Como vencer os desafios da IA e aproveitá-la para manter uma organização inovadora? Veja as dificuldades que as empresas estão enfrentando e o que fazer para impulsionar seus projetos de inovação.
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Insights do Gartner TGI: como superar 5 desafios da inteligência artificial que impedem a inovação
Entre os principais desafios da IA, os temores e as expectativas das pessoas se destacam como impeditivos para as empresas evoluírem em seus projetos de inovação.
Você lerá aqui:
Estratégias de Dados e IA para gerar valor e vantagem competitiva
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Nos dias 14 e 15 de junho de 2023 estive em San Diego, na Califórnia, para representar a Niteo no Gartner Tech Growth & Innovation Conference (Gartner TGI).
A conferência abordou temas como transformação digital, inovação, estratégias de crescimento de negócios e tomada de decisões na era dos dados e da IA generativa.
Em resumo, para quem ainda não conhece, o grupo de consultoria Gartner nasceu como um instituto de pesquisas. E ao longo de mais 40 anos construiu sua essência e importância.
Os analistas do Gartner, hoje, têm como objetivo pesquisar e mapear as tendências do mercado, principalmente de tecnologia, gerar relatórios com insights relevantes e, com isso, ajudar seus clientes a tomarem decisões mais estratégicas e assertivas.
Foi dessa forma que o Gartner se consolidou mundialmente como uma consultoria confiável, com clientes em quase 90 países.
Para além dos relatórios, o grupo Gartner realiza diversos eventos durante o ano, focados em diferentes públicos e setores. Entre eles está o Gartner TGI, conferência voltada para provedores de tecnologia, como a Niteo.
O que mais me impactou neste evento foi entender como será o mercado de inovação com IA daqui para frente. Pude me aprofundar sobre os desafios que bloqueiam as empresas de avançarem em seus projetos, e compreendi como vencer esses obstáculos por meio de um planejamento eficiente.
E é exatamente isso que compartilharei com você a partir de agora.
Por que as empresas falham em implementar estratégias de IA?
O mundo todo não para de falar em inteligência artificial. O tema se popularizou ainda mais depois do lançamento do ChatGPT, chatbot baseado em IA generativa que vem democratizando essa tecnologia para pessoas com diferentes níveis de habilidades.
Fato é que todos querem inovar com IA. Isso foi até um consenso entre os participantes do Gartner TGI.
No entanto, muitas organizações ainda não tiveram sucesso em seus projetos.
Segundo o estudo do Gartner apresentado no TGI, os CIOs – Chief Information Officer, ou Diretores de TI – são considerados os principais tomadores de decisão para a aquisição de tecnologias de IA.
Entre esses profissionais, 19% já tinham algum projeto de IA em funcionamento em 2019. Mas dos 81,6% que pretendiam implementá-la em seus negócios até 2022, apenas 32% conseguiram concretizar seus planos. O restante falhou em algum momento.
E segundo os insights do Gartner, isso tem um motivo: são as pessoas que não estão engajadas o suficiente para fazer projetos de IA funcionarem.
5 desafios da inteligência artificial: obstáculos e soluções para superá-los
Embora sejam os CIOs que tomem a decisão de compra quando falamos em IA, são os usuários da ponta quem influenciarão o sucesso da estratégia. Ou seja, quem usará a inteligência artificial no dia a dia: os trabalhadores.
Ainda segundo o estudo do Gartner, apenas 27% dos usuários finais são amigáveis à IA. Por outro lado, 48% dos entrevistados estão em cima do muro quanto à adoção da tecnologia. E 25% não querem saber de usá-la devido às más experiências anteriores.
Por isso, ressalto que o mais importante ao considerar um projeto de inovação baseado em IA é compreender os motivos pelos quais as pessoas estão relutantes em usá-la. Seja como uma ferramenta de trabalho, seja como um meio de resolver problemas e se comunicar.
Esse levantamento ajuda as organizações a desmistificarem os temores das pessoas e encontrarem soluções para aumentar a adoção da IA por parte do público de interesse.
Abaixo, estão alguns dos motivos pelos quais a implementação de projetos de IA pode ser um desafio, todos mapeados pelo Gartner:
Como você pode ver na imagem, a adoção da IA enfrenta resistências e obstáculos porque:
- as pessoas preferem interações humanas;
- há preocupações com segurança e privacidade;
- as pessoas não estão convencidas de seus benefícios;
- o volume, a complexidade e a acessibilidade dos dados é uma dificuldade;
- as empresas não conseguem medir seu valor;
- há falta de habilidades/conhecimento em tecnologia.
Conforme os insights que obtive no TGI, explico com mais detalhes esses desafios comuns e os possíveis caminhos para solucioná-los. Confira nos próximos tópicos.
1. As pessoas preferem o contato com outras pessoas
Um dos fatores para as pessoas desistirem de usar a IA é o comportamento robótico da tecnologia.
Sua organização pode ter o melhor chatbot, treinado para fornecer as melhores respostas para problemas cotidianos. Mas se ele ainda se comportar como um robô, as pessoas não se engajarão em usá-lo.
Elas continuarão preferindo conversar com os colegas de trabalho ou com atendentes humanos para tirarem dúvidas e discutirem diferentes assuntos. Isso porque conseguem ter uma comunicação mais informal e se sentem mais confortáveis do que interagindo com um chatbot.
Solução
Todas as implementações de IA nas organizações, independentemente do tipo de projeto, precisam ser amigáveis ao público e terem uma linguagem totalmente fluida. Caso contrário, este será o primeiro impeditivo para a estratégia se sustentar.
Portanto, trago como solução para esse cenário a possibilidade de criar projetos personalizados para cada organização.
Ao elaborar um projeto de IA sob medida, podemos identificar as dores de cada setor da empresa e mapear as expectativas de clientes e colaboradores.
Dessa forma, alinhamos ao máximo esse projeto não só com as necessidades da organização, como também às habilidades e exigências dos usuários finais, “falando” a mesma língua que a sua equipe já está habituada no dia a dia.
2. Preocupações com segurança e privacidade de dados
A segurança e a privacidade de dados são duas preocupações importantes sobre o uso da inteligência artificial.
Você mesmo já deve ter pensado: “ao usar uma IA vou permitir que alguém invada meu sistema. Estou dando acesso fluido às minhas informações privilegiadas para o chatbot entender meus dados e, então, me responder”.
No entanto, não é bem assim que as coisas funcionam.
Solução
Quando uma IA é de domínio público, como o ChatGPT, compreenda que ao passar uma informação a ela, essa informação também poderá ser de domínio público.
É assim que as pessoas acabam generalizando esse exemplo para qualquer inteligência artificial. Porém, nem todas as IAs funcionam dessa maneira.
As organizações podem implementar modelos internos, treinando-a com sua própria base de dados e estabelecendo diretrizes para que os dados confidenciais não sejam disseminados nem mesmo em alguns setores da empresa.
Na Niteo, podemos ajudar você a implementar seu próprio modelo de IA, personalizado para as necessidades da sua organização.
Por meio do Niteo Tech Discovery, mapeamos as principais dores e os desejos da sua empresa e nossos especialistas desenvolvem uma aplicação customizada a fim de impulsionar seus negócios por meio da IA.
Além disso, já é possível usar dados sintéticos para realizar testes, estimar cenários e treinar modelos de IA, o que já é uma tendência para o futuro.
Para quem nunca ouviu falar, dados sintéticos são os dados gerados pelas próprias inteligências artificiais. Sejam textos, estatísticas ou previsões, por exemplo.
Com eles, as organizações reduzem o uso de seus dados privados nesses projetos, e por consequência, os riscos de perda ou vazamento de informações sigilosas.
3. Muitas pessoas não estão convencidas dos benefícios da inteligência artificial
Essa é uma preocupação que ainda não estava no radar do Gartner em pesquisas anteriores. Ao não enxergarem as vantagens comerciais da IA, pessoas e organizações acabam resistindo à sua ampla adoção.
Um dos maiores equívocos ao implementar uma IA, no entanto, que reforça esse argumento, é a ansiedade para revolucionar toda a organização de uma vez, sem objetivos claros.
Solução
Para uma estratégia eficiente com uso da IA, que traga benefícios reais, é preciso ter dados consolidados e documentar a situação atual da organização.
A partir disso, deve-se realizar um estudo para organizar objetivos e mensurar os possíveis impactos da inteligência artificial em casos de uso específicos.
Ou seja, mais importante do que implementar uma IA em todos os setores simultaneamente, é mapear onde ela é estritamente necessária no momento. Caso contrário, torna-se humanamente impossível detectar seus reais impactos a partir de tantas variáveis.
Ao aplicar a IA em cenários específicos e documentar o antes e depois de sua implementação, é possível revelar seu valor conforme as prioridades da organização.
4. Acesso, volume e complexidade dos dados
Ainda que as pessoas temam a inteligência artificial, a maioria das empresas querem sim implementá-la. O problema é que parte delas não possuem os dados preparados para isso.
Já abordamos em outros artigos que, para uma IA funcionar perfeitamente, ela depende de acesso fluido aos dados organizacionais. E estes, devem estar corretamente organizados para seu uso confiável.
Isso porque são os dados que alimentam todos os modelos de IA. A partir deles é que as IAs são treinadas e refinadas, sendo fatores primordiais para sua eficácia e assertividade.
Além disso, a inteligência artificial, mais do que consumir, também gera grandes volumes de dados como consequência das suas respostas.
Preparar os dados para os modelos de IA, portanto, significa ter infraestrutura e governança adequadas para armazenar, organizar e processar toda essa complexidade de dados. E o mais importante é mantê-los seguros em cada cenário de uso.
Tudo isso gera entraves nas organizações, que muitas vezes não possuem profissionais qualificados ou ferramentas certas para executar esses processos.
Solução
Antes de pensarmos em inteligência artificial, ainda existem muitas oportunidades e desafios relacionados à Data Analytics ou aos dados no cenário geral.
Então, aqui devemos voltar para o básico. Precisamos identificar se os dados, o início de tudo, estão prontos ou se é necessário tratá-los e, aí sim, evoluirmos para uma inteligência artificial.
Ao deparar-se com os desafios mais complexos do tratamento de dados, portanto, não hesite em contatar especialistas para auxiliar sua organização.
Os dados e a infraestrutura ideal para prepará-los são a parte mais importante do seu projeto. Por isso, invista os recursos necessários nessa área para obter resultados efetivos.
Recomendo que você também faça esta leitura: 5 requisitos para uma infraestrutura de IA de sucesso.
5. Falta de conhecimento e habilidades para lidar com a IA
Muitas pessoas imaginam que para operar uma inteligência artificial é necessário ser um programador ou cientista de dados. Mas na verdade, não.
O produto final com IA deve ser fácil de usar. Ele tem que ser extremamente tranquilo de inserir nos fluxos de trabalho do dia a dia, como se estivéssemos interagindo com um colega de trabalho, por exemplo.
Solução
De fato, é necessário ter especialistas para programar os algoritmos de um chatbot ou de qualquer outro produto que integre uma inteligência artificial.
Mas o uso da IA no dia a dia não requer habilidades técnicas avançadas. Pelo contrário, será algo muito fácil e natural para não impactar a produtividade de todos os profissionais. Das equipes de negócio à TI.
Além disso, uma alternativa para a falta de habilidades na empresa é investir no treinamento e desenvolvimento dos colaboradores.
Essa estratégia conecta a necessidade de competências específicas na organização para cumprir seus objetivos em curto ou longo prazo, com as expectativas de desenvolvimento de cada colaborador.
A educação corporativa é um meio efetivo de cobrir os gaps de habilidades nas empresas. Assim, os profissionais se mantêm preparados para usar qualquer tecnologia emergente que a empresa decida adotar, não só uma inteligência artificial.
Como criar projetos de inovação para o futuro saturado de IA
É fato que o futuro estará saturado de IA. Por isso, desenvolver soluções realmente inovadoras e que geram real valor de negócio para a empresa será um diferencial.
Com uma estratégia clara e objetivos bem-definidos, sua organização pode superar os desafios da IA e aproveitá-la para inovar em um mercado altamente competitivo.
Para finalizar, então, trago três dicas para desenvolver um projeto de inovação com IA pensando que essa tecnologia será decisiva nas empresas daqui para frente.
Comece com os dados
Não há como pensar em inteligência artificial sem priorizar o tratamento e a preparação dos dados organizacionais.
É necessário tê-los bem-organizados em uma infraestrutura escalável, que suporte os volumes massivos de dados que alimentarão a IA e os que ainda serão gerados por ela.
Se tiver dificuldade, a Niteo pode te ajudar. Temos 19 anos de experiência com dados e as qualificações comprovadas para apoiar seus projetos.
Podemos prestar uma consultoria de dados e compreender se sua organização está preparada para implementar uma inteligência artificial. E caso não esteja, podemos organizar a casa para este novo integrante da família.
Também podemos trazer modelos de dados que já fazemos no dia a dia e protegê-los com recursos ideais de governança. Conseguimos personalizar tudo isso exclusivamente para sua organização.
Explore uma parte do potencial dos nossos projetos de dados! Conheça a Fábrica de Dashboards, com visuais personalizados para os objetivos da sua empresa.
Aproveite especialistas do setor para uma sessão de Design Thinking
Quando estamos por dentro de uma situação, muitas vezes ficamos imersos demais para perceber detalhes importantes.
Com isso, quero dizer que ao sentir uma dor ou dificuldade em sua empresa, um olhar de fora, imparcial, ajuda a compreender melhor como solucioná-la.
Isso se aplica também aos seus projetos de inovação com inteligência artificial. Ao contar com ajuda de especialistas do setor você evita gastos desnecessários com iniciativas ineficientes, já mapeadas antes pelos profissionais.
Além disso, terá apoio para entender as necessidades mais urgentes da empresa para priorizar suas ações e direcionar seus investimentos.
Novamente, a Niteo pode ser sua parceira confiável e estratégica por meio do nosso novo produto: o Niteo Tech Discovery.
O Niteo Tech Discovery é a combinação perfeita entre as melhores práticas de Design Thinking e Lean Inception, com a metodologia Lean StartUp e a expertise do time de inovação da Niteo.
Ajudamos a mapear as oportunidades em dados e tecnologias ao realizarmos uma ou mais sessões de workshop em sua empresa. Também documentamos todo o potencial valor do projeto para seus negócios e sugerimos aceleradores de negócio eficazes.
O objetivo do Niteo Tech Discovery é conduzir sua equipe no mapeamento das dores de cada setor e dos desejos de melhoria de processos, atividades ou rotinas, a fim de chegar a um roadmap adequado para cada necessidade.
Assim, podemos elaborar os planos de ação para o desenvolvimento e a implantação de um projeto de IA sob medida e eficaz. E caso necessário, podemos estender essa parceria até as próximas etapas, incluindo a sustentação do seu produto.
É dessa forma que conseguimos planejar seus projetos com IA desde o início, comprometidos com resultados realmente impactantes em sua organização.
Conheça o Niteo Tech Discovery e saiba como funciona nosso framework.
Crie uma cultura de inovação na empresa
Este é um fator fundamental para o sucesso das suas iniciativas de inovação. Como disse antes, são os usuários finais do seu produto quem decidirão se vão ou não usá-lo.
Você até pode ter a mão-de-obra especializada que sua organização precisa para desenvolver produtos e treinar modelos de IA.
Mas todos os colaboradores precisam adquirir uma mentalidade voltada para inovação para a ampla adoção das tecnologias emergentes, para compreenderem seu papel e impulsionarem novas ideias e aprimoramentos relevantes.
Estabelecer uma cultura de inovação faz as pessoas entenderem que inovar é importante e não depende só da criatividade, como também do aprendizado contínuo e da evolução em cada uma de suas áreas de atuação.
Aproveite os insights e coloque em prática suas inovações com IA
O Gartner TGI foi um evento memorável! Tive não só a oportunidade de ampliar meu network, como também de absorver insights aprofundados sobre o cenário atual e futuro da IA.
Essa experiência nos capacita ainda mais a auxiliar nossos clientes a superar desafios e impulsionar a competitividade através da inovação.
Resumidamente, percebo a falta de engajamento humano como principal barreira à IA nas empresas. Isso é resultado de múltiplos fatores, desde complexidades técnicas até incertezas sobre os benefícios.
No entanto, não enxergo esses desafios como obstáculos insuperáveis. Ao contrário, os vejo como oportunidades. Oportunidades para redefinir a maneira como as organizações operam, colaboram e inovam.
Isso porque para cada desafio, existe uma solução tangível.
Revolucionar com IA exige desmistificar. Essa tecnologia requer expertise técnica antes e durante sua construção, mas seu uso diário deve ser fácil e natural.
Conscientizar também é um divisor. Disseminar os benefícios da IA por meio da cultura organizacional e educação corporativa abre portas para sua ampla adoção.
E quanto aos dados, esses sim representam a maior oportunidade. Afinal, organizá-los e prepará-los não é uma estratégia apenas para implementação eficaz e segura da IA, como também para melhorar a eficiência de qualquer setor ou iniciativa.
Se precisar de apoio para dar vida aos seus projetos, estamos à disposição. Desde os dados até a aplicação da IA em diferentes casos de uso, ou mesmo no treinamento corporativo, a Niteo prepara sua empresa para alavancar resultados e fazer seus investimentos serem verdadeiramente efetivos.
Estratégias de Dados e IA para gerar valor e vantagem competitiva
Encontre práticas recomendadas para seu projeto de Data & AI gerar resultados efetivos.
Ao clicar no botão “Baixar Material”, você concorda com a Política de Privacidade da Niteo.
Conte conosco em sua jornada de inovação! Agende uma conversa com nossos especialistas.
Rafa Costa
Innovation Manager na Niteo
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