3 etapas para obter dados utilizáveis com software de IA (Parte 2 de 2)
O software de IA pode ajudar as empresas a obter dados utilizáveis. Este artigo explica como começar
Dentro Parte 1, discuti a necessidade da IA para ajudar as empresas a obter dados utilizáveis e alcançar suas ambições digitais. Neste artigo, discutirei como usar a IA com dados com sucesso. Antes de pular para as coisas boas, porém, precisamos dar um passo atrás e considerar quatro tarefas principais antes de iniciar sua implementação de software de IA.
Defina o seu “porquê”. Tenha um objetivo claro para o que você deseja obter com seus dados, bem como o valor que você atribui a eles. Se você tiver um objetivo aleatório e não especificado, a aparência do sucesso também não será clara. Seja específico e trabalhe para trás a partir do resultado que você gostaria de alcançar com seus dados.
Seja incremental. Por mais adorável que seja resolver todos os problemas e responder a todas as perguntas de negócios, você não pode ferver o oceano. Comece com algo difícil de resolver apenas por meios manuais e aproveite um sistema simples, porém sofisticado, para atingir seu objetivo com precisão e eficiência. Lembre-se, a IA não é uma bala de prata. Embora possa ser uma ferramenta incrivelmente valiosa, ela deve ser usada intencionalmente para tirar o máximo proveito dela.
Reconheça que seu ambiente é a chave para a implementação de software. Onde estão seus dados? Por exemplo, há prós e contras em ter seus dados em uma ou várias nuvens. Uma abordagem multicloud permite que os usuários aproveitem a inovação exclusiva que cada plataforma possui. Muitas plataformas rodam em ritmos diferentes e possuem seus próprios benefícios que devem ser avaliados em relação a como você pretende usá-las. Por exemplo, o Azure pode ter a rede mais rápida, mas a Amazon pode fornecer a maior flexibilidade. Por outro lado, essa singularidade também pode criar dificuldades. Cada provedor de nuvem também tem sua própria versão de banco de dados, ferramentas de automação e outras tecnologias. Se você gasta muito tempo mergulhando profundamente em uma, imagine o tempo que precisará para avaliar ou usar várias ferramentas.
Cuidado com a “dívida tecnológica”. Trabalhar com um provedor de software que não possui nenhuma tecnologia, formatos ou estruturas proprietárias permite que você seja ágil e flexível para que você possa fazer a transição de cargas de trabalho entre provedores de nuvem, operando da mesma maneira em cada um sem problemas.
Etapas de implementação de IA
As etapas principais para a implementação bem-sucedida de software de IA se dividem em três categorias principais: pessoas, processos e produtos.
Pessoas
O estado dos negócios tem sido rochoso, para dizer o mínimo. Com uma recessão iminente, demissões ocorrendo com mais frequência do que qualquer um gostaria e gastos corporativos sob escrutínio, a necessidade de fazer mais com menos nunca foi tão crucial. Em tempos como esse, as pessoas precisam adotar uma mentalidade mais centrada em dados (e usar a automação sempre que possível).
A mudança pode ser difícil, especialmente quando envolve desafiar uma forma de pensar herdada. Sempre haverá um forte viés para a maneira familiar de fazer as coisas, mesmo que seja datada e não acompanhe o crescimento dos dados. No entanto, o fracasso em colher todo o poder transformacional dos dados inevitavelmente impedirá a inovação real. Enfrentar esse problema de frente exige que as pessoas de cima para baixo mudem para uma mentalidade de dados em primeiro lugar, colocando os dados no centro de todas as decisões de negócios, em oposição aos casos de uso individuais de apontar e disparar.
Você também precisa dar uma olhada em como você pensa sobre os dados como um todo. É certo que há uma escassez de talentos de engenharia de dados disponíveis para adotar e entender a tecnologia de próxima geração para tornar os dados utilizáveis em escala. Além disso, os recursos que podem permitir essa inovação são poucos e distantes e podem ser proibitivamente caros.
Se sua organização tiver acesso mais limitado a talentos e recursos, invista em treinamento e aprimore as habilidades de sua equipe atual. Isso pode parecer um esforço assustador devido à quantidade infinita de informações para aprender sobre engenharia de dados, por isso é importante levar as coisas de forma incremental. Priorize os conjuntos de habilidades essenciais que sua equipe precisa para ter sucesso. Isso pode começar tão amplo quanto entender como a nuvem funciona, o que é DevOps no que se refere à criação e operação em um ambiente de nuvem ou como aproveitar a comunidade de código aberto.