[DIÁRIOS DA IA] IA e capacitação profissional: como melhorar e entregar resultados

1. Criar melhores modelos

A criação de modelos de IA melhores começa com a compreensão dos dados. A engenharia de atributos, que envolve criar novas variáveis a partir dos dados brutos, e a seleção do modelo adequado são etapas cruciais. A afinação dos hiperparâmetros, que ajusta os parâmetros que controlam o processo de aprendizado, também é fundamental para o desempenho do modelo. Melhorar nessa área exige atualização contínua sobre algoritmos, ferramentas e métodos, garantindo que os modelos sejam não apenas precisos, mas também alinhados com o problema a ser resolvido.

2. Implantar modelos de forma mais eficaz

Construir um modelo é apenas metade do desafio; implantá-lo no mundo real é onde o valor é realizado. Operações de IA envolvem a orquestração de várias tecnologias de software e nuvem para garantir que os modelos sejam integrados aos processos empresariais. Uma implantação eficaz requer acompanhar a evolução tecnológica e compreender como manter o desempenho e a relevância dos modelos à medida que as necessidades de negócios e os dados mudam ao longo do tempo.

3. Perguntas de negócio e tomada de decisão

Um dos elementos centrais da capacitação profissional em IA é formular as perguntas corretas de negócio. Cada modelo de IA responde a uma pergunta específica, e é crucial garantir que essa pergunta esteja alinhada com os objetivos da empresa. Seja para prever resultados futuros, identificar padrões ou avaliar desempenho, o sucesso depende de fazer a pergunta certa. Após o modelo fornecer insights, cabe aos humanos agir com base nessas informações, o que requer julgamento e experiência para interpretar e implementar as recomendações de forma eficaz.

4. Gestão de Mudanças

A IA não é apenas um desafio técnico, mas também cultural. Fazer com que as organizações adotem a IA muitas vezes exige superar resistências, treinar equipes e alinhar as iniciativas de IA com os fluxos de trabalho existentes. A gestão de mudanças garante que as ferramentas de IA sejam adotadas e confiadas pelos colaboradores, promovendo, assim, o valor que a IA promete. É essencial integrar a IA à cultura da organização por meio de educação e alinhamento com os objetivos empresariais.

5. Business Case

Um business case bem definido é a base para a implementação de IA. Isso envolve responder a várias perguntas: Qual será o valor que o modelo de IA trará? Quão preciso ele precisa ser para gerar resultados significativos? Quais são os custos associados ao desenvolvimento, implantação e manutenção? Definir esses elementos claramente permite que as organizações priorizem iniciativas de IA e aloque recursos de maneira eficaz.

6. Operações de IA

As operações de IA são a espinha dorsal dos projetos de IA bem-sucedidos. Isso envolve manter, monitorar e atualizar modelos em produção para garantir que continuem funcionais e úteis. As operações de IA vão além da simples implantação de um modelo – incluem gerenciar todo o ciclo de vida, garantindo escalabilidade e adaptando os modelos às necessidades de negócios em evolução. Também assegura que os modelos continuem atendendo aos padrões de desempenho e entreguem os resultados esperados.

7. Gestão de Riscos

A gestão de riscos em IA envolve antecipar o que pode dar errado e mitigar esses riscos antes que prejudiquem o projeto. Esses riscos podem surgir de desafios técnicos (como qualidade e disponibilidade de dados), desaprovação dos stakeholders, mudanças nas metas ou no cenário empresarial. A gestão de riscos adequada implica criar planos de contingência para esses fatores, garantindo que os projetos de IA não apenas sejam concluídos, mas também forneçam valor duradouro.