7 Principais Problemas que Impedem a Introdução da IA no Seu Trabalho

Insights de 10.000 analistas, especialistas em TI e executivos sobre IA. Se você não está familiarizado com o tema da inteligência artificial e quer entender o que está em jogo a partir da experiência de empresas reais, não deixe de ler este artigo!

A inteligência artificial já demonstrou que pode realizar muitas coisas úteis e simplificar o trabalho de uma empresa, especialmente em áreas como IA no marketing. Contudo, existem barreiras que até agora impediram a IA de dominar o mundo e as empresas de a introduzirem em seus processos. Vamos analisar essas barreiras com a WGG Agency e explicar o que fazer.

O Principal Problema: A IA Generativa Precisa de uma Dieta

Obter uma resposta a qualquer solicitação, inventar uma lei e analisar o mercado: tudo isso não é o suficiente para que a IA funcione para os negócios.

Após o boom da inteligência artificial, os pesquisadores perceberam que não é suficiente investir nas capacidades técnicas da IA na esperança de que isso mude e otimize o trabalho. Dados verificados tornaram-se mais importantes. As empresas desejam instilar na IA o valor da verificação de fatos: após isso, tudo mudará.

“As empresas estão adotando a IA tão rapidamente que a confiabilidade dos dados está se tornando cada vez mais valiosa. Para instilar esse valor na IA, você precisa instilá-lo nos dados que a alimentam. Imagine que a inteligência artificial tem uma dieta: pode comer fast food ou pode comer produtos comprovados. Em termos simples, a IA proporcionará lucro real a um negócio apenas quando for alimentada com dados precisos. Nossas análises mostram a necessidade urgente de informações confiáveis agora mais do que nunca.” – Wendy Batchelder, Diretora de Dados da Salesforce

Mas não se trata apenas da confiabilidade dos dados: há outras questões que estão impedindo as empresas. Vamos discutir isso abaixo.

6 Novas Razões Pelas Quais a IA é Difícil de Implementar

A infraestrutura de TI das empresas não está pronta para a IA

Os bancos de dados das empresas e sua estrutura técnica ainda não estão preparados para a inteligência artificial. Há ainda poucas ferramentas dentro da infraestrutura que podem ser sincronizadas facilmente com a IA: simplesmente porque a IA é uma novidade, e quando a infraestrutura foi criada, não havia a tarefa de trabalhar com inteligência artificial.

Não existe um sistema de dados unificado

Se você ainda armazena todas as suas informações em dezenas de tabelas, documentos e aplicativos, é hora de pensar em alguma plataforma unificada ou em um sistema de armazenamento bem elaborado.

Sem um sistema de dados organizado, a IA não produzirá resultados.

Inexatidão dos dados

A inteligência artificial é limitada a dados de empresas e fontes abertas, portanto, pode não fornecer a imagem completa ou usar informações não confiáveis.

Os departamentos de vendas e atendimento ao cliente são os menos confiantes na precisão dos dados, enquanto os departamentos de análise são os mais confiantes.

Questões éticas

Primeiramente, a IA nem sempre toma decisões com base no valor da vida humana, embora às vezes possa ser configurada como uma condição.

Em segundo lugar, a IA trabalha com base em dados da Internet, que estão repletos de estereótipos antiéticos. Por exemplo, ao buscar “médico”, homens tendem a aparecer mais, “professora” é uma mulher, “mulher” é uma dona de casa, etc.

Portanto, a IA apresenta um viés prévio, pois opera a partir de dados da Internet, que contêm estereótipos e preconceitos. Isso é chamado de viés de IA.

Sem coleta sistemática de dados e estratégia de dados

41% dos líderes afirmam que sua estratégia de dados está apenas parcialmente alinhada com seus objetivos ou não está alinhada de forma alguma. Isso significa que não há uma análise coerente de dados de usuários e do mercado. Sem isso, é difícil implementar a IA: simplesmente não terá nada para analisar.

Apenas 32% dos executivos e analistas medem e estudam o valor da monetização de dados.

ameaças à segurança

78% dos analistas, executivos e líderes de TI afirmam ter dificuldades em alcançar objetivos comerciais devido a problemas com dados, incluindo segurança de dados.

Primeiramente, já estão surgindo precedentes em que a IA analisa ilegalmente materiais de livros, por exemplo. Embora os autores não tenham dado consentimento para isso.

Em segundo lugar, não há clareza sobre o que acontecerá com os dados carregados na IA. Não está claro se eles se tornarão parte do conhecimento da IA ou não. E pode haver informações confidenciais sobre tanto os usuários quanto a empresa.

Isso resulta em um conflito: você pode implementar a IA e alcançar objetivos com sua ajuda, mas isso ameaça a segurança da empresa e dos usuários.

Como Implementar a IA e Resolver os Problemas Acima: 4 Dicas

Dica nº 1: Invista em informações de IA comprovadas para obter conclusões confiáveis ao final

79% dos analistas e executivos planejam investir em visualização de dados e IA, 75% em treinamento e desenvolvimento de inteligência artificial usando dados verificados.

Para receber informações verificadas para alimentar a IA, invista em análises: terceirizadas ou internas.

Dica nº 2: Mude sua abordagem à gestão da informação para reduzir a gravidade dos dados

Já mencionamos acima que sem um sistema de dados unificado é difícil implementar a IA. Portanto, os gerentes organizam as informações para que sejam mais fáceis de usar, e não apenas armazenar.

Por exemplo, 85% dos analistas e gerentes de TI gerenciam dados para controlar e validar a qualidade das informações. Se isso não for feito, a IA começará a consumir dados de baixa qualidade e produzir resultados incorretos.

Portanto, a IA é um incentivo para organizar corretamente como uma empresa organiza seus bancos de dados e como os utiliza.

Empresas mais maduras (aquelas onde os dados são gerenciados de forma sistemática e mensurados em cada etapa) têm mais chances de ver os benefícios da IA ao democratizar o acesso a dados, por exemplo.

A gravidade dos dados ocorre quando as informações dentro de uma empresa estão espalhadas por diferentes sistemas ou em locais onde é difícil exportar, combinar e analisar.

Para combater a gravidade, executivos e analistas estão gerenciando dados de diferentes maneiras e cada vez mais confiando em soluções híbridas ou locais.

Por isso, 75% dos analistas e empresas de TI já iniciaram a migração de data warehouses e começaram a transferir bancos de dados para novas plataformas.

Dica nº 3: Procure novas plataformas e soluções comerciais para armazenamento e análise de dados para implementar a IA

96% dos executivos e analistas afirmam que a IA e bancos de dados robustos aceleram a tomada de decisões.

Os principais critérios para novas plataformas e bancos de dados são armazenamento em nuvem, capacidades de IA, velocidade e facilidade de hospedagem de novos dados, facilidade de uso para os usuários e compatibilidade com a pilha técnica atual.

Dica nº 4: Procure processos onde a IA será útil, em vez de implementá-la apenas por implementar

Com a histeria das notícias sobre IA, você pode ficar obcecado e conectar a IA a todos os processos possíveis para não perder as oportunidades da nova era. Isso pode ser um erro – nem todos os processos precisam de IA, nem sempre ela produz resultados e não simplificará o trabalho em toda parte.

Analise o trabalho da empresa de forma sóbria e estude os processos para encontrar pontos de aplicação da IA antes de implementá-la.

A mesma coisa, mas 5 vezes mais curto

Conclusões do estudo. Isso é o que impede a implementação adequada da IA no trabalho de uma empresa:

1. A infraestrutura de TI não está pronta para a IA. Os dados são difíceis de analisar e carregar na IA, e se você fizer tudo manualmente, vai desperdiçar muito tempo.
2. Não há um sistema de dados único. Quando diferentes departamentos trabalham em cinco plataformas ao mesmo tempo, e ninguém realmente sabe onde encontrar alguma informação – no Google Doc, no Miro ou no Telegram.
3. Os dados são imprecisos, não verificados ou inexistentes. Isso é o que as empresas com baixa maturidade de dados chamam: quando os dados não são coletados e analisados em cada etapa.
4. Ética. A inteligência artificial é tendenciosa porque usa informações da Internet. E existem estereótipos e dados não verificados.
5. A empresa tem objetivos, há desejo de implementar IA, mas não há uma estratégia organizada para coleta e análise de dados. Ou não há nada. Como resultado, a IA simplesmente não tem nada para analisar.
6. Segurança. Em primeiro lugar, ainda não está claro se é legal usar todas as informações que a IA fornece. Em segundo lugar, não está claro o que acontecerá com os dados que você carrega para a IA para processamento.

E dicas sobre como superar os problemas acima e introduzir a IA no funcionamento da empresa:

• Invista em dados e análises confiáveis, seja terceirizados ou internos, para que a IA produza resultados corretos.
• Mude a abordagem à gestão de dados e reduza sua gravidade. Use soluções de armazenamento de dados híbridas para facilitar a exportação, armazenamento e uso.
• Busque plataformas e soluções comerciais que sejam fáceis de conectar e sincronizar com a IA.
• Procure processos onde a IA será realmente útil, e não a implemente apenas por implementar, com medo de ficar para trás em relação à civilização.

Agradecemos por ler atentamente o nosso trabalho. Esperamos sinceramente que estas informações ajudem você na utilização produtiva do sistema de IA para o seu negócio.