A adoção de inteligência artificial (IA) é um processo semelhante ao treinamento para as Olimpíadas: exige disciplina, planejamento e uma abordagem gradual. Assim como os corredores olímpicos dedicam anos ao treinamento antes de alcançar a excelência, as organizações que buscam se tornar maduras em IA devem seguir um roteiro estruturado para evitar armadilhas comuns e alcançar o sucesso.
Neste artigo, abordaremos as fases essenciais para a adoção de IA, conforme recomendado por um recente relatório da Gartner®. Através dessas fases, as empresas podem maximizar suas chances de implementação bem-sucedida e otimizar os resultados.
1. Planejamento: comece pequeno
Assim como um atleta começa com corridas curtas antes de tentar uma maratona, as organizações devem iniciar sua jornada de IA com projetos menores. Identifique e recrute um campeão interno para liderar os esforços, e estabeleça de três a seis casos de uso com resultados mensuráveis que beneficiem sua linha de negócios. O planejamento cuidadoso e a definição de uma estratégia clara são fundamentais para evitar expectativas irreais e frustrações.
2. Experimentação: pratique e aprenda
A prática leva à perfeição. Invista em pessoas, processos e tecnologias que facilitem a transição entre fases, como a criação de um Centro de Excelência (COE) e o ensino de conhecimentos práticos sobre APIs de IA na nuvem. Estabeleça metas realistas, experimente e não tenha medo de mudar de estratégia conforme necessário. A flexibilidade e a disposição para ajustar o curso são vitais para o sucesso.
3. Estabilização: estabeleça governança
Nesta fase, a governança de IA deve estar em vigor. Os primeiros casos de uso de IA estão em produção, e sua equipe de implementação inicial deve ter políticas eficazes para mitigar riscos e garantir a conformidade. Este ponto é crucial para estabilizar os planos e preparar a expansão para casos de uso mais complexos. Com objetivos estratégicos definidos e recursos em mãos, finalize a estrutura organizacional e os processos para o desenvolvimento e a implantação de IA.
4. Expansão: construindo o momento
À medida que os casos de uso iniciais provam seu valor, é natural que os custos aumentem com a contratação de mais pessoal, o aprimoramento das habilidades dos funcionários e a ampliação da infraestrutura. É crucial rastrear os gastos e demonstrar progresso em relação às metas estabelecidas para aprender com os esforços e manter a transparência com os stakeholders. Assim como no treinamento de corrida, o processo de adoção de IA deve ser de melhoria contínua.
5. Liderança: fomentando uma cultura de IA
Para que a IA seja bem-sucedida, é essencial criar uma cultura “IA-first”, onde todos os trabalhadores entendam as forças e fraquezas da IA para serem produtivos e inovar com segurança. A transparência, o treinamento contínuo e o uso compartilhado da IA entre as unidades de negócios são aspectos cruciais para a implementação bem-sucedida.
Lições do cemitério de IA: evitando armadilhas comuns
A jornada de adoção de IA pode variar de uma organização para outra, e isso é perfeitamente normal. Evite ceder à pressão dos pares e foque na criação de um uso responsável de IA que reduza os riscos tecnológicos e opere dentro dos recursos disponíveis. Aqui estão algumas lições valiosas:
- Escolha seu primeiro projeto com cuidado; muitos projetos de IA falham na implementação.
- Não subestime o tempo necessário para a implantação.
- Assegure-se de que sua equipe tenha as habilidades, a capacidade e a experiência adequadas para aproveitar as tendências de IA.
Conclusão: cada jornada é única
Segundo a Gartner, “até 2025, 70% das empresas terão operacionalizado arquiteturas de IA devido à rápida maturidade das plataformas de orquestração de IA”. No entanto, não se desanime se você estiver nos 30% que ainda não chegaram lá. Cada organização deve adotar a IA no ritmo certo para elas. Algumas podem se considerar atrasadas, mas estão aprendendo com seus pares e tomando as medidas necessárias para garantir uma implementação de IA bem-sucedida.
Leia o relatório complementar para saber mais sobre indicadores de adoção e recomendações para garantir que os dados estejam no centro de sua estratégia.
