Conheça os principais desafios para tornar a IA parte da transformação digital

Nesta nova era de concorrência global e disrupção, as empresas precisam atender cada vez mais as expectativas dos seus clientes que esperam encontrar, ao mesmo tempo, produtos com maior qualidade, com preço justo para a marca e, claro, experiências únicas. E tudo isso só é possível com o uso de inovadoras plataformas e aplicações – a chamada transformação digital.

Mas a transformação digital pode ser uma faca de dois gumes, gerando novas demandas, mas também entregando novos recursos para apoiar o negócio, criando muitas oportunidades e desafios para os gerentes de TI, principalmente quando pensamos em como incluir a inteligência artificial (IA) nesse processo.

As empresas precisam criar uma infraestrutura digital que permita que as IAs, cada vez mais inteligentes por conta de algoritmos de aprendizado de máquina, executem funções cada vez mais complexas nessas plataformas. Sem uma nova orientação a dados – em torno dos dados do cliente, atendimento e até do design de produtos – as marcas correm o risco de fazer falsas promessas.

E quando se fala em relacionamento com o cliente, o que importa é que eles sintam que estão obtendo uma interação instantânea, onde se sentem no controle e que se adapta às suas necessidades. E é aí que começam os desafios da IA.

Desafios da inteligência artificial

Quando as empresas decidem incorporar a IA às suas estratégias de transformação digital, quais são os principais desafios que deverão ser enfrentados?

Os sistemas de diálogo em linguagem natural continuam melhorando e oferecem conversas mais naturais e humanas, afetando a maneira como os clientes se envolvem com dispositivos inteligentes e com a Internet. A IA criará a próxima onda de transformação digital e as empresas devem estar prontas para os três principais desafios: a perspectiva do cliente, os dados e o toque humano.

1Perspectiva do cliente

Primeiro, as empresas devem focar no cliente, em vez de se concentrarem nas ferramentas. O valor do negócio está na experiência do cliente e não há melhor maneira de melhorar isso do que através da IA. Consultores robóticos, chatbots, notificações ativas e recomendações de produtos são exemplos de como a IA melhora a experiência do cliente. Comece seu projeto de IA com o cliente em mente, examinando mais atentamente suas jornadas e determine se você oferece aos clientes as opções mais relevantes em todas as etapas.

2Dados, dados e mais dados!!!

O segundo desafio é a falta de uma forte estratégia de dados. A IA é tão boa quanto os dados que usa. Portanto, seu gerenciamento de dados desempenhará um papel fundamental na implementação de uma estratégia eficaz de IA e garantirá que seus dados sejam confiáveis, contextualizados ​​e seguros. O objetivo é adotar uma abordagem de plataforma conectada. Ao adotar uma perspectiva de plataforma única, você pode criar uma base forte e escalável para a inovação e oferecer uma experiência superior ao cliente.

3O toque humano

Finalmente, nunca perca de vista o toque humano. A IA não substitui a interação humana. E, com base na avaliação da jornada do cliente, sua estratégia de IA deve oferecer uma experiência pessoal consistente em todos os pontos de contato. Juntas, pessoas e máquinas podem trazer uma transformação digital que nenhuma delas pode gerenciar sozinha.

Ciclo de vida da IA ​​e seus desafios

Mas os desafios da inteligência artificial não terminam aí. Vencer os desafios da IA é uma tarefa que deve ser levada em consideração durante todo o seu ciclo de vida, que abrange vários estágios e envolve vários participantes. Essas partes interessadas não são apenas cientistas de dados, mas também engenheiros de dados, equipes de TI, analistas de negócios e desenvolvedores de aplicativos. Muita coisa precisa acontecer antes que modelos de aprendizado de máquina possam ser construídos, como definir o problema de negócios, adquirir dados e prepará-lo. Este trabalho requer colaboração entre diferentes funções, sob a supervisão do gerente de TI.

Existem inúmeros obstáculos ao longo do ciclo de vida da IA, mas os três desafios enfrentados pela maioria dos líderes incluem acesso a dados, operacionalização do aprendizado de máquina e gerenciamento de um ciclo de vida complexo para criar modelos.

O acesso aos dados inclui o gerenciamento de dados no local, na nuvem ou em um ambiente híbrido. Encontrar e combinar dados é um desafio para a maioria das organizações, especialmente se esses dados vêm em vários formatos (ex: estruturados, não estruturados), em velocidades diferentes (ex: lote versus fluxo contínuo) e / ou estão incompletos.

A operacionalização do aprendizado de máquina inclui a implantação, o monitoramento e o gerenciamento de modelos – uma etapa que muitos projetos de aprendizado de máquina não alcançam. Para uma implantação bem-sucedida da IA, os modelos geralmente precisam ser recodificados e, uma vez implantados, eles devem ser monitorados continuamente para garantir resultados precisos ou serem retirados e reciclados. Os bloqueios podem ocorrer em cada estágio do ciclo de vida e, na maioria das vezes, estão muito mais relacionados ao processo do que simplesmente relacionados à tecnologia.

mkt intelligenzia
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