o risco de desaparecer diante dos avanços das empresas orientadas pela IA.

A verdade: você não precisa necessariamente reinventar todo o seu processo para acomodar a IA. Em vez disso, tente começar a aplicar IA onde ela possa proteger imediatamente os resultados, como usar um chatbot para ajudar no suporte ao cliente ou integrar a IA ao seu CRM para classificar e filtrar as comunicações recebidas. Começar aos poucos e construir de forma incremental é a melhor abordagem possível para aproveitar ao máximo a IA, especialmente porque evita que você invista demais em uma solução que pode não fazer diferença para você.

Planejando a IA, além dos mitos

O primeiro passo para uma implementação bem-sucedida da IA ​​na sua organização é realmente compreender tudo sobre esta tecnologia. Isso implica compreender o potencial da IA, suas limitações e como ela pode realmente beneficiá-lo em particular. Há muito entusiasmo em torno da IA, por isso este processo de aprendizagem é altamente importante para planejar uma solução de IA valiosa para seus desafios de negócios.

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