Cinco maneiras de construir uma estratégia robusta de IA e automação

As empresas de hoje estão afogadas em dados e, do ponto de vista das operações de TI, este é um grande desafio. Cada vez mais, a única maneira de dar sentido a esses dados — enquanto operam na velocidade e escala da máquina — é com IA e automação. Essas tecnologias prometem capacitar as equipes de ITOps para resolver problemas com mais rapidez, construir serviços mais confiáveis ​​e eliminar a fadiga e o esgotamento. É por isso que 71% dos líderes empresariais e de TI dizem que estão a expandir os investimentos em IA e aprendizagem automática, enquanto outros 75% estão a fazer o mesmo em relação à automação, de acordo com uma pesquisa da PagerDuty.

No entanto, existem diversas barreiras a serem superadas.

Não basta simplesmente implantar essas ferramentas. As empresas precisam primeiro implementar uma estratégia clara de IA e automação. Isto permite-lhes apresentar o caso comercial para a adoção da tecnologia, demonstrar um ROI claro, definir expectativas, estabelecer metas e garantir flexibilidade durante toda a implementação.

Onde estão as principais barreiras?

Estima-se que mais de 35% das empresas utilizem IA em pelo menos uma função empresarial atualmente, enquanto 70% estão a começar a automatizar as suas operações comerciais. Espera-se que estes números aumentem para 70% e 90% até 2030, mas existem vários obstáculos que se colocam no caminho, incluindo:

• Qualidade dos dados: Os projetos de IA e automação que dependem de dados de baixa qualidade poderiam muito bem ter sido construídos em areia movediça. Inconsistências, imprecisões, falta de informação e outros problemas podem levar a distorções de dados, alucinações e, em última análise, a tomadas de decisão inadequadas. As partes interessadas técnicas e empresariais devem colaborar para criar uma arquitetura de dados robusta, juntamente com processos de limpeza e validação de dados. Políticas de governação de dados claramente definidas também são importantes para definir a propriedade, a responsabilidade e o controlo de acesso para projetos de IA e automação.

• Desafios técnicos: Sistemas legados, dívida técnica e fluxos de trabalho manuais ineficientes criam barreiras à adoção de IA e automação. As organizações devem abordar quaisquer lacunas nas suas infraestruturas, processos e dados antes de embarcarem em projetos.

• Mudança cultural: Dado o potencial da IA ​​e da automação para mudar fundamentalmente a forma como trabalhamos, existem preocupações compreensíveis sobre a deslocação de empregos. Para aliviar estas preocupações, os líderes seniores devem agir de forma proativa para enfatizar os benefícios das tecnologias. Estes incluem o potencial para os funcionários melhorarem e aumentarem as competências, e para se libertarem do fardo do trabalho manual.

• Segurança, privacidade e conformidade: À medida que aumenta a adoção da IA ​​e da automação, também aumentam as preocupações sobre possíveis riscos empresariais, como a exposição de informações confidenciais, preconceitos algorítmicos e alucinações que fornecem informações não confiáveis. As organizações precisam ficar atentas aos dados que alimentam os sistemas de IA e estar preparadas para se adaptarem a um cenário regulatório em rápida evolução. Devem considerar a implementação de salvaguardas robustas para proteger os dados contra acesso não autorizado e desenvolver práticas de implantação responsáveis.

Cinco maneiras de construir uma estratégia de IA melhor

Compreender as principais barreiras aos projetos de IA e automação é apenas metade da batalha. As organizações devem definir uma estratégia corporativa clara, tendo em conta os requisitos empresariais para aplicações orientadas por IA e os riscos para a conformidade, confiança e segurança.

Uma vez definida essa estratégia, considere as cinco etapas a seguir:

1. Defina expectativas

Os trabalhadores podem expressar preocupação com potenciais perdas de empregos resultantes da IA ​​e da automação. Uma solução é enfrentar proativamente essas preocupações com uma estratégia contínua de gestão de mudanças. Isso pode ajudar a comunicar os benefícios das tecnologias para melhorar a experiência dos funcionários e fornecer um cronograma para iniciativas.

2. Ofereça oportunidades educacionais

O treinamento on-line ou virtual e outras iniciativas educacionais podem ajudar a preparar os funcionários para um futuro de trabalho apoiado pela IA. Técnicas de gamificação como “semanas de hack” podem encorajar uma mentalidade de IA e automação entre os funcionários. Considere também identificar defensores das tecnologias que possam ajudar a fomentar o entusiasmo e a partilhar conhecimento.

3. Foco nas melhores práticas de gerenciamento de dados e governança

Projetos bem-sucedidos de IA e automação dependem fundamentalmente da qualidade e integridade dos dados nos quais são construídos. Para aumentar a confiança empresarial na qualidade dos dados, os líderes tecnológicos terão de colaborar com os seus pares em toda a empresa. Os processos internos de limpeza e validação de dados ajudarão a corrigir inconsistências e melhorar a precisão. Também vale a pena considerar trabalhar com um especialista terceirizado em gerenciamento e governança de dados.

4. Enfrente os desafios de infraestrutura e escalabilidade

A infraestrutura legada é inimiga da IA ​​e da automação, muitas vezes revelando-se uma barreira significativa aos esforços de integração. As organizações devem recorrer à computação em nuvem e distribuída para construir uma base para novos projetos que sejam robustos e escaláveis ​​o suficiente para lidar com as demandas das tecnologias emergentes. AIOps também pode ajudar automatizando fluxos de trabalho manuais, reduzindo a fadiga de alertas e fornecendo inteligência para ajudar a resolver a interrupção do serviço de forma proativa.

5. Defina casos de uso reais desde o início

Os líderes técnicos devem colaborar com as equipes de negócios para desenvolver casos de uso reais que vinculem as iniciativas de IA aos resultados de negócios desejados e aos principais indicadores de desempenho (KPIs). Estes resultados devem ser monitorizados e geridos antes, durante e depois da implantação para garantir que os participantes compreendem totalmente o seu impacto.

Mantenha-se flexível e siga em frente

Ninguém sabe exatamente como a IA e a automação evoluirão nos próximos anos. É por isso que vale a pena ser totalmente adaptável – mantendo a mente aberta para a adoção de tecnologia sem cair no hype do marketing. Vale a pena manter a cabeça limpa e avaliar quaisquer casos de uso, pilhas de tecnologia e KPIs relevantes.

Pode ser útil definir aqui uma métrica padronizada para medir o impacto do projeto durante os testes. Isso garantirá que a tecnologia esteja produzindo os resultados desejados e permitirá que as equipes de tecnologia intervenham rapidamente para mudar as coisas, caso isso não aconteça. Planeje cuidadosamente, seja flexível e compreenda os riscos e benefícios antes de embarcar em um programa de IA ou automação. Esta não é uma jornada que acontece durante a noite.

A postagem Cinco maneiras de construir uma estratégia robusta de IA e automação apareceu pela primeira vez em The New Stack.