[DIÁRIOS DA IA] IA e capacitação profissional: como melhorar e entregar resultados

Para construir e implementar modelos de IA que gerem resultados concretos, é necessário compreender tanto os elementos técnicos quanto os aspectos de negócio. / Imagem: SC Inova/DALL-E

[13.09.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

A Inteligência Artificial (IA) tornou-se um dos principais motores da inovação e do sucesso empresarial. No entanto, para construir e implementar modelos de IA que gerem resultados concretos, é necessário compreender tanto os elementos técnicos quanto os aspectos de negócio. Neste artigo, exploramos temas essenciais como criar modelos melhores, implantá-los de forma eficaz, formular perguntas de negócio adequadas, gerenciar mudanças, definir um business case sólido, gerenciar operações de IA e lidar com riscos.

Esses tópicos são fundamentais para a capacitação tanto profissional quanto empresarial em IA.

1. Criar melhores modelos

A criação de modelos de IA melhores começa com a compreensão dos dados. A engenharia de atributos, que envolve criar novas variáveis a partir dos dados brutos, e a seleção do modelo adequado são etapas cruciais. A afinação dos hiperparâmetros, que ajusta os parâmetros que controlam o processo de aprendizado, também é fundamental para o desempenho do modelo. Melhorar nessa área exige atualização contínua sobre algoritmos, ferramentas e métodos, garantindo que os modelos sejam não apenas precisos, mas também alinhados com o problema a ser resolvido.

2. Implantar modelos de forma mais eficaz

Construir um modelo é apenas metade do desafio; implantá-lo no mundo real é onde o valor é realizado. Operações de IA envolvem a orquestração de várias tecnologias de software e nuvem para garantir que os modelos sejam integrados aos processos empresariais. Uma implantação eficaz requer acompanhar a evolução tecnológica e compreender como manter o desempenho e a relevância dos modelos à medida que as necessidades de negócios e os dados mudam ao longo do tempo.

3. Perguntas de negócio e tomada de decisão

Um dos elementos centrais da capacitação profissional em IA é formular as perguntas corretas de negócio. Cada modelo de IA responde a uma pergunta específica, e é crucial garantir que essa pergunta esteja alinhada com os objetivos da empresa. Seja para prever resultados futuros, identificar padrões ou avaliar desempenho, o sucesso depende de fazer a pergunta certa. Após o modelo fornecer insights, cabe aos humanos agir com base nessas informações, o que requer julgamento e experiência para interpretar e implementar as recomendações de forma eficaz.

4. Gestão de Mudanças

A IA não é apenas um desafio técnico, mas também cultural. Fazer com que as organizações adotem a IA muitas vezes exige superar resistências, treinar equipes e alinhar as iniciativas de IA com os fluxos de trabalho existentes. A gestão de mudanças garante que as ferramentas de IA sejam adotadas e confiadas pelos colaboradores, promovendo, assim, o valor que a IA promete. É essencial integrar a IA à cultura da organização por meio de educação e alinhamento com os objetivos empresariais.

5. Business Case

Um business case bem definido é a base para a implementação de IA. Isso envolve responder a várias perguntas: Qual será o valor que o modelo de IA trará? Quão preciso ele precisa ser para gerar resultados significativos? Quais são os custos associados ao desenvolvimento, implantação e manutenção? Definir esses elementos claramente permite que as organizações priorizem iniciativas de IA e aloque recursos de maneira eficaz.

6. Operações de IA

As operações de IA são a espinha dorsal dos projetos de IA bem-sucedidos. Isso envolve manter, monitorar e atualizar modelos em produção para garantir que continuem funcionais e úteis. As operações de IA vão além da simples implantação de um modelo – incluem gerenciar todo o ciclo de vida, garantindo escalabilidade e adaptando os modelos às necessidades de negócios em evolução. Também assegura que os modelos continuem atendendo aos padrões de desempenho e entreguem os resultados esperados.

7. Gestão de Riscos

A gestão de riscos em IA envolve antecipar o que pode dar errado e mitigar esses riscos antes que prejudiquem o projeto. Esses riscos podem surgir de desafios técnicos (como qualidade e disponibilidade de dados), desaprovação dos stakeholders, mudanças nas metas ou no cenário empresarial. A gestão de riscos adequada implica criar planos de contingência para esses fatores, garantindo que os projetos de IA não apenas sejam concluídos, mas também forneçam valor duradouro.

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FECHANDO A LACUNA ENTRE TECNOLOGIA E VALOR DE NEGÓCIOS

Para se destacar em IA e entregar resultados, é necessário dominar todo o ciclo de vida da IA – desde a criação de modelos melhores, implantação eficaz, até a integração da IA nos processos de tomada de decisão empresarial. A gestão de mudanças, a avaliação de riscos e um business case claro são essenciais para garantir o sucesso da IA dentro de uma organização. 

Ao focar tanto nos aspectos técnicos quanto operacionais da IA, podemos fechar a lacuna entre tecnologia e valor de negócios.

A capacitação profissional em IA está relacionada a melhorar continuamente a capacidade de formular as perguntas certas, utilizar as ferramentas e técnicas mais recentes e garantir uma tomada de decisão eficaz. Isso requer estar informado sobre os avanços em IA, compreender o contexto de negócios e desenvolver uma mentalidade crítica. À medida que a IA se torna mais integrada às operações diárias, os profissionais precisam não apenas utilizar as ferramentas de IA, mas também interpretar e agir sobre os insights gerados.

Para as empresas, a capacitação envolve entender como integrar a IA nas operações, desde a elaboração de um business case convincente até o gerenciamento contínuo dos sistemas de IA. Também é necessário antecipar riscos e preparar estratégias para superá-los. Ao desenvolver essas competências, as organizações garantem que as iniciativas de IA sejam bem-sucedidas e proporcionem valor a longo prazo.

Neste sentido, a implementação bem-sucedida da IA requer tanto a capacitação profissional quanto empresarial. Compreender como criar modelos melhores, implantá-los eficazmente e gerenciar os aspectos de negócio e culturais da IA é fundamental para entregar resultados impactantes.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 

• Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Prentice Hall.Referência clássica sobre os fundamentos de IA, cobrindo desde conceitos básicos até modelos avançados.

• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Este livro é uma das principais referências no campo de aprendizado profundo, essencial para entender a criação de modelos de IA.

• Marr, B. (2019). Artificial Intelligence in Practice: How 50 Successful Companies Used AI and Machine Learning to Solve Problems. Wiley. Cobre estudos de caso de como empresas de sucesso aplicaram IA para resolver problemas práticos, incluindo a criação de modelos e operações de IA.

• Kaplan, J. (2016). Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press. Fornece uma introdução acessível à IA e seus impactos em diferentes setores, útil para discutir aspectos de tomada de decisão e business case.

• Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review. Este artigo examina como as empresas podem aplicar IA de maneira prática, abordando operações de IA, gestão de riscos e mudança organizacional.

• Bangert, P. (2024). AI & Professional Upskilling: How to Get Better and Deliver Results [Relatório]. Searce. Relatório sobre capacitação em IA, focado em como criar modelos, implantá-los e gerenciar riscos e operações, essencial para o desenvolvimento da parte prática do artigo.

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