O desenvolvimento da inteligência artificial (IA) está bem encaminhado. Casos de uso promissores são apresentados com destaque nas notícias, e há muitas oportunidades para a IA em todos os setores.
A IA realmente apresenta possibilidades revolucionárias. A questão não é se você precisa incorporá-la à sua organização, mas sim quando, como e onde.
E é aí que muitas empresas têm dificuldades: Por onde começar e como desenvolver? Quais casos de uso deve abordar primeiro? É tarde demais para começar?
Por ser um fenômeno relativamente novo, é difícil para os executivos entenderem como usar o poder da IA para beneficiar os resultados da empresa. Este artigo explica como abordamos essas questões. Antes de entrar em mais detalhes, vamos discutir duas das crenças orientadoras da Keyrus com relação à IA. Essas crenças influenciam fortemente nossa abordagem recomendada.
O impacto potencial da IA é imenso. Dessa forma, o ponto focal da aplicação da IA deve ser a criação de valor, e não a redução de custos. É fácil pensar em aplicar a robótica para reduzir o tempo de processamento, mas o valor revolucionário da IA entra em jogo no desenvolvimento de novos produtos e mercados inexplorados.
As mudanças serão rápidas e frequentes. Uma ótima estratégia de IA permite mudanças drásticas. Cada horizonte de impacto (de curto a longo prazo) exige uma abordagem e uma atitude diferentes. Uma abordagem diversificada o ajudará a lidar com o que quer que a IA venha a lhe oferecer.
Otimização, metas e cooperação
A inteligência artificial imita a natureza. Durante séculos, os seres humanos se inspiraram na natureza. Desde nosso desejo de voar até a invenção mais peculiar do velcro, a natureza sempre impulsionou nossa imaginação.
Podemos nos inspirar na natureza para levar a inteligência artificial ao próximo nível também. Esse conselho é aplicável não apenas à IA em si, mas também ao desenvolvimento da capacidade de IA dentro da organização. E como sempre falamos sobre o “caminho” para um resultado final quando discutimos desenvolvimento, por que não nos inspirarmos exatamente nisso: caminhos e trilhas na natureza?
On Trails, de Robert Moor, é um ótimo livro sobre como os caminhos e as trilhas se formam, por que alguns melhoram com o tempo e por que outros desaparecem. Percebi que o porquê e o como da criação de trilhas fornecem uma ótima visão sobre otimização, o valor dos objetivos e como a cooperação pode levá-lo mais rapidamente aonde você precisa chegar. Em essência, um caminho ou trilha é algo que conecta o ponto em que você está agora ao ponto em que deseja chegar. E como é exatamente disso que se trata a criação de uma capacidade de IA, esses insights são ótimas maneiras de explicar nossa abordagem ao desenvolvimento de IA.
Vamos dar uma olhada em alguns exemplos do livro.
O primeiro exemplo destaca como as formigas - intencionalmente ou não - criam trilhas eficientes:
Ele (Richard Feynman) estava curioso para descobrir por que as trilhas das formigas inevitavelmente “parecem tão retas e bonitas”. Primeiro, ele colocou um cubo de açúcar no lado oposto da banheira e esperou por horas até que uma formiga o encontrasse. Em seguida, Feynman pegou um lápis colorido e traçou o caminho de retorno da formiga ao longo da banheira. A trilha resultante era “bastante irregular”, cheia de erros.
Outra formiga apareceu, seguiu a trilha da primeira formiga e localizou o açúcar. Mas, em sua pressa de voltar com a recompensa, a segunda formiga perdeu repetidamente a trilha da primeira, cortando muitas das curvas desnecessárias: a segunda linha era visivelmente mais reta do que a primeira. Por fim, ele seguiu até dez formigas com o lápis e, como ele esperava, as últimas trilhas que ele traçou formaram uma linha bem definida ao longo da borda da banheira.
Ele também discute o propósito das trilhas dos elefantes:
“Vejam só”, disse Blake, "assim como todas as trilhas na Inglaterra levam ao pub ou à igreja, todas as trilhas de elefantes tendem a levar a algo que os elefantes querem chegar".
Um terceiro exemplo destaca uma história sobre um pequeno grupo de zebras que alcançou uma área de terra com a ajuda dessas trilhas de elefantes, que provavelmente nunca teriam alcançado sozinhas:
“Por meio de uma série de caminhadas exploratórias, as zebras podem ter seguido uma cadeia de trilhas de elefantes que as levaram de uma fonte de água a outra até as salinas.”
Qual é a principal conclusão desses exemplos? Em resumo:
“Cada rastro é, em essência, um melhor palpite: uma formiga não deixa um rastro forte de feromônio a menos que tenha encontrado alimento, o que significa que ela já fez um cálculo correto de onde o alimento está. A mesma regra se aplica aos seres humanos - geralmente não deixamos rastros a menos que haja algo do outro lado que valha a pena alcançar. É somente quando um palpite inicial é feito, e outros o seguem, que um rastro começa a evoluir para uma trilha.”
Se você observar o que essas histórias nos dizem, verá que:
A primeira tentativa precisa ser correta, mas não perfeita. É mais importante começar e garantir que seu primeiro esforço seja bem-sucedido. Você otimiza ao experimentar, divergir e melhorar continuamente.
Para chegar a algum lugar, você precisa saber aonde quer ir. Sem um objetivo em mente, é difícil chegar onde você precisa estar. Infelizmente, ao contrário das formigas, os feromônios não nos ajudam a orientar nossas decisões estratégicas. Entretanto, somos abençoados com a capacidade de raciocinar, criar estratégias e planejar. Deixar de planejar é planejar o fracasso.
A experimentação compensa a longo prazo. Um aspecto inerente à experimentação é que alguns esforços fracassam. Na natureza, isso significa que os rastros valiosos se solidificam, enquanto os rastros inúteis desaparecem com o tempo. O mesmo se aplica às abordagens nos negócios; as que são bem-sucedidas fornecem valor mais do que suficiente para compensar.
A cooperação alimenta o sucesso. É possível que outros já tenham reunido conhecimentos significativos ou estabelecido as bases. Aprenda com eles e coopere com eles. Isso o levará mais longe do que você teria ido sozinho.
Objetivos diferentes resultam em caminhos diferentes. Sua abordagem deve ser adaptada ao que você deseja alcançar. Para chegar a uma fonte temporária de alimentos, uma trilha mais rudimentar é suficiente, mas uma fonte de água essencial durante todo o ano exige um caminho sólido.
Nossa abordagem para o desenvolvimento de recursos de IA
Nossa abordagem geral para o desenvolvimento de recursos de IA está fundamentada em nossas crenças orientadoras e também reflete os insights acima. Um dos elementos definidores de nossa abordagem reflete a última lição: cada horizonte de impacto tem sua própria abordagem.
Vamos analisar cada um deles separadamente.
Impacto de curto prazo: Criar impulso
Alcançar resultados é importante no curto prazo, mas ganhar impulso é o mais importante. Mais uma vez, é importante estar certo, mas a primeira tentativa não precisa ser perfeita. Queremos garantir que a empresa se familiarize com a ciência de dados, aprenda a fornecer casos de uso e aumente a visibilidade da IA em toda a organização.
Uma das primeiras etapas geralmente envolve a identificação e a priorização de casos de uso e a transformação desses casos em provas de conceito (POCs). Usando nosso conhecimento e informações específicas da empresa (por exemplo, por meio de um workshop de educação executiva), criamos uma pequena lista de casos de uso. Esses casos são pontuados com base no valor comercial e no esforço necessário e são priorizados de acordo. Isso geralmente resulta em casos de uso que aproveitam o que sua organização já tem. Isso minimiza o investimento inicial e garante o acúmulo de conhecimento interno.
Após a seleção do caso de uso correto, fazemos de tudo para garantir que a POC seja bem-sucedida. Criamos um plano de curto prazo e garantimos que as habilidades, as ferramentas, o suporte executivo, os dados e as pessoas certas estejam disponíveis para atingir a meta desejada.
Impacto a médio prazo: Planejar com antecedência
Muitas vezes, vemos que as organizações não têm um plano quando se trata de aumentar sua capacidade de IA. Enquanto um conjunto único ou menor de casos de uso pode orientar nossas ações no curto prazo, para obter um impacto no médio prazo, precisamos de uma abordagem mais abrangente que se baseie nessas primeiras iniciativas.
Criamos um roteiro abrangente que não apenas aborda os desafios técnicos, mas também analisa as mudanças necessárias em aspectos como governança, habilidades, processos, dados e informações e arquitetura.
Impacto a longo prazo: Experienciar
Em longo prazo, as coisas são menos claras; na IA, as coisas estão fadadas a mudar. Acreditando que a experimentação valerá a pena com o tempo, uma parte de sua organização deve se envolver com as últimas tendências, as técnicas mais recentes e as mudanças mais recentes no mundo da IA. Ao permanecer na vanguarda dessas mudanças, quando as coisas mudarem drasticamente, você estará preparado e à frente da curva. Se você não se mantiver atualizado, acabará voltando às primeiras etapas que destacamos.
É claro que a abordagem correta para sua empresa é regida por muito mais do que podemos discutir aqui. Poderíamos dedicar artigos inteiros à escolha certa da tecnologia e das ferramentas, e como sua governança pode mudar para se adaptar à nova realidade.
No entanto, acreditamos que, se você seguir essas três etapas essenciais corretamente, estará no caminho certo para criar um recurso de inteligência artificial viável e dimensionável em sua organização, tanto agora quanto no longo prazo.
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