A consultora tecnológica Stratesys apresenta cinco requisitos que as empresas devem ter em conta para incorporar, de forma eficaz, a Inteligência Artificial na sua cadeia de valor.
A inteligência artificial (IA) tem revolucionado o mundo e hoje em dia, apesar do elevado progresso nesta área do ponto de vista da investigação, poucas empresas incorporaram IA na sua cadeia de valor. Neste sentido, a multinacional espanhola Stratesys, hub tecnológico entre a Europa e o continente americano, destaca os 5 pontos-chave para incorporar a IA na cadeia de valor de uma empresa de uma forma eficaz:
1. Incorporar a Inteligência Artificial no ADN da empresa: a fase mais importante e o primeiro passo, é mostrar ao C-Level como o uso de IA pode ajudar todas as unidades de negócio da empresa. Deve entender-se que a IA é transversal a todas as áreas que compõem uma organização e que pode ser um apoio na tomada de decisões dos especialistas, oferecendo até 10 vezes mais eficiência e aumentos de produtividade de até 40%. Atualmente, a tendência das empresas líderes é, sobretudo, criar um departamento de IA com o objetivo de aumentar significativamente a produtividade e, consequentemente, as suas receitas e/ou margens de lucro.
2.Qualidade de dados: É possível encontrar grandes volumes de dados dentro de uma empresa utilizando as melhores tecnologias para os gerir, mas se os mesmos carecem de qualidade, a criação de modelos de IA eficazes não será viável. A qualidade dos dados deve ser gerida em conjunto por equipas de Negócio, Arquitetura e Data Scientists, onde as equipas de Negócio devem assumir a liderança como as mais conhecedoras dos dados e dos problemas a serem resolvidos. Os modelos aprendem com aquilo que lhes é ensinado, pelo que se os dados forem de má qualidade, os modelos de IA também o serão.
3. Metodologia de desenvolvimento: Uma das fases mais importantes na criação de um departamento de IA é ter uma metodologia sólida para o desenvolvimento de modelos de IA. Nesta fase deve ser criada uma equipa multidisciplinar de pessoas pertencentes ao negócio, engenheiros de dados, arquitectos de tecnologia e Data Scientists, que se coordenam através do ‘business translator’. Este último será a pedra angular para compreender o problema do ponto de vista do negócio e traduzi-lo para a língua das equipas técnicas de IA. Além disso, o “business translator” deve compreender os resultados dos modelos criados e traduzi-los em KPIs relevantes para a empresa.
4. Plataformas de Inteligencia Artificial: Actualmente, as plataformas de IA são necessárias para nos ajudar a racionalizar, gerir e automatizar os modelos de forma eficaz e eficiente. A plataforma seleccionada deve ter a capacidade de democratizar a IA para as áreas da empresa onde os cientistas de dados não estão disponíveis. A plataforma deve fornecer uma funcionalidade de low-code para que os especialistas empresariais possam criar os seus próprios modelos de IA apenas com a supervisão de cientistas de dados. Isto pode levar à criação de duas a três vezes mais modelos de IA em toda a empresa. A ideia por detrás desta democratização é também que uma nova cultura se entranhe na organização através da aplicação destas novas técnicas, gerando uma profunda diferenciação em relação à competição.
5. Inteligência Artificial Explicativa: Uma parte fundamental da construção de modelos de IA é compreender o que o modelo tem feito e como toma decisões. Além disso, a compreensão das decisões que o modelo proporciona em casos atípicos ajuda tanto os especialistas de negócio como os cientistas de dados a compreender a veracidade do modelo ao fazer previsões. Atualmente, estão a ser emitidos regulamentos em vários sectores, por exemplo, no sector financeiro, para utilizar apenas os modelos que podem fornecer uma explicação das previsões. Por conseguinte, a criação de modelos explicativos deve estar em cima da mesa desde a concepção do caso de utilização.
“Uma empresa AI-first deve incluir a aplicabilidade de IA no seu ADN, ter dados de qualidade, uma metodologia de desenvolvimento eficaz, uma plataforma eficiente e gerar modelos explicativos”, defende Octavio Loyola, Executive Manager & Head of Machine Learning en Stratesys.
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