Inteligência Artificial não é mais um assunto que pode ser considerado novidade. À medida que humanos e máquinas colaboram mais de perto, e as inovações da IA saem das universidades e laboratórios de pesquisa para o nosso dia-a-dia, as possibilidades transformacionais são surpreendentes. E isso vai muito além das notícias que envolvem carros autônomos, chegando a modelos de negócios baseados em inteligência artificial.

Mesmo assim, podemos dizer que estamos ainda no início da adoção de tecnologias como Machine Learning e Deep Learning. Hoje, somente alguns dos nossos clientes se sentem seguros e com conhecimento suficiente para iniciar os seus projetos de IA. Para se ter ideia, o Gartner divulgou um estudo mostrando que 4% dos CIOs implementaram projetos envolvendo IA recentemente.É justamente pela natureza emergente da Inteligência Artificial que os gestores devem ser cautelosos ao considerar projetos desse tipo em suas organizações.Por outro lado, a IA não é uma tecnologia que pode ser simplesmente ignorada. Sem dúvida, ela é uma das tecnologias que estão mudando a configuração do mercado como um todo. Ignorá-la pode representar, em última instância, perder vantagem competitiva no mercado.Pensando nisso, preparamos este artigo com alguns passos que você deve considerar para implementar projetos de Inteligência Artificial em seu negócio.

1. Comece com um escopo pequeno

O potencial disruptivo que envolve a Inteligência Artificial pode representar também uma armadilha, que leva os profissionais a quererem abraçar várias frentes de adoção. A análise de dados visando extrair informações das massas de dados disponíveis soa muito sedutor para os gestores. Entretanto, buscar modelos de excelência nesse momento pode representar um risco. Um escopo limitado é uma das recomendações mais importantes quando falamos de Inteligência Artificial.

Segundo Whit Andrews, vice-presidente de pesquisa e analista do Gartner, "é melhor iniciar projetos de IA com um escopo pequeno e buscar resultados suaves, como melhorias de processos, satisfação do cliente ou benchmarking financeiro".Em organizações que estão iniciando nesse momento a sua transformação digital, isso se torna ainda mais importante. Projetos iniciais tendem a gerar uma grande quantidade de lições e insights. Só então, o terreno deve estar preparado para adoções mais robustas da tecnologia.

2. Crie um MVP

Uma vez que esse escopo está estabelecido, o gestor pode abraçar as mais diversas técnicas para validar a viabilidade da Inteligência Artificial em seu negócio, através da criação de um MVP (do inglês Minimum Viable Product, ou Mínimo Produto Viável). Nesse momento, abordagens baseadas em Design Thinking ou Abordagens Centradas no Usuário podem ser fundamentais.Esses tipos de abordagens visam descobrir rapidamente se um produto ou serviço é válido ou não.

Veja por exemplo, o que acontece com as startups. Essas empresas nascem em contextos de alta incerteza, com riscos elevados e trazem inovações em seus modelos de negócios. A partir de atividades de teste e validação de hipóteses, essas empresas conseguem descobrir rapidamente a viabilidade das suas soluções, produzindo também, uma grande quantidade de aprendizado documentado.Isso não significa que seu negócio deve abandonar a forma atual e virar uma startup do dia para a noite. Na verdade, é interessante olhar para elas e aprender sobre essas inovações - que vão muito além da aplicação de tecnologias.

3. Infraestrutura otimizada para IA

Outro ponto que possui um papel fundamental nos projetos de Inteligência Artificial é a infraestrutura.Ela é de extrema importância para desempenhar uma execução com maior velocidade e confiança durante a sua jornada em IA. E ajuda também, em implantações mais rápidas de projetos, aliviando tarefas de treinamento demoradas e reduzindo o risco de falhas devido à escassez de recursos.

Isso se deve pelo grande volume de dados que é processado, característica de qualquer cenário de big data. Para se ter uma ideia, a maioria das aplicações que encontramos hoje em dia, utilizam infraestruturas baseadas em GPUs. Por exemplo: a infraestrutura pode ajudá-lo a envolver mais a sua organização na execução da IA. E assim, os cientistas de dados podem se concentrar nas tarefas de análise, que exigem suas habilidades exclusivas .Hoje, grande parte do tempo gasto por um cientista de dados não é voltado para a análise dos dados. Na verdade, eles precisam muito mais preparar e manipular os dados para treinamento, de forma a manter suas estruturas em funcionamento. Essas tarefas repetitivas podem impedir a evolução na jornada, atrasando os reais benefícios de uma solução de IA.Uma infraestrutura bem projetada também pode ajudar a melhorar a precisão dos modelos de IA, permitindo que as organizações rapidamente ajustem seus modelos com mais facilidade.Pense em como os automóveis mais modernos ajustam automaticamente o trabalho dos motores. Eles maximizam a economia de combustível, em resposta ao comportamento do motorista. Uma boa infraestrutura de Inteligência Artificial deve ser suficientemente inteligente para ajudar uma organização a otimizar os seus modelos com o mínimo esforço.

4. Procure por um parceiro com expertise em IA

Inteligência Artificial é uma tecnologia que está dando seus primeiros passos dentro do mercado. Ainda que até o momento ela esteja se mostrando como algo promissor e revolucionário, as organizações precisam ser cautelosas na hora de começar a sua implantação.

É muito provável que a sua empresa não disponha de recursos 100% próprios para essa empreitada. Nessa hora, é importante ser criterioso na escolha do parceiro que irá guiá-lo nesse jornada. Dê preferência a parceiros que invistam em conhecimento, que possuam casos de sucesso comprovando a expertise em projetos de IA. Assim, você pode contar com todo o apoio necessário para o entendimento destas novas tecnologias, viabilizando a sua aplicabilidade e a criação de um MVP.Para ajudar você na sua Jornada Digital em IA, a Lanlink uniu os seus 30 anos de experiência, como integradora de projetos de alta complexidade e seus parceiros de desenvolvimento e criou a LIA (Lanlink Inteligência Artificial), uma nova unidade de negócio especializada em Inteligência Artificial Aplicada. E em parceria com a IBM, nós dispomos de soluções de infraestrutura com o IBM Power, um modelo de máquina otimizado para inteligência artificial, capaz de processar grandes quantidades de informações em tempo menor que uma arquitetura tradicional.Quer saber mais sobre o assunto? Entre em contato conosco clicando no botão abaixo. Um especialista entrará em contato com você para ajudá-lo a entender melhor sobre seu cenário e guiá-lo em sua jornada digital.

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André Queiroz é IT Architect na Lanlink. Possui experiência no desenhos de soluções de tecnologia da informação, especialmente em projetos envolvendo soluções de Inteligência Artificial.

Benício Pereira é Analista de Marketing Digital na Lanlink. Possui experiência em atividades de marketing digital, especialmente em análise de performance e UX. É também entusiasta de experiência do usuário em aplicações, jogos digitais e cibercultura.