Com a rápida evolução da inteligência artificial (IA), empresas buscam maneiras de integrar essa tecnologia para obter vantagens competitivas. No entanto, muitas organizações enfrentam desafios ao tentar transformar ideias de IA em resultados práticos. Um planejamento cuidadoso e uma infraestrutura de dados robusta são essenciais para garantir que os projetos de IA não apenas comecem, mas também gerem valor real e sustentável.
Atingindo o Impacto: Deploying Effective AI
Estima-se que os gastos europeus em IA cheguem a US$138 bilhões até 2028, com uma taxa de crescimento anual composta de 30% nos próximos quatro anos. Apesar desse investimento, uma pesquisa recente indica que 88% das empresas estão adotando IA, mas 25% delas não possuem a infraestrutura de dados necessária para suportar essa tecnologia de forma eficaz, e 39% relatam que quase nenhum de seus funcionários a utiliza atualmente. Para que a IA seja lucrativa e produza os resultados desejados, as organizações precisam tomar decisões estratégicas ao implementá-la.
Para alcançar o sucesso, é crucial ter uma visão clara de como a IA pode beneficiar o negócio e entender o tempo necessário para que essa tecnologia transformadora gere valor. Sem essa clareza, as empresas correm o risco de perder oportunidades valiosas ou de investir em projetos que não se alinham com seus objetivos estratégicos.
A corrida pela IA está cada vez mais acirrada, com novas aplicações surgindo constantemente. Independentemente da área de aplicação, é fundamental que o design dos sistemas de IA seja deliberado e bem pensado, garantindo resultados justos e imparciais. As organizações precisam definir claramente o que esperam alcançar com a IA para maximizar seus benefícios e evitar danos à sua reputação e à confiança dos clientes.
Um projeto de IA bem-sucedido deve sempre complementar e fortalecer as iniciativas de negócios centrais. No entanto, a Gartner prevê que 30% dos projetos de IA generativa serão abandonados em 2025, principalmente devido à falta de clareza no valor de negócio. Para evitar esse cenário, as empresas devem alinhar seus objetivos de IA com as principais métricas de desempenho interno. Esse alinhamento é crucial para garantir o progresso dos projetos, demonstrar valor aos stakeholders e assegurar financiamento contínuo para o desenvolvimento.
Leia também:
Ao adotar uma abordagem holística que envolva pessoas, processos e tecnologia, os líderes de IA podem garantir que os ativos de dados apoiem os objetivos de negócios mais amplos e entreguem valor real. Essa integração garante que a IA não seja vista como uma solução isolada, mas como parte integrante da estratégia de negócios da empresa.
Construindo Confiança com IA
Após estabelecer os objetivos e o valor da IA, as organizações precisam garantir que os dados utilizados sejam precisos, consistentes e confiáveis. A completude dos dados é um desafio, e 55% dos líderes de dados prefeririam fazer um tratamento de canal do que tentar acessar todos os dados de sua empresa. Construir confiança na IA começa com um entendimento profundo dos dados e a capacidade de examinar as fontes com base na qualidade, acesso e armazenamento.
As organizações devem considerar a sensibilidade dos dados utilizados pela IA, especialmente em relação aos requisitos de conformidade regionais, setoriais ou corporativas durante a implementação. Se houver preocupações sobre como esses dados críticos serão acessados e utilizados pela IA para gerar insights, as empresas devem ajustar sua abordagem para garantir a manutenção rigorosa da privacidade dos dados.
Para extrair o máximo valor da IA, as empresas precisam desenvolver uma estratégia de dados moderna e abrangente. Uma arquitetura de dados bem estruturada permite que a IA impulsione o crescimento da receita, reduza custos e melhore a eficiência operacional. O data fabric, lakehouse e mesh podem ser vistos como aceleradores e modelos para um melhor conhecimento e entendimento dos dados, tornando-os disponíveis de forma segura e compatível, o que possibilita uma implementação mais rápida em casos de uso, IA ou outros.
Essa abordagem permite que as organizações gerenciem desafios complexos de dados em diferentes funções. A rastreabilidade dos dados garante a adesão a políticas de segurança rigorosas e controles de acesso em todos os ambientes, proporcionando uma governança robusta. A capacidade de rastrear a origem e o uso dos dados é fundamental para garantir a responsabilidade e a conformidade.
Impulsionando Valor com Arquitetura de Dados Moderna
Ao investir em uma arquitetura de dados moderna, as empresas podem transformar a IA de uma promessa distante em uma realidade tangível. Essa arquitetura deve ser flexível e escalável, permitindo que as organizações se adaptem às mudanças nas necessidades de negócios e aproveitem novas oportunidades à medida que surgem.
Ao desenvolver um profundo conhecimento dos dados e apoiar a IA com a arquitetura correta, aqueles que buscam implementar conceitos de IA na produção podem se preparar para o sucesso. O mesmo processo de aprendizado garantirá que outros projetos de dados, como a análise avançada, também entreguem resultados. No entanto, esse processo de coleta de conhecimento deve ser o primeiro passo.
Estabelecer essa base é fundamental para garantir que os projetos de IA realizem seu vasto potencial, o que, por sua vez, ajudará a impulsionar valor real e crescimento para os negócios. Ao adotar uma abordagem estratégica e focada em dados, as organizações podem desbloquear o poder transformador da IA e alcançar resultados significativos.
Para garantir o sucesso na implementação da IA, é crucial que as organizações invistam em uma cultura de dados que promova a colaboração, a inovação e a aprendizagem contínua. Os funcionários devem ser capacitados a utilizar os dados de forma eficaz, e a liderança deve estar comprometida em apoiar os projetos de IA em todos os níveis da organização. Esse esforço coletivo é essencial para transformar a IA em um motor de crescimento e inovação.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via AI Business
