Os 10 maiores erros que as empresas cometem ao criar uma estratégia de IA

 A nova tecnologia pode ser muito útil nos negócios, mas é preciso saber usá-la para ter sucesso

A inteligência artificial (IA) tornou-se um divisor de águas no mundo dos negócios, e essa tecnologia emergente oferece um nível de poder e potencial que é simplesmente bom demais para ser ignorado. Independentemente do setor, ter uma estratégia de IA robusta não é mais um extra opcional – é uma necessidade inegociável.

Este artigo da FORBES destaca os dez erros mais comuns que as empresas cometem ao planejar e implementar sua estratégia de IA. Preste atenção a esses erros e prepare o caminho para uma abordagem estratégica e bem executada da IA que pode dar à sua empresa uma vantagem competitiva.

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1. Falta de objetivos claros

Mergulhar no pool de IA sem um conjunto claro de objetivos é como embarcar em uma viagem pelo país sem um mapa. Embora algumas empresas adotem rapidamente a tecnologia de IA, muitas vezes não conseguem definir o que esperam alcançar com ela.

O poder da IA reside em sua capacidade de resolver problemas complexos, melhorar a eficiência e gerar insights – mas sem objetivos específicos, essas vantagens podem rapidamente se tornar um potencial desperdiçado.

Considere uma organização de saúde que implementa IA para melhorar o atendimento ao paciente. Sem objetivos claros, eles podem espalhar seus recursos em uma ampla gama de projetos de IA sem foco coerente. Ao definir metas específicas, como reduzir o tempo de espera do paciente ou melhorar a precisão do diagnóstico, eles podem direcionar sua estratégia de IA para os resultados que causarão o maior impacto.

2. Falha em não adotar uma estratégia de gestão de mudanças

Adotar a IA não é simplesmente integrar novas tecnologias aos processos existentes. Requer uma mudança abrangente na cultura organizacional e nas operações. Sem uma estratégia adequada de gerenciamento de mudanças, a implementação da IA pode ser prejudicada devido à resistência dos funcionários e às baixas taxas de adoção.

Uma comunicação clara, consistente e transparente sobre o processo de adoção da IA pode ajudar a aliviar medos e equívocos e facilitar o processo de mudança. Todas as partes interessadas – desde a gerência de alto nível até os funcionários – precisam entender o que é IA, quais são seus benefícios para a organização, por que está sendo adotada e como isso afetará suas funções.

3. Superestimar as capacidades de IA

A IA é poderosa, mas não é uma varinha mágica. Superestimar o que a IA pode fazer geralmente leva a expectativas irrealistas e decepções. Como qualquer tecnologia, a IA tem limitações e a tecnologia requer informações e gerenciamento substanciais para funcionar de maneira eficaz

Por exemplo, um varejista que adota IA para prever o comportamento do cliente pode esperar resultados imediatos e 100% precisos, mas a equipe responsável pela implementação logo perceberá que os modelos de IA precisam de tempo para aprender com os dados. Eles também descobrirão que as previsões podem nem sempre ser perfeitas devido a incertezas no comportamento humano.

4. Não testar e validar sistemas de IA

A falha em testar e validar adequadamente os sistemas de IA pode levar a saídas imprecisas, erros de sistema e, nos piores cenários, danos graves. Os sistemas de IA são inerentemente complexos, portanto, sua empresa deve planejar fazer testes e validações rigorosos para garantir segurança, precisão e confiabilidade.

5. Ignorando questões de ética e privacidade

Os sistemas de IA podem invadir a privacidade ou tomar decisões que pareçam injustas ou tendenciosas. Ignorar essas possíveis armadilhas pode prejudicar a reputação de uma empresa e levar a complicações legais. As empresas devem abordar proativamente essas preocupações, criando transparência, justiça e salvaguardas de privacidade em seus sistemas de IA.

Uma empresa de mídia social, por exemplo, que usa IA para direcionar anúncios pode invadir a privacidade do usuário usando dados pessoais confidenciais. Ser transparente sobre o uso de dados e garantir que os algoritmos de IA respeitem a privacidade do usuário pode evitar problemas como esse.

6. Aquisição e Desenvolvimento de Talentos Inadequados

A IA é um campo complexo que requer habilidades especializadas. Muitas empresas que estão criando estratégias de IA não investem na aquisição e desenvolvimento dos talentos certos para suas iniciativas. Não ter as habilidades certas para IA costuma ser a causa de falhas de projeto.

Em muitos casos, as empresas precisam de cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores de software familiarizados com as tecnologias de IA. As empresas devem estabelecer planos para recrutar novos funcionários com esses conjuntos de habilidades ou aprimorar seus funcionários existentes para preencher essas funções críticas.

7. Negligenciar a estratégia de dados

Os dados são a força vital da IA, e negligenciar a estratégia de dados pode privar os sistemas de IA das informações vitais de que precisam para funcionar corretamente. As empresas precisam considerar como coletam e armazenam dados e como garantirão que seus dados estejam limpos, organizados e acessíveis.

Para ver um exemplo: se uma empresa de comércio eletrônico estiver usando IA para personalizar recomendações de produtos, ela deve ter dados limpos que seu mecanismo de recomendação possa acessar facilmente. Se seus dados estiverem confusos ou incompletos, o sistema de IA pode recomendar produtos irrelevantes, o que pode levar à perda de vendas e clientes insatisfeitos.

8. Orçamento e alocação de recursos inadequados

A adoção da IA requer investimentos substanciais em tecnologia, talento, dados e infraestrutura. As empresas geralmente subestimam esses custos, resultando em orçamento e alocação de recursos insuficientes. Isso pode sufocar as iniciativas de IA, fazendo com que fiquem aquém de seu potencial ou falhem.

9. Tratar a IA como um projeto único

A estratégia de IA não é um processo de “definir e esquecer”. Requer manutenção contínua, atualizações de dados e ajuste fino para se adaptar a ambientes em constante mudança. As empresas que tratam a IA como um projeto único, em vez de uma iniciativa contínua, geralmente descobrem que seus sistemas se tornam obsoletos ou ineficazes.

Planeje adotar uma mentalidade de melhoria contínua quando se trata de IA. Monitore, atualize e ajuste regularmente seus sistemas de IA para mantê-los relevantes e precisos à medida que as situações e os dados mudam.

10. Não Considerando a Escalabilidade

As empresas costumam pilotar projetos de IA em pequena escala sem considerar como esses esforços serão escalados. Começar pequeno é uma boa abordagem, mas recomendo considerar a escalabilidade desde o início de cada projeto para evitar gargalos e ineficiências no futuro.

Uma seguradora, por exemplo, pode pilotar um projeto de IA para automatizar o processamento de sinistros para uma única linha de produtos. Se for bem-sucedido, eles podem querer escalar isso para outras áreas do negócio – mas sem considerar a escalabilidade desde o início, eles podem enfrentar desafios técnicos e logísticos significativos.