Humanos x Robôs: incentivar essa disputa é abrir frente às falhas em IA
Saber como avaliar a prontidão do seu negócio para empreender iniciativas específicas de inteligência artificial tem sido uma habilidade cada vez mais requisitada nas companhias. Isso porque conseguir superar desafios e evitar armadilhas são essenciais para as organizações encontrarem as melhores maneiras de aproveitar o poder da IA.
O primeiro passo em qualquer jornada de IA é identificar quais problemas ela pode resolver — e, assim, alinhar as expectativas (https://www.convergenciadigital.com.br/Inovacao/Como-reconhecer-quando-a-IA-nao-e-a-solucao-certa%3F-59379.html) Depois, é necessário executar um planejamento de como se preparar para IA, conforme destaca a segunda parte do especial que o SAS produziu em conjunto com MIT SMR Connections.
Saber quais são os problemas que precisam ser resolvidos, quais são as oportunidades e as ameaças devem ser identificados durante a análise se IA é ou não o caminho certo para se resolver. Indo além, deve-se certificar de que foram identificados todos os pontos críticos capacitadores e requisitos de negócios — particularmente os recursos humanos e fatores financeiros — necessários para usar a IA com sucesso para resolver os problemas selecionados.
Com esse panorama definido, pode-se passar para a fase seguinte, que é, tendo como base as principais considerações, saber se está pronto, do ponto de vista comercial, para lançar qualquer iniciativa de IA. Neste caminho, é fundamental levantar as partes interessadas, construir parcerias sustentáveis, buscar um retorno sob investimento que seja realista e, ao considerar o ROI e a adoção, é especialmente importante definir exatamente como humanos e máquinas irão interagir.
Segundo o guia, o sucesso requer a garantia de que os objetivos do sistema propostos fiquem alinhados com os humanos. Quanto mais os dois divergem, mais provavelmente a iniciativa de IA falhará. Por essa razão, ao abordar qualquer problema de IA, é importante estabelecer claramente as expectativas e os resultados tanto para o sistema de IA quanto para os humanos que estão interagindo com ela.
Indo além, deve-se incorporar o aprendizado contínuo assegurando que ambos — humanos e máquinas — estão aprendendo com as interações. Contar com um time diverso e adaptável também faz parte do sucesso. E lembre-se: antes de lançar qualquer projeto de IA, as organizações precisam estabelecer um plano para abordar seus problemas éticos, de risco e de conformidade específicos. Cada implantação de IA precisa de mecanismos específicos de IA para monitoramento e manutenção para lidar com mudanças, por exemplo, de dados, ambiente e dos próprios sistemas.
Se interessou? Saiba mais em https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/briefs/third-party/en/mit-business-readiness-ai-112104.pdf
