Decodificando a Jornada da IA: Da Prova de Conceito ao Crescimento Industrializado

Nos negócios, há três estágios distintos de escalonamento da IA... Primeiro, há a “prova de conceito”, depois vem o “escalonamento estratégico” e, finalmente, se tudo correr conforme o planejado, você será “industrializado para o crescimento”. O Gartner pesquisou 1.500 CxOs, em vários setores em todo o mundo, com o objetivo de descobrir os fatores de sucesso que contribuíram para o dimensionamento da IA. Foi descoberto que as empresas industrializadas para o crescimento fizeram grandes mudanças culturais em sua jornada de IA, garantindo que dados, análises e IA sejam democratizados em toda a força de trabalho e totalmente alinhados às prioridades de crescimento do negócio.

Alinhando a estratégia de dados à estratégia de negócios

Para se tornar uma organização que usa IA de forma eficaz, você precisa começar com os dados. Ao aproveitar dados valiosos e ativos de IA de forma mais ampla em sua organização, 80% de suas iniciativas de dimensionamento bem planejadas são bem-sucedidas. Aqui estão três coisas que uma empresa deve fazer para alcançar um crescimento industrializado e sustentável.

1. Conduza a IA “intencional”. Isso significa definir expectativas realistas. Com uma estratégia e um modelo operacional claramente definidos, um cronograma, estrutura e governança em vigor, a IA e os objetivos de negócios estão alinhados e o progresso é possível.
2. Sintonize o ruído de dados. Mais de 90 por cento dos dados na Terra foram criados nos últimos dez anos. Tenha cuidado com os dados internos e externos que você escolhe e determine o que é crítico para os negócios, porque, como diz o ditado, “lixo entra, lixo sai”.
3. Trate a IA como um esporte de equipe. 92% das empresas que atingiram com sucesso o crescimento industrializado utilizaram equipes multidisciplinares e multiplataforma. Existem defensores da IA em todos os lugares e a transformação acontece em toda a organização; A adoção da IA não é da competência de um único campeão.

Reinventar como as iniciativas de dados e IA são executadas em relação à estratégia de negócios pode resultar em um retorno rápido do seu investimento. Esse efeito fundamenta a mudança de pilotos de IA para a transformação de negócios em toda a empresa.

Se você se concentrar nos 5 a 10% de seus dados que geram 90% ou mais do valor do seu negócio, estará garantindo que os dados informem sua análise.

Ao investir em sua base de dados – qualidade de dados, gerenciamento de dados, modelos de governança de dados para a nuvem, diferenciação entre geração e consumo de dados e modelos operacionais claros – você facilitará dados mais limpos, que por sua vez promovem uma IA mais inteligente.

Se você se concentrar nos 5 a 10 por cento de seus dados que geram 90 por cento ou mais de seu valor comercial, estará garantindo que os dados informem sua análise. Sua análise de dados alimenta seus modelos de IA, permitindo que você extraia insights de prioridade de negócios em velocidade e escala, gerando melhores resultados.

Tornar-se orientado por dados e focado no crescimento

Por que tão poucas empresas na jornada da IA alcançaram o crescimento? Parece haver uma desconexão.

Nesta pesquisa do Gartner, foi perguntado “Até que ponto você espera que a inteligência artificial tenha um papel na da sua organização?” Houve uma grande variação nas respostas: 61% de todos os executivos entrevistados acham que a análise tem um papel moderado, menor ou nenhum papel na jornada de IA de sua organização. Apenas 14% das empresas que não progrediram em sua jornada de IA acham que dados e análises são vitais para a adoção bem-sucedida da IA. E 79% das empresas que tiveram sucesso real com tecnologias de IA dizem que a análise tem um papel importante na IA.

Para realizar a conexão entre dados e IA, são necessárias práticas recomendadas sólidas:

Se esses marcos forem bem executados, os dados se tornarão um ativo competitivo e o diferencial final. Ao dimensionar a IA com a nuvem, as organizações podem reposicionar suas ofertas, ampliar os recursos e melhorar a maturidade dos dados e da IA para criar novas fontes de valor e, por fim, crescimento sustentável.