A indústria de inteligência artificial (IA) está evoluindo continuamente, com novas soluções sendo criadas e implantadas todos os dias.O Gartner prevê que 75 % das organizações terão IA operacional até 2024. No entanto, a pesquisa do Gartner mostra que apenas 53 % dos projetos de IA chegam do protótipo à produção.O que está segurando novos projetos piloto de IA de chegar à produção?
Os projetos de IA bem -sucedidos estão ao nosso redor, mas não existe uma melhor maneira de criar e implantar um produto de IA com todos esses desenvolvimentos.No entanto, há quatro razões pelas quais as empresas podem estar perdendo a marca quando se trata de sua solução de IA.
1. Dados insuficientes
A IA está consistentemente aprendendo e crescendo com seus resultados e algoritmos para fornecer resultados melhores, mais eficientes e mais precisos no futuro.Para que os projetos de IA aprendam, eles precisam de uma abundância de informações.Quanto mais dados a IA puder ingerir, maior a precisão de sua saída.No entanto, um problema comum é a falta de conjuntos de dados suficientes para o desenvolvimento de soluções de IA.
A IA precisa ingerir dados suficientes para identificar padrões no conjunto de dados.A falta de dados pode afetar previsões e saída.Fornecer à IA conjuntos de dados de treinamento substanciais pode combater esse problema e ajudar a limitar o risco de vieses.
[Confira nossa cartilha em 10 principais termos de inteligência artificial para TI e líderes empresariais: Folha de Cheat: AI Glossário.]
Onde grandes conjuntos de dados podem ser assustadores para um humano, a IA tem o poder da velocidade de lado e pode aprender rapidamente.Fornecer a qualidade e a quantidade de dados adequados permitem que essas soluções produzam precisão excepcional.Se sua equipe ainda se sentir atolada pelas infinitas tarefas que a solução de IA deveria resolver, você precisará continuar treinando sua IA.
2. Ficar com um meio de aprender
Você não precisa apenas de muitos dados;Você também precisa de muitas fontes.Para que a IA funcione, primeiro precisa aprender.Limitar o aprendizado da IA a uma fonte ou base de conhecimento pode afetar negativamente a maneira como o produto final opera.Sem uma variedade de informações de diferentes meios, uma solução de IA terá lacunas em suas entregas, causando problemas para criadores e usuários finais.
As ferramentas de IA bem-sucedidas usam uma combinação de modelos de aprendizado profundo para fornecer soluções completas.Os projetos de IA precisam empregar várias técnicas, algoritmos e esforços de aprendizado coesamente com acessibilidade direta e fácil para os seres humanos se envolverem, caso haja uma necessidade.Esses algoritmos de "conjunto" geralmente superam qualquer método individual de previsão.
Com isso dito, os humanos carregam preconceitos inconscientes, sejam eles ou não.Se apenas uma pessoa estiver fornecendo informações para a solução de IA, essa solução adotará e compartilhará os mesmos vieses que a pessoa que a ensinou.Ao construir um projeto de IA, desenvolvedores e líderes empresariais precisam ser focados em laser e conscientes de possíveis vieses, como fatores culturais e ambientais, desempenhando um papel no desenvolvimento de um sistema de IA, bem como como eles podem intervir para eliminar vieses que poderiam surgir.Manter-se atualizado nos desenvolvimentos da IA, como os outros estão implementando e ajustando seus projetos, e os regulamentos implementados são essenciais para o desenvolvimento de uma solução de IA bem-sucedida.
Algumas etapas a serem tomadas para garantir que uma solução de IA seja o mais livre possível de preconceito incluem:
3. Falta de entendimento de outros funcionários
Nem todas as pessoas que trabalham em um projeto baseado em IA são um gênio da IA.No entanto, implantar com sucesso uma solução de IA requer um entendimento geral de todos os funcionários e usuários finais.Todos dentro de uma organização devem entender as possibilidades e limitações.Com falta de conhecimento por todos os envolvidos, vem a falta de implantação.
Por exemplo, o departamento de vendas não pode vender soluções de IA se não entender e conhecer seus casos de uso.Por outro lado, as equipes de RH não podem adotar a IA em seus fluxos de trabalho diários para integrar novos funcionários, se não souberem, quando e onde usá -lo.
Todos, de executivos a funcionários, precisam de loops de feedback aberto para permitir discussões sobre IA e que as pessoas se familiarizam com a solução.Os mais familiarizados com a IA têm a oportunidade de comunicar claramente o nível de interação necessário para garantir que todos tenham as informações corretas necessárias para obter a máxima eficiência.
Liderar o gerenciamento de mudanças para implementar a IA para o sucesso da transformação digital não se limita ao papel de uma equipe de CIO ou TI.Em vez disso, as empresas como um todo precisam trabalhar juntas para garantir que todos os departamentos tenham as ferramentas e tecnologias adequadas em vigor para seus respectivos padrões.As equipes de CIOs e TI são cruciais para melhorar a alfabetização digital em toda a organização, mas quando se trata do que importa para uma transformação bem -sucedida, o fator de mudança é como cada departamento pode ajudar a transformar a tecnologia, os dados, os processos e a cultura de uma empresa.
4. A experiência do usuário é colocada em segundo plano
Por fim, o sucesso de um projeto de IA se baseia não apenas na própria solução;Também depende dos usuários e de sua experiência.Se um usuário não entende o objetivo da ferramenta ou como usá -lo, ele não o comprará.Assim como é crucial criar um projeto de IA preciso e eficiente, você também precisa garantir que a interface seja fácil de usar.Clientes e usuários precisam perceber o valor do que você está fazendo, como resolve os problemas que estão enfrentando e como eles podem usá -lo com facilidade.
Disse de outra maneira, se o seu conjunto de dados vier do seu sistema de registro e sua IA alimenta seu sistema de inteligência, seu sistema de engajamento é o que ajudará a impulsionar a adoção da plataforma.A experiência do usuário é fundamental para uma implementação de IA bem -sucedida.
O futuro da IA é uma grande promessa à medida que novos dados e ferramentas são coletados e implantados a cada dia.Os projetos de IA realizados corretamente oferecem grandes benefícios para os negócios.Mas os líderes da empresa devem ter cuidado ao cometer erros que podem comprometer seus projetos, como limitar as informações e fontes de que estão extraindo ou negligenciando o projeto final.As empresas que podem aprender, adaptar e implementar os processos adequados para o projeto de IA serão os pioneiros nesta indústria em evolução.
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