Gerenciando projetos de IA usando CPMAI - Parte 3 - Business Understanding

Compreendendo e Superando Falhas em Projetos de IA: Uma Perspectiva da Metodologia CPMAI

Muitos projetos de IA falham antes mesmo de começar. Segundo o Gartner, cerca de 85% desses projetos não alcançam seus objetivos. A metodologia CPMAI (Cognitive Project Management for AI) oferece um caminho estruturado para evitar essas falhas, especialmente através do aprofundamento no "Business Understanding".

Visão Geral da Metodologia CPMAI

A metodologia CPMAI é projetada especificamente para projetos de IA, diferenciando-se das metodologias tradicionais de software devido à sua ênfase em dados e na constante necessidade de adaptação. Ela abrange várias fases, desde a identificação do problema de negócio até a operacionalização do modelo. Este método coloca uma forte ênfase em entender completamente o problema do negócio antes de mergulhar nas complexidades técnicas.

Falhas Comuns em Projetos de IA

As falhas em projetos de IA geralmente decorrem de uma compreensão inadequada do problema de negócio, dados de má qualidade, falta de alinhamento entre as expectativas do negócio e as capacidades da IA, e uma abordagem tecnológica inadequada. Estas falhas podem ser mitigadas através de uma análise detalhada das necessidades do negócio, avaliação criteriosa da qualidade dos dados disponíveis e escolha de tecnologias apropriadas.

Business Understanding na Metodologia CPMAI

O "Business Understanding" é a espinha dorsal de qualquer projeto de IA bem-sucedido. Esta fase envolve identificar claramente o problema que se deseja resolver, avaliar se a IA é a solução adequada, e definir os critérios de sucesso do projeto. É crucial que os profissionais de IA trabalhem de perto com as partes interessadas do negócio para garantir que as soluções propostas estejam alinhadas com as necessidades e objetivos do negócio.

Na fase de "Business Understanding" da metodologia CPMAI, é crucial fazer perguntas detalhadas e perspicazes para garantir que os objetivos do negócio sejam claramente entendidos e alinhados com as soluções de IA propostas. Aqui estão algumas perguntas chave que devem ser feitas:

• Quais são os Objetivos de Negócio?
• Qual é o problema específico que estamos tentando resolver com IA?
• Como este projeto de IA se alinha com os objetivos estratégicos mais amplos da empresa?
• Quem são os Stakeholders?
• Quem são os principais stakeholders deste projeto?
• Quais são suas expectativas, necessidades e preocupações em relação ao projeto de IA?
• Qual é o Impacto Desejado?
• Que tipo de impacto esperamos que a solução de IA tenha no negócio?
• Como mediremos o sucesso ou o ROI do projeto?
• Quais são as Restrições e Requisitos?
• Existem quaisquer restrições legais, éticas ou regulamentares a considerar?
• Quais são os requisitos técnicos e de dados para o projeto?
• Quais Dados Estão Disponíveis?
• Quais dados temos disponíveis e são suficientes/adequados para o projeto?
• Existem questões de qualidade, privacidade ou segurança dos dados que precisam ser abordadas?
• Quais são os Desafios ou Riscos Potenciais?
• Quais são os principais desafios ou riscos associados a este projeto?
• Como podemos mitigar esses riscos?
• Quais são as Expectativas de Prazo e Orçamento?
• Qual é o cronograma esperado para o projeto?
• Qual é o orçamento disponível e como ele será alocado?

Superando Desafios e Evitando Falhas

Para superar desafios e evitar falhas, recomendo seguir rigorosamente as etapas da metodologia CPMAI. Isso inclui uma avaliação contínua dos riscos, a garantia de que todas as competências e ferramentas necessárias estão disponíveis e um foco constante na adequação dos dados e do modelo às necessidades do negócio. Além disso, é essencial manter uma mentalidade aberta e adaptável, pois os projetos de IA muitas vezes exigem ajustes e mudanças ao longo do caminho.

Conclusão

A metodologia CPMAI oferece um roteiro robusto para o sucesso em projetos de IA, com um foco particular na compreensão do negócio. Ao abordar as falhas comuns e enfatizar a importância do entendimento do negócio, as organizações podem aumentar significativamente suas chances de sucesso em projetos de IA.