Simplifique, acelere, melhore: A inteligência artificial deve atuar como uma verdadeira virada de jogo a nosso favor. Até agora tudo bem. Mas como as empresas implementam estrategicamente a IA? A base para essa implementação são modelos de dados limpos, processos padronizados, local de armazenamento compatível com a proteção de dados e a soberania de dados. Mas a transição para uma empresa controlada por IA responsável pode ser bem-sucedida dessa forma?
Ao implementar a IA nas empresas, o termo IA responsável, muitas vezes associado à ética digital, aparece cada vez com mais frequência, uma vez que a inteligência artificial não tem opinião nem diretriz moral. A AI é uma tecnologia, ou seja, um meio para um fim. Cabe a nós utilizar a IA com sabedoria, considerando os seus riscos, e de forma responsável. No entanto, a utilização responsável da IA é muito mais do que ética e, portanto, deve ser vista de uma perspectiva mais ampla. A questão é lidar com uma IA centrada no ser humano e bom base na responsabilidade corporativa.
A IA é mais do que apenas outra nova tecnologia. O seu desenvolvimento não é linear e a sua influência está longe de ser totalmente visível. Portanto, é necessário repensar a IA. Como usamos IA para o benefício das pessoas e do planeta. O início do processo é o desenvolvimento da IA de forma responsável e de acordo com padrões éticos e a elaboração de treinamentos e para usá-la de maneira orientada para o ser humano – como uma extensão das habilidades humanas e da tomada de decisões. A IA centrada no ser humano também significa que os resultados gerados pela IA são sempre verificados e controlados por humanos. Essa é a única maneira de reduzir riscos e implementar projetos de transformação em uma empresa sustentável e controlada por IA.
A base de dados é decisiva para a qualidade das soluções e resultados apoiados pela IA. Os dados e o trabalho baseado em dados estão firmemente ancorados no DNA da T-Systems e esse conhecimento também se reflete no nosso papel pioneiro em termos de inovações baseadas em dados como, por exemplo, o Data Spaces, o Catena-X e o Gaia-X. Para explorar todo o potencial dos dados e da IA, atuamos de forma proativa e recomendamos que as empresas adotem uma abordagem holística. Para isso, apresentamos formas por meio das quais elas podem integrar dados e resultados baseados em IA às suas estratégias, processos regulares e de tomada de decisão, além de apoiá-las no desenvolvimento de um roteiro estratégico para usar a IA de maneira responsável e centrada no ser humano. Dessa forma, possibilitamos que as empresas dos mais diversos setores alcancem o maior benefício possível para seus negócios no longo prazo.
Somente com uma estratégia claramente definida, é possível realizar uma transição bem-sucedida para uma empresa verdadeiramente orientada por IA. Deve-se colocar o foco em uma transformação sempre orientada para privacidade e segurança de dados, que permita que as organizações tomem decisões baseadas em dados e gerem inovação com responsabilidade. Uma verdadeira empresa orientada por IA também pode otimizar seus processos, melhorar a experiência do cliente e atingir suas próprias metas de sustentabilidade.
A T-Systems oferece o conhecimento especializado certo para a transformação em uma empresa orientada por IA. As diretrizes éticas de IA elaboradas pela Telekom também se aplicam à T-Systems e definem o modo como usamos a inteligência artificial e desenvolvemos os nossos produtos e serviços baseados em IA.
Conheça o poder transformador da IA com a ampla oferta de soluções da T-Systems. O nosso stack geral de IA fornece serviços de consultoria para os setores automotivo, público, de saúde, transporte, gerenciamento da cadeia de suprimentos, recursos humanos, manufatura, vendas, marketing e varejo. Oferecemos soluções personalizadas para requisitos específicos do cliente como, por exemplo, visão computacional, NLP e IA generativa, todos desenvolvidos em plataformas comprovadas de IA e infraestrutura de nuvem escalável. As nossas soluções, como AI Solution Factory e a Telekom Data Science Platform, viabilizam processos contínuos de treinamento e desenvolvimento de IA, bem como a implementação fácil em plataformas de nuvem.
