O aprendizado de máquina e outras técnicas de IA estão transformando as empresas e estão no cerne dos saltos de produtividade que testemunhamos nos últimos tempos. Apesar da disponibilidade de soluções de IA de grandes players como Microsoft, IBM, Google e outros, a adoção de IA em ambientes não especializados ainda precisa crescer. Isso frequentemente se deve à falta de compreensão das aplicações potenciais da IA nas equipes de negócio e à familiaridade com implementações seguras nas equipes de tecnologia. Superar essas deficiências geralmente exige alguma experimentação.

Neste artigo, exploramos dois fatores fundamentais a considerar ao determinar a aplicabilidade e a necessidade do aprendizado de máquina:

  • Quando é impossível ou desafiador implementar uma solução determinística que opere em um prazo razoável e produza resultados satisfatórios para o negócio.
  • Quando há potencial de melhorar resultados com o acúmulo de execuções ou dados.

Começando pequeno

É importante notar que não recomendamos "começar grande" ao adotar IA. Em vez disso, recomendamos buscar componentes menores com responsabilidades bem definidas, mas com ganhos substanciais potenciais.

Em nossa experiência com clientes, recomendamos e apoiamos o uso de aprendizado de máquina para tarefas como previsões de vendas, otimização de níveis de estoque e distribuição de carga de trabalho. São áreas em que o aprendizado de máquina pode trazer benefícios significativos e melhorar a tomada de decisões.

Desafios na manutenção de projetos de IA

Um aspecto importante é que manter um projeto que envolve aprendizado computacional ou qualquer outro recurso de IA pode ser desafiador. Novas habilidades serão necessárias, junto com expertise em novas tecnologias e bibliotecas. O processo é iterativo e exige colaboração com especialistas em dados para desenvolver arquiteturas de modelos, métricas de sucesso e estruturas de aplicação.

O caminho para a transformação digital

Se existe um caminho para a transformação digital, ele é sem dúvida pavimentado pela ciência de dados. Tanto as equipes de tecnologia quanto as de negócio precisam abraçar a experimentação e a adoção de técnicas como o aprendizado de máquina. Para isso, precisam ganhar experiência prática. Esperar o "momento perfeito" em um cenário em rápida mudança pode ser custoso no longo prazo.

Conclusão

A adoção de IA e aprendizado de máquina não é uma solução única. Ela exige uma avaliação cuidadosa de onde essas tecnologias podem fornecer mais valor e um compromisso com o aprendizado e a melhoria contínuos. Começando pequeno, abordando desafios específicos de negócio e fomentando uma cultura de experimentação, as empresas podem desbloquear o potencial da IA e embarcar em uma jornada de transformação digital bem-sucedida.