O dilema da Inteligência Artificial: sua empresa está pronta para adotar o “novo normal”?

Alavancagem da IA requer um certo nível de prontidão, que envolve necessariamente reconhecer os problemas comuns que afetam a maioria das empresas.

Por Srilekha Sankaran consultora de produto da ManageEngine

Desde que o termo “inteligência artificial” foi estabelecido em 1956, alcançamos vários marcos surpreendentes na tecnologia, todos destinados a facilitar a vida humana. Graças aos recentes avanços em Machine Learning (ML) e nas redes neurais, a Inteligência Artificial (IA) está a impulsionar tecnologias de consumidor, como mecanismos de pesquisa, plataformas over-the-top (OTT), aplicações de relacionamento e vários dispositivos ligados a Internet das coisas (IoT).

Com forte dependência de hardware de coleta de dados, como dispositivos inteligentes e assistentes virtuais, as plataformas para consumidores agora contam com a IA para processar grandes volumes de dados em milissegundos e proporcionar uma experiência enriquecedora ao cliente.

No entanto, apesar do grande interesse e oportunidades de inovação em todos os setores, a IA não foi tão amplamente adotada fora do espaço de tecnologia do consumidor. Segundo alguns estudos mundiais, a percentagem de empresas que empreenderam iniciativas com o uso da tecnologia de IA ainda é pequena.

Neste artigo, vamos aprofundar uma unidade de negócios em potencial – o departamento de TI – que apresenta uma enorme variedade de oportunidades para as organizações iniciarem o uso da IA e resolverem esse dilema, que surge quando o interesse é alto, mas a suas implementações são baixas.

Os fatores de prontidão para IA

A alavancagem da IA requer um certo nível de prontidão, que envolve necessariamente reconhecer os problemas comuns que afetam a maioria das empresas, para os quais a IA se torna uma solução.

Para que as empresas possam implementar a IA nas suas operações diárias, são exigidos grandes volumes de dados, apoiados por uma quantidade enorme de tempo necessário para criar e treinar modelos de ML para alcançar correlações significativas de dados e fornecer recomendações que façam sentido e tragam melhorias as empresas.

Mesmo com integrações de dados e algoritmos, poucos sistemas baseados em IA são completamente autónomos. Por exemplo, os algoritmos de ML ainda exigem que os humanos interajam com os sistemas, conhecidos como Aprendizagem Iterativa, para avaliar continuamente a sua capacidade de resposta em ecossistemas dinâmicos.

Existem dois fatores principais para o sucesso da IA: 1) aprendizagem contínuo de casos de negócios diversos e em evolução e 2) monitorização e governança rigorosos por especialistas no assunto, que possam garantir a precisão factual e contextual dos algoritmos, além da capacidade de fornecer as recomendações desejadas – todos estes pontos contribuem holisticamente para a preparação de uma organização à IA.

IA num mundo pós-crise

O COVID-19 forçou brutalmente muitas organizações a ficarem remotas da noite para o dia. Embora isso possa ser um benefício ou uma desgraça, dependendo da preparação das organizações, as equipas de TI geralmente são as primeiras a suportar o impacto de uma emergência sem precedentes, como equipar a força de trabalho com tecnologias, ferramentas e práticas remotas.

Esta situação apresenta algoritmos de IA e ML com casos de uso mais diversos e críticos, incluindo requisitos de banda larga, conexões e comunicações remotas, logs de aplicações, redes e servidores, solicitações de service desk e assim por diante.

Estes dados em tempo real, juntamente com informações históricas, podem permitir que estes modelos prevejam requisitos de negócios futuros próximos e notifiquem proativamente as equipas de TI, que se podem equipar para garantir a resiliência digital a longo prazo, adaptando-se às tendências de negócios sem esforço. Desde o fornecimento de informações em tempo real sobre possíveis incidentes de segurança, oferecendo assistência de conversação para a gestão eficiente de solicitações de suporte técnico e usando a análise preditiva para fornecer soluções preventivas aos problemas dos utilizadores – a IA tem muito a oferecer à TI.

A IA também provará o valor de orquestrar a automação de resposta a incidentes, o que contribui significativamente para a detecção de ameaças de dia zero e pode reduzir drasticamente os tempos de resposta de ataques cibernéticos em milissegundos. Com os algoritmos de resposta de autoaprendizagem implementados, as organizações aproveitam a vantagem de se manterem atualizados sobre os ataques, antecipando, identificando e impedindo-os a tempo.

Abraçando o novo normal

Em breve, a IA não será mais uma tecnologia opcional. A priorização de inovações e soluções baseadas em IA permitirá que as organizações se adaptem perfeitamente às tendências em evolução, com impressionantes recursos de processamento de dados e automação de fluxo de trabalho que requerem intervenção humana mínima.

A adoção da IA é um processo contínuo e requer grandes volumes de dados em tempo real para criar e treinar modelos de aprendizagem ao longo do tempo. Dadas as restrições de tempo e orçamento, seria prudente que as organizações iniciassem com uma potencial vertical, que apresenta uma ampla abrangência para a tomada de decisões com IA.

No entanto, se as empresas estiverem remotamente inclinadas a adotar a IA imediatamente, devem primeiro promover uma cultura aberta de experiências de utilização e apreciar a tomada de decisões orientada por dados, sem deixar que as inovações substituam arbitrariamente os seres humanos.

Vamos encarar a realidade. As organizações precisarão de aproveitar ao máximo as tecnologias que possam ajudá-las a liderar o “novo normal” e manter a sua vantagem competitiva em períodos de incerteza. Tudo começa com um “vamos lá!”, atitude de dar o primeiro passo para adotar a mudança.

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