Talento e Tecnologia: essenciais para sucesso da IA

Talento e tecnologia: elementos essenciais para o sucesso da IA

O entusiasmo pela inteligência artificial (IA) é inegável. No entanto, seu valor para os negócios só será alcançado até que deixe de ser utilizada apenas como uma ferramenta operacional e se torne um recurso estratégico. Em suma, é nesse ponto que a IA realmente demonstra seu potencial: identificar tendências, antecipar mudanças e aproveitar oportunidades antes da concorrência.

Embora a maioria das empresas tenha grandes ambições relacionadas à IA, cerca de 94% planejam expandir seu uso nos próximos 12 meses. Conforme pesquisa recente da Sapio a maioria das organizações tem se concentrado em projetos táticos voltados para a eficiência organizacional. Inegavelmente, isso acontece ao invés de focar em iniciativas estratégicas que promovam o crescimento.

Com efeito, a mesma pesquisa também constata que as empresas estão excessivamente confiantes em sua prontidão para mudar de projetos táticos de IA para projetos estratégicos. O mais notável é que menos da metade dos líderes de TI das empresas relataram ter uma compreensão completa das necessidades em todo o ciclo de vida da IA.

A base de toda iniciativa tecnológica bem-sucedida, seja de IA ou qualquer outra, é compreender plenamente as necessidades, mas há uma deficiência significativa neste fator.

Dentro desse déficit, as falhas mais graves ocorrem nas áreas de talento e tecnologia. No segundo caso, isso se refere à infraestrutura de computação, armazenamento e redes, fatores necessários no suporte da IA.

Conquiste o talento certo

Ao considerar o talento em projetos de IA, as empresas parecem manter algumas suposições inválidas sobre a diversidade de indivíduos necessários. As empresas na pesquisa da Sapio citaram o elenco óbvio de personagens, como a alta liderança (C-Level), diretores de TI, engenheiros de IA/ML, cientistas de dados, gerentes de rede, entre outros.

Entretanto, menos de um quarto das empresas têm equipes jurídicas envolvidas nas conversas sobre a estratégia de IA dos negócios e, de maneira semelhante, apenas cerca de um terço incluiu o departamento de RH.

Isso reflete visões amplamente aceitas nas corporações de que aspectos legais, de conformidade e éticos são os menos prioritários para o sucesso da IA — escolhidos por apenas 13% e 11% dos participantes da pesquisa, respectivamente.

Isso é um grave ponto cego. Do ponto de vista jurídico e de conformidade, novas regulamentações estão a caminho em todo o mundo para as quais expertise é fundamental.

Para o RH, a capacidade de preencher essas posições prioritárias depende de uma forte representação em cada equipe de iniciativa de IA a fim de evitar gargalos na aquisição e retenção de talentos que levam a atrasos ou até mesmo ao abandono do projeto.

Reconheça lacunas na infraestrutura de TI

Bem como o talento, as empresas também estão excessivamente confiantes em suas capacidades tecnológicas relacionadas à IA. Ainda de acordo com o relatório da Sapio, 93% dos líderes de TI afirmam que sua infraestrutura de rede está pronta para suportar o tráfego de IA.

Além disso, 84% indicam que seus sistemas têm flexibilidade suficiente em capacidade computacional para lidar com as demandas exclusivas de aplicações de IA em grande escala.

Mas a certeza se desfaz após uma checagem mais profunda. Por exemplo, 40% ou menos dos líderes de TI compreendem totalmente as necessidades exclusivas de rede e computação para ajuste ou inferência de modelos de IA.

Claramente isso representa um perigo na garantia de que as aplicações de IA tenham os recursos tecnológicos necessários.

Adote uma abordagem piloto

Para descobrir quais talentos e tecnologias sua empresa precisa para passar da adoção tática para a estratégica de IA, comece usando testes pilotos menores. Isso ajudará a descobrir as lacunas em seus núcleos de talentos e tecnologia.

Os pilotos também oferecem a oportunidade de equilibrar as equipes de negócios e TI multifuncionais e determinar quais lacunas precisam ser abordadas. Independentemente disso, todas as áreas funcionais, negócios e TI, devem ser bem representadas desde o início. Isso garante expertise suficiente para identificar e abordar pontos cegos e obstáculos durante o piloto e na transição para uma iniciativa de produção maior.

Dessa forma, moldamos adequadamente as iniciativas de IA para garantir que os insights que elas obtêm sejam adequados ao propósito designado e resolvam problemas prioritários.

Infraestrutura: opte por nuvens privadas ou híbridas

Do ponto de vista da infraestrutura tecnológica, é tentador considerar o uso de um piloto na nuvem pública. Todavia, o uso de plataformas de nuvem pública pode resultar em uma latência significativa nos processos de computação. Isso impede que os modelos de IA operem nas velocidades necessárias para realizar cálculos em tempo real em grande escala.

Este fator torna uma abordagem de nuvem pública pouco atraente para a implementação da IA empresarial, pois ela eventualmente terá de ser migrada para uma nuvem privada e ter suas aplicações de IA reconfiguradas, o que cria ineficiências que atrasam os lançamentos de produção e aumentam substancialmente os custos.

Para obter a capacidade, desempenho e escalabilidade necessários, é recomendado que as empresas implementem uma infraestrutura de nuvem privada desde o início. As nuvens privadas são projetadas para lidar com as cargas de trabalho exclusivas de uma estratégia de IA mais complexa.

Além disso, as nuvens privadas oferecem mais economia. As organizações podem começar com uma solução dimensionada para as fases iniciais do piloto. Depois, elas crescem exponencialmente para incluir as soluções de supercomputação apropriadas à medida que avançam para a produção. Essa abordagem permitirá evitar custos de reconfiguração e garantir lançamentos rápidos e eficientes.

Para empresas com pilotos de IA já em andamento em nuvem pública, a maneira mais eficaz de adicionar uma nuvem privada é implementar uma abordagem de nuvem híbrida. Uma nuvem híbrida fornece uma interface centralizada para gerenciar nuvens públicas e privadas, reduzindo significativamente os custos administrativos.

Um sistema aberto, flexível e adaptável resulta na inovação em IA

Independente de como sua jornada começa, planeje adotar soluções de sistemas abertos para sua infraestrutura. Isso dará à iniciativa de IA a capacidade de usar as melhores ferramentas para qualquer circunstância e não ficará presa às ofertas de um fornecedor específico.

Melhor ainda, procure soluções que também sejam agnósticas à nuvem. Isso permite que a equipe de TI use uma interface de gerenciamento unificada. Assim, poderão monitorar todas as cargas de trabalho de IA, independentemente de onde estejam ou em qual nuvem residam.

Além disso, escolha uma solução com uma arquitetura adaptável que possa ser escalonada rapidamente e adequadamente à medida que sua maturidade em IA avança.

Isso permitirá aproveitar grandes quantidades de dados públicos e privados para alimentar aplicações de análise e desenvolvimento de modelos de IA do treinamento ao ajuste.

Próximos passos

Com lacunas iluminadas e dicas sobre como fechá-las, sua empresa pode dar os próximos passos na jornada de IA. Ao construir uma base sólida de talentos e tecnologia, você pode fazer a transição de IA operacional para estratégica, aproveitando ao máximo a era da IA.

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Por Luis Albejante, especialista em Soluções de Nuvem Híbrida.

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