O que é preciso para criar uma equipa de IA bem sucedida

As organizações estão se concentrar-se na investigação de IA, mas que profissionais precisam de ter na sua equipa para executar os projetos?

A inteligência artificial (IA) e a robótica criarão 7,2 milhões de empregos, mais do que o número de vagas previstas a não seram oucupadas tendo em conta o crescimento da automação, de acordo com um relatório da PwC.

A PwC também observa o importante impacto econômico que a IA terá para a economia, prevendo que o PIB do Reino Unido, por exemplo, aumentará 10,3% até 2030 como resultado da implementação da IA.

No entanto, a consultura também indica que, para se colher os frutos da IA, as empresas e organizações devem procurar recrutar os talentos, tecnologia e acesso a dados certos para aproveitar ao máximo o valor oferecido por esta tecnologia disruptiva.

Os CIOs e outros executivos de TI estão bem cientes das vantagens que a IA pode trazer para os seus negócios e estão investigando os processos habilitados para IA. Mas tão importante quanto a tecnologia em si é construir uma equipa eficaz.

Encontre uma equipa multifuncional

O uso eficaz da IA ​​exige colaboração entre diferentes equipas dos diversos departamentos, desde a área de TI e segurança até a financeira e jurídica.

Embora a maioria das organizações tenda a estabelecer limites colocando equipas específicas no comando de certos projetos ou competências, a IA exige que grupos multidisciplinares se unam e ofereçam uma solução holística para problemas urgentes.

Afinal, as competências necessárias para a execução de projetos de IA incluem não apenas skills  em ciência de dados, mas também marketing e gestão de produto, engenharia de software ou design de interface para utilizadores – para citar apenas algumas – o que torna essencial uma equipa multifuncional.

Os três mosqueteiros IA

Há, claro, algumas pessoas com competências técnicas que são indispensáveis ​​em qualquer equipa de IA e que são o núcleo de qualquer projeto.

Os especialistas em IA, acreditam que uma equipa equilibrada incluirá três pessoas : um engenheiro de dados, um cientista de dados e um developer.

Enquanto o engenheiro de dados pode agarrar nas informações de uma organização e transformá-las em dados que podem ser processados ​​por sistemas de IA e de machine learning, o cientista de dados testará diferentes algoritmos para ver quais funcionam melhor e os adaptará caso seja necessário obter previsões que valham a pena. O developer recolhe todas estas informações e incorpora-as em aplicações reais.

Caso o executivo caia na tentação de economizar no recrutamento e deixe de contratar algumas das funções acima, deixamo-lhe aqui a experiência de Chris Brazdziunas, vice-presidente de produtos da LogRhythm, uma empresa de inteligência em segurança.

No início, tentamos recrutar para um único papel – um cientista de dados – que tinha todos os recursos que precisávamos. Essa abordagem não funcionou”. “Na nossa experiência, descobrimos que um grupo de IA precisa de pelo menos três papéis distintos: um engenheiro de dados para organizar os dados, um cientista de dados para investigar os dados e um engenheiro de software para implementar aplicações”.

Num cenário perfeito, uma equipa deve incluir elementos da empresa, IA prática, UI / UX e developers em todos os níveis: estes devem ser vinculados por meio de uma descrição de problema compartilhado e geridos por um responsável técnico de produto. Quando isto não for possível, as três funções acima devem ser suficientes para manter a sua equipa de IA operacional.

É importante ter em mente que as competências técnicas não são tudo.

É necessário contratar um Chief AI Officer?

Kristian J Hammond tem um forte argumento, publicado na Harvard Business Review, contra a contratação de um Chief AI Officer (CAIO), argumentando que as iniciativas de inovação somente são bem-sucedidas quando há uma sólida compreensão dos problemas e objetivos reais do negócio. Para Hammond, o trabalho do CAIO pode rapidamente transformar-se em tecnologia de condução, em vez de resolver problemas.

“Isto não quer dizer que não sejam preciso pessoas que entendam as tecnologias da IA”, diz ele. “Claro que sim. Mas compreender as tecnologias e entender o que elas podem fazer estrategicamente para uma empresa é completamente diferente. E contratar um chefe de IA não substitui a comunicação efetiva entre as pessoas nas organizações com competências técnicas e estratégicas. ”

No entanto, a Forbes assume uma posição completamente oposta e dá não menos que sete razões pelas quais as empresas precisam de um CAIO em vez de depender de PhDs ou pessoas com experiência em investigaçao relevante, argumentando que um bom CAIO adiciona perspectiva ao C-suite e que eles são a tábua de salvação nas mais recentes investigações  acadêmicas.

No final do dia, a maioria das decisões dependem do orçamento, portanto, sua decisão de contratar um CAIO para participar na sua equipa de AI estará sujeita aos recursos financeiros da sua empresa.

Quanto à investigação, se não puder pagar a sua, pode sempre seguir o que os outros estão a fazer. Afinal, muitas empresas ou startups não podem arcar com os biliões de euros que o Google, a Apple ou a Amazon estão a investir em IA.

Como você mantém talentos?

Tão importante quanto recrutar novos talentos e pessoas com as competências certas, é ser capaz de retê-los.

As competências do pessoal são o principal desafio para 54% dos CIOs que desejam adotar a IA, de acordo com o Gartner, que considerou 2018 como o ano em que a “Democratização da AI” começa.

“O desafio de criar um plano de desenvolvimento estratégico de inteligência artificial é paralelo ao desafio de pessoal, já que ter funcionários e executivos experientes em inteligência artificial beneficiam as organizações que trabalham ativamente para definir a estratégia”, segundo o relatório Gartner “Predicts 2018: Artificial Intelligence”.

John Sullivan, especialista em soluções de gestão de talentos de alto impacto, acredita que a oferta de talentos da IA ​​permanecerá relativamente fixa para uma equipa próxima por dois motivos: primeiro, porque as universidades ainda produzem um número modesto de PhDs a cada ano; e segundo, porque ao contrário da codificação e de outras especialidades de tecnologia, não se pode realmente aprender IA ou machine learning por conta própria, ou mesmo com suporte empresarial. Essa é a razão pela qual ele prevê uma futura “guerra pelo talento de IA”, o que significa que a pequena oferta de talentos disponíveis tornará a competição de recrutamento particularmente desafiadora.

Muitas organizações estão a lidar com a escassez de talentos da IA, formando parcerias com universidades, treinando e construindo talentos.

“Vemos a escassez de talentos em ciência de dados semelhante à forma como as ligas desportivas profissionais trabalharam no recrutamento: usamos talento em níveis anteriores”, diz Mark Clerkin , cientista de dados da empresa High Alpha, em Indianápolis, Ind. “Temos relações com universidades e envolvemo-nos em projetos de aprendizagem para ter acesso a talentos nesse nível antes que depois de graduados sejam colocados”.

A High Alpha também dá aos alunos ainda na universidade “experiências no mundo real, como projetos significativos de forma a conhecer melhor a capacidade do futuro candidato, pasando a ser uma longa entrevista.” Isto essencialmente garante a empresa um banco de talentos que vai usar lá na frente garantidamente”.

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