IA é pra todo mundo? Desafios da Implementação de IAs nas Indústrias

Você já ouviu falar muito sobre Inteligência Artificial (IA), certo? É o assunto do momento - todos estão falando sobre isso - mas grande parte nem tem ideia do que está falando. Sejamos sinceros: nem todas as empresas estão realmente preparadas quando se trata de implementar IA em suas operações diárias. Por quê? Bom, após ser desafiado por alguns amigos, depois de ter ministrado uma aula magna em uma unidade do IFSC, em março de 2024, eu me dediquei a ler alguns artigos que abordam especificamente a dificuldade em lidar de maneira profissional com IA's para as mais distintas vertentes da indústria.

Vejamos:

Primeiro, temos o artigo Why Isn’t AI Working for Your Business?, que aponta de maneira sóbria algumas razões pelas quais as empresas estão tendo dificuldades com a IA e que um dos fatores, seguramente, é que elas têm uma expectativa absolutamente irreal. Muitas vezes, diretores e gerentes esperam que a IA resolva todos os seus problemas num piscar de olhos, mas a verdade é que leva tempo e esforço para fazer a IA funcionar direito, pois leva muito tempo para que se consiga, por exemplo, transpor um modelo de negócios para dentro de uma IA, para a partir de então, considerar 'insights' e sugestões dessa IA sobre o que pode ou deve ser feito, e que essas sugestões se convertam em ganho de produtividade. Outro problema está diretamente relacionado a qualidade dos dados. Se você alimenta a IA com dados ruins, vai obter resultados ruins... e conselhos ruins. Simples assim.

Em seguida, eu também recomendo o artigo Why aren't companies using Generative AI yet?, onde podemos ler algumas preocupações com a segurança e o controle das ferramentas de IA. Muitas empresas estão preocupadas com a segurança de seus dados e com o potencial de que a IA possa fazer coisas que não foram planejadas. Além disso, há o problema do custo. Implementar IA pode ser caro, e muitas empresas simplesmente não têm os recursos para isso, além de não saberem 'o que' e 'como' fazer com essa IA. Afinal, seguir 'receitas de bolo' para criar uma instância de uma IA de um dos grandes provedores globais não é um problema. De forma alguma! O problema está em como tornar essa instância realmente funcional e fazer com que ela realmente ajude a resolver problemas que a indústria enfrenta, e nem sabe por onde começar.

Logo após, eu também recomendo a leitura do artigo 4 reasons companies are NOT adopting AI (and how to resolve them), que de forma bem clara aborda questões como investimento, cultura, talento e governança como principais obstáculos para a adoção da IA, além de reconhecer o óbvio: Muitas empresas simplesmente não estão dispostas a investir o tempo e o dinheiro necessários para implementar a IA de forma eficaz. Além disso, há uma enorme falta de compreensão sobre como a IA pode se encaixar na cultura e nos processos existentes de uma empresa. De novo: se para muitas empresas não é fácil que todos os envolvidos entendam o modelo de negócios, imagina explicar para uma IA?

E, por fim, eu creio que o artigo Why most companies do not use AI even though they think they do discute de forma simples a importância de entender o que a IA realmente é e o que ela pode fazer. Muitas empresas tentam implementar a IA sem realmente entender o que estão fazendo, o que leva a resultados decepcionantes... e esses resultados levam a uma ação inevitável: ao cancelamento dos serviços relacionados a adoção e ao uso de IA's nas rotinas da empresa.

Eu sei que recomendei a leitura dos artigos acima. MAS... se você desejar ao menos alguns apontamentos (e meus 2 centavos) sobre esse tema, eu fiz minha própria avaliação!

Então... o que as empresas podem fazer para superar esses desafios e começar a aproveitar os benefícios das IA's? Bem, vamos avaliar um 'guia passo a passo' para a adoção bem-sucedida de IA nas indústrias, especialmente aquelas que já estão familiarizadas com os conceitos da Indústria 4.0.

Passo 1: Avaliação de Maturidade e Definição de Objetivos

Antes de começar qualquer projeto de IA, é essencial que as empresas avaliem sua maturidade digital atual e definam claramente seus objetivos. Isso envolve analisar os processos existentes, identificar áreas de oportunidade para a implementação de IA e estabelecer metas claras e mensuráveis para o projeto. Sem ilusões!

Passo 2: Construção de Infraestrutura de Dados

A IA depende de dados de alta qualidade para funcionar efetivamente. Portanto, o próximo passo é construir uma infraestrutura de dados sólida que possa capturar, armazenar e processar grandes volumes de dados de maneira eficiente. Isso pode envolver a implementação de sistemas de gerenciamento de dados robustos, bem como a integração de fontes de dados externas, como sensores IoT e plataformas de nuvem.

Passo 3: Aquisição de Talentos e Capacitação

Embora as IA's tenham vindo para ficar, não se iludam: seremos nós, humanos, que 'daremos as cartas'. Profissionais de TI serão, mais do que nunca, indispensáveis. Na verdade, com a popularização das IA's, se iniciou o processo de separação entre 'O Joio e o Trigo'. Para garantir o sucesso da implementação da IA, as empresas precisam investir na aquisição de talentos qualificados em ciência de dados, aprendizado de máquina e análise de dados. Isso pode envolver a contratação de novos funcionários com habilidades técnicas específicas, bem como o desenvolvimento de programas de capacitação interna para capacitar os funcionários existentes.

Passo 4: Identificação e Priorização de Casos de Uso

Com a infraestrutura de dados no lugar e a equipe certa a bordo, o próximo passo é identificar e priorizar os casos de uso de IA que oferecem o maior potencial de valor para a empresa. Isso pode envolver a realização de workshops de brainstorming com partes interessadas de diferentes departamentos para identificar oportunidades de uso de IA em áreas como otimização de processos, previsão de demanda e personalização de produtos.

Passo 5: Desenvolvimento e Implantação de Modelos de IA

Uma vez identificados os casos de uso prioritários, é hora de desenvolver e implantar modelos de IA para resolver esses problemas específicos. Isso geralmente envolve trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados e engenheiros de software para projetar, treinar e validar os modelos de IA usando conjuntos de dados históricos.

Passo 6: Monitoramento e Melhoria Contínua

A implementação da IA é apenas o começo. Para garantir que os modelos de IA continuem a fornecer valor no longo prazo, é essencial monitorar seu desempenho em tempo real e realizar ajustes conforme necessário. Isso pode envolver a coleta contínua de feedback dos usuários, a análise de métricas de desempenho-chave e a iteração constante dos modelos de IA com base nos insights obtidos.

Passo 7: Cultura de Inovação e Experimentação

Por fim, para sustentar o sucesso da implementação da IA a longo prazo, as empresas precisam criar uma cultura de inovação e experimentação que encoraje a exploração contínua de novas tecnologias e abordagens. Isso pode envolver a promoção de hackathons internos, a criação de programas de incentivo à inovação e o estabelecimento de parcerias com instituições acadêmicas e outras empresas para colaboração em projetos de IA.

Após toda essa leitura, você poderá chegar a seguinte conclusão:

"Executar esses passos é um processo que eu não sei se minha empresa está preparada!"

Bom... nesse caso, se sua indústria se deu conta que pode (ou até deve) seguir esses passos, mas também reconhece que será um processo complexo: contrate uma empresa para fazer para você!

Seguindo esses passos, as empresas podem superar os desafios da implementação da IA e começar a colher os benefícios dessa tecnologia... e não se iludam: assim como lidar com banco de dados demanda um profissional dedicado para esse fim, lidar com IA's não é para 'aquele seu sobrinho que instala o Windows no fim de semana'.

O mercado para trabalhar com IA's é para os mais preparados!