- 28/05/2023
- Posted by: Marketing Digital
- Category: IA & AutoML
A Inteligência Artificial (IA) está desbloqueando um novo potencial para todas as empresas. Uma grande parte das organizações estão usando IA e tecnologia de aprendizado de máquina para realizar decisões de negócios, prever problemas potenciais e fornecer experiências aos seus clientes com mais eficiência e personalização.
Os resultados podem permitir uma vantagem competitiva para o negócio. É fato que IA capacita, fortemente, as equipes de dados a dimensionar e fornecer modelos prontos para o uso em produção de uma maneira mais fácil, rápida e econômica do que as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina.
Neste artigo, exploraremos oito considerações importantes que você deve observar ao desenvolver uma IA corporativa e estratégia para sua organização:
1. Faça as perguntas certas
Uma estratégia de IA bem-sucedida começa com a identificação das perguntas que você deseja responder para seu negócio. Considere suas necessidades, como evitar a rotatividade de clientes, entender a dinâmica do cliente, simplificar sua cadeia de suprimentos ou determinar o próxima melhor oferta para os consumidores.
Como inspiração, aqui estão alguns exemplos de como a IA e o aprendizado de máquina estão sendo usadas em organizações em todo o mundo para enfrentar desafios de negócios:
- As instituições financeiras estão usando a IA para avaliar o risco de crédito de forma mais pessoal, fornecendo a oferta para o nível certo de crédito.
- Os varejistas estão usando a IA para aprimorar o atendimento ao cliente com personalização e recomendações.
- As organizações de saúde estão usando a IA para ajudar a detectar doenças com mais precisão.
- As seguradoras estão usando a IA para personalizar a política para o consumidor ou, no caso de um sinistro, determinar se é ou não fraudulento.
2. Aplique IA a casos de uso específicos de negócios
O próximo passo é aprofundar-se mais para determinar o uso específico em casos em que você pode aplicar a IA em seu negócio. O melhor lugar para começar a procurar por casos de uso, é em seu o negócio. Revise seus processos atuais e a experiência de seus clientes para buscar quais áreas que precisam de melhoria.
Os casos de uso não precisam ser elaborados ou complicados. Perguntas simples podem ajudar a iniciar o processo de ideação, como:
Que problema de negócios estou tentando resolver?
Como os dados preditivos podem melhorar meu negócio?
Que resultados espero alcançar com este projeto?
Envolva os membros de diversos departamentos para garantir que você tenha uma visão completa do problema. Seu objetivo é ter uma abordagem de 360 graus para cada pergunta. Depois de implementar sua solução de IA e os primeiros resultados começarem a aparecer, você pode usar esses dados para refinar seus casos de uso para desenvolvimento futuro.
3. Onde estão os seus dados ?
Os dados corporativos são necessários para o aprendizado de máquina bem-sucedido. A riqueza destes dados vem de uma variedade de fontes, de transações com clientes e redes sociais e de marketing, dados para informações de RH e finanças ou até mesmo fontes de dados de terceiros. Na verdade, abordar um único caso de uso pode exigir vários pontos de dados extraídos de diferentes recursos, incluindo alguns que podem não ser imediatamente aparentes. Considere, por exemplo, uma empresa que produz produtos perecíveis. A empresa deve garantir uma faixa de temperatura em todas as etapas da cadeia de suprimentos. Ainda os dados de temperatura sozinhos não contarão a história completa. Para garantir uma faixa de temperatura consistente, a empresa precisará examinar uma infinidade de pontos de dados, incluindo clima, transporte, opções de contêineres e tempo de viagem.
Para garantir que você tenha um conjunto de dados completo:
Trabalhe com equipes em toda a sua organização — de Marketing a TI — para identificar uma lista de repositórios de dados.
Audite a lista para determinar as fontes de dados e quaisquer questões ou considerações aparentes.
Identificar lacunas. Você notou algo faltando? Reserve um tempo para adicionar novos conjuntos de dados para ajudar a resolver seus problemas.
4. O caminho mais rápido para a IA
A IA fornece insights, não apenas respostas. Usando a IA, você pode gerar insights para aplicar diretamente ao seu negócio. Você pode precisar de alguém para ajudá-lo a interpretar os dados, mas você não necessariamente precisa de um cientista de dados para analisar sua IA. Procure membros da equipe que tenham uma mente analítica ou experiência e atribua-os ao seu projeto.
Você também pode usar uma solução de aprendizado de máquina automático (AutoML) para ajudar a transformar dados em insights acionáveis. As plataformas AutoML automatizam a aspectos chave do modelo de aprendizado de máquina, permitindo que cientistas de dados, engenheiros de dados, matemáticos, estatísticos para construir modelos altamente precisos e prontos para implantação. As soluções AutoML podem comprimir drasticamente o ciclo de construção do modelo, permitindo que qualquer pessoa em sua organização - do cientista de dados ao proprietário da empresa - possa chegar mais rápido as respostas.
5. Os dados são um esforço de equipe
Desenvolver a melhor solução possível para o seu problema de negócios requer um equipe de diversos pensadores. Além de seu cientista de dados ou analista, sua equipe deve incluir um engenheiro de dados (geralmente em TI), um DevOps ou DataOps, um executivo da alta direção e um patrocinador. Essa equipe deve pensar nas implicações de usar a IA para otimizar seus processos e/ou resolver seus problemas de negócios. Por exemplo, considere como seu projeto pode impactar outras equipes internamente. Também é importante informar outras equipes internas que o projeto está em andamento e o que você espera aprender.
Você pode descobrir inteligência ou insights que são benéfico para outros grupos dentro da empresa - que pode ser usado para construir suporte mais amplo de iniciativas de IA/ML em toda a sua empresa.
6. Tempo
Desenvolver um modelo de IA requer um ritmo constante, e o ciclo pode ser repetido várias vezes antes de terminar. Ao longo do projeto, a equipe deve tomar decisões sobre: quais recursos usar, quais algoritmos usar e como para ajustá-los. Tenha em mente que as decisões que você toma ao longo do caminho podem impactar ou complicar seu objetivo.
O treinamento de modelo pode ser demorado e repetitivo: uma vez que você tenha um modelo pontuado (score), você pode gerar um pipeline automático para implantar novos modelos. Este pode adicionar tempo e exigir outro conjunto de habilidades para o fluxo de trabalho de ciência de dados, como novos desenvolvedores. Embora você não possa inventar mais tempo, pode otimizar o tempo para trabalhar com mais eficiência. Usando uma plataforma AutoML, você pode automatizar os principais aspectos do fluxo dos dados, reduzindo significativamente o tempo e aumentando a precisão do seu modelo. Usando uma plataforma AutoML para treinar modelos mais rapidamente e, em seguida, gerar um pipeline automático para acelera a implantação dos modelos.
7. Confie na IA, mas faça isso com responsabilidade
Conforme discutimos, uma plataforma AutoML pode interpretar ou explicar o modelo e seus resultados. As máquinas são aprendizes incríveis. Mas eles serão tão inteligentes quanto a qualidade dos dados fornecidos. Para obter melhores resultados, certifique-se de que um humano esteja em contato antes e depois do processo de IA para verificar a qualidade dos resultados. Afinal, humanos podem fazer conexões que um computador é incapaz de fazer. Considere, por exemplo, o seguinte cenário: uma IA pode aprovar um empréstimo de um milhão de dólares com base em excelente histórico de crédito e renda de um candidato - mas o gerente do banco pode não se sentir confortável em fazer um empréstimo tão considerável sem verificação adicional de garantias. Nesse caso, um parâmetro pode ser definido exigindo que todos os empréstimos em um determinado limite precisam ser direcionados a um gestor de crédito humano para revisão e aprovação. Além disso, certifique-se de que sua equipe entenda os parâmetros e saiba como interpretar a saída dos modelos. Por exemplo, certifique-se de considerar e entender as restrições regulatórias ou de conformidade que você está operando dentro do seu setor, como HIPAA nos EUA, empréstimos justos ou similares.
8. Nunca acabou !
Sua jornada de IA é isso – uma jornada, com iteração constante. Planeje o uso e repita! Isso significa que você deve permanecer no comando e monitorar seus resultados. Sua pontuação dos modelos podem (e devem) mudar com base nos novos dados que chegam. A equipe deve fornecer atualizações regulares para as principais partes interessadas em todo o o processo.
Algumas dicas:
Mantenha um humano informado – não deixe tudo para as máquinas.
Use uma linguagem simples para explicar seus modelos.
Indique claramente seus resultados e como eles se aplicam (ou podem ser aplicados) ao negócio.
Esteja seguro com os modelos e documentação, para que você possa trabalhar mais com eficiência e treinar sua equipe.
Mantenha-se alerta e ágil—faça alterações conforme necessário.
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