Na transformação da IA, avance com cautela

Acelerar a adoção da IA em grandes organizações pode ser um desafio, mas existem estratégias para superar obstáculos comuns:

• Comece pequeno, pense grande: em vez de implementar iniciativas de IA em larga escala, é melhor começar com projetos pequenos e gerenciáveis que possam mostrar rapidamente resultados e rentabilidade. O dimensionamento pode ser feito gradualmente, à medida que a empresa ganha confiança nas capacidades da IA. A questão crucial é, obviamente: “O que é pequeno?” Um bom exemplo é a abordagem adotada por um de nossos maiores clientes do setor automotivo: a empresa iniciou a introdução da IA em sua produção com um produto em uma única fábrica e depois usou o conhecimento adquirido para a introdução global em outras regiões. 
• Equipes interdisciplinares: reúna equipes de diferentes áreas de especialização que incluam cientistas de dados e engenheiros, bem como especialistas de diferentes departamentos. A colaboração entre essas equipes pode produzir soluções de IA mais relevantes e eficazes. Recomendamos uma abordagem orientada para casos de uso a fim de obter um alinhamento das várias funções. Nosso portfólio de IA combina exatamente esses elementos - casos de uso com alto potencial (setor, soluções interdepartamentais e TI) e serviços para sua implementação. 
• Treinamento e formação continuada dos funcionários: invista em programas de treinamento e de formação contínuos para qualificar seus funcionários para o trabalho com ferramentas de IA. Isso pode ser mais econômico do que contratar novos colaboradores. Estudos (McKinsey) mostram que a maioria das empresas não tem as habilidades necessárias para aproveitar efetivamente o potencial da IA, como por exemplo a IA generativa. Nesse caso, o treinamento é a melhor solução. 
• Abordagem de IA com foco no cliente: priorize projetos de IA que tragam benefícios diretos para os clientes. Os aplicativos de IA com foco no cliente, como aqueles de recomendações personalizadas ou chat bots, podem acelerar a introdução da tecnologia, pois apresentam um benefício concreto. É altamente recomendável adotar abordagens baseadas em casos de sucesso e formar equipes multifuncionais, para garantir o atingimento dos objetivos desde o início.
• Infraestrutura de TI flexível: invista em uma infraestrutura de TI flexível e dimensionável, que possa ser adaptada às mudanças nos requisitos da IA. As soluções baseadas em nuvem oferecem a flexibilidade necessária para a experimentação e a implementação da IA. Um bom exemplo é nossa própria Telekom Data Science Platform, uma plataforma completa para a ciência de dados e o desenvolvimento e a produção de IA, que pode ser implementada em qualquer provedor de nuvem de sua escolha.
• A conformidade regulatória pode ser uma oportunidade: em vez de enxergar a conformidade regulatória como obstáculo, você deve vê-la como uma oportunidade para melhorar as medidas de proteção e segurança dos dados, o que pode, no final, apoiar a adoção da IA. Em nossa experiência, alguns dos casos de uso menos considerados, como monitoramento jurídico, análise de contratos e avaliação de riscos, oferecem os maiores aprimoramentos.