Quatro passos para ter êxito em IA e machine learning

By Pierre Fricke -

two researchers working with robotic machines

 

Com as empresas congregando processamento, armazenamento e redes baseados em nuvem para lidar com a explosão de novos dados, IA e machine learning (IA/ML) têm se tornado temas em voga. Essa combinação poderosa está ajudando as empresas a criar excelentes experiências centradas no cliente, a compreender como nunca o ambiente de negócios e a gerar novos níveis de eficiência.

Porém, alcançar os êxitos que IA/ML podem proporcionar não é fácil. Em um recente estudo patrocinado pela Rackspace Technology, apenas 17% dos entrevistados relatam ter recursos maduros de IA/ML. A maioria dos entrevistados (82%) ainda está explorando ou lutando para operacionalizar os modelos de IA/ML.

 

Motivos de fracasso nos esforços de IA e machine learning

De acordo com o estudo, há vários motivos para as empresas estarem enfrentando dificuldades em seus esforços de IA/ML:

  • Incapacidade de levar os dados certos ao app ou ponto de análise certo, em tempo real
    O treinamento do machine learning só será bom se forem bons os dados que abastecem os frameworks de IA/ML e os aplicativos inteligentes. Se os dados forem ruins, defasados ou incompletos, o treinamento será ruim, e as respostas e resultados gerados serão (na melhor das hipóteses) iguais à qualidade dos dados — e talvez completamente incorretos.
     
  • Falta de colaboração organizacional
    Projetar o treinamento correto de machine learning e os algoritmos de IA requer uma compreensão holística dos dados e processos a serem automatizados, em todas as fronteiras organizacionais. Isso requer comunicação e adesão na empresa inteira. A falta de colaboração geralmente acarreta implementação deficiente, dados de qualidade inferior e rejeição de aplicativos/projetos de automação por parcelas fundamentais da organização.
     
  • Imaturidade da TI e dos processos empresariais
    Se seus processos de TI e empresariais não estiverem bem constituídos, provavelmente os dados estarão incompletos e a execução da IA/ML ficará abaixo do esperado. Além disso, AI/ML se dão melhor com iterações e melhorias rápidas nos dados e algoritmos — algo que acontece de forma mais eficaz numa cultura DevOps.
     
  • Falta de experiência em matemática, design de algoritmos ou ciência e engenharia de dados
    Como IA e machine learning são baseados em dados oportunos de alta qualidade e algoritmos bem-formados — representando o que há de melhor em processos e modelos do mundo real —, as habilidades são essenciais. E está difícil encontrar talentos no mercado de atual.
     

Mas, com a correta estratégia de AI/ML, dá para superar esses desafios. Vamos nos aprofundar em como é possível fazer isso acontecer.

 

Quatro passos para ter êxito em IA e machine learning

Passo 1: construa a fundação

Você deve primeiro preparar os dados e aplicativos para migrar para os devidos ambientes de multinuvem e de arquitetura de dados. Isso inclui conhecer e entender o ambiente e os requisitos atuais e definir um roteiro.

Verifique se a arquitetura de dados suporta apropriadamente as novas implementações de aplicativos e se você pode minimizar as taxas de ingresso/egresso, maximizando também o desempenho e a disponibilidade. Este também é o estágio em que as transformações de banco de dados e as migrações dos armazéns de dados são implementadas.

 

Passo 2: modernize a arquitetura de dados

Definir uma arquitetura moderna, uma estratégia e um roteiro para os dados conduz a transição para esta fase. Aqui, o foco será modernizar a arquitetura de dados — definir, projetar e construir a malha de dados. Isso inclui pipelines e integração, lagos e armazéns de dados e a plataforma de análise.

Você pode começar isso enquanto estiver trabalhando no Passo 1 ou, pelo menos, executar a migração já de olho na modernização da arquitetura de dados.

 

Passo 3: prepare o terreno para mais inovação

AI e ML preparam sua organização para automação e inteligência preditiva de alta qualidade, levando a inovação para o próximo nível. Nesta fase, você planejará a ciência de dados projetando, treinando e implantado os modelos e operacionalizando o machine learning (MLOPs) . Isso lhe permite fornecer maior valor para a nuvem e a arquitetura de dados modernas que você criou nos passos 1 e 2.

 

Passo 4: crie aplicativos inteligentes

Por fim, você está pronto para começar a entregar valor e capacidade estratégicos, podendo materializar o valor total da nova malha de dados baseada na nuvem que acabou de criar. Você pode empregar aplicativos inteligentes que incorporem serviços de chatbot, processamento de linguagem natural, visão de máquina, mecanismos de recomendação, manutenção preditiva e até ações — e obter valor a partir dos dados de IoT. Agora, as possibilidades são infinitas e formam um novo alicerce para a sua empresa.

 

Orientação especializada para sua jornada de IA e machine learning

Quando os dados trabalham mais a seu favor, você consegue potencializar recursos e entregar aplicativos, serviços e resultados inteligentes. Isso, por sua vez, lhe permite tomar decisões mais inteligentes, melhorar a colaboração, criar fluxos de receita e modelos de negócio novos e transformar as experiências dos clientes.

Precisa de ajuda para trazer os dados certos ao aplicativo certo, no momento comercial certo e, de quebra, elevar o teor dos insights empresariais? Nossos especialistas estão aqui para ajudar. Deixe nossos especialistas ajudarem você a aproveitar o poder da arquitetura de dados moderna e da IA.

 

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