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INSIGHTS Coluna do

CEZAR TAURION cezar.taurion@kickgrupo.com.br

É VP e Diretor de Inovação da Cia Técnica, Partner e Head de Corporate Ventures da Kick Ventures. Profissional e estudioso de Tecnologia da Informação desde fins da década de 70, com educação formal diversificada, em Economia, mestrado em Ciência da Computação e MBA em Marketing de Serviços, e experiência profissional moldada pela passagem em empresas de porte mundial. Palestrante em eventos e conferências de renome. É autor de nove livros.

IA: um breve roteiro para sair da ideia para o mundo real. “A primeira lição é que antes de investir tempo e dinheiro em IA, você precisa de uma estratégia para orientar sua utilização. Sem uma estratégia de negócios que considere IA, a IA se tornará um custo adicional que não fornecerá um adequado retorno do investimento. As iniciativas de IA não devem ser feitas pelo modismo (“todos estão fazendo”), mas com objetivos bem claros para resolução de problemas de negócio”

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ecentemente li um estudo interessante do MIT Sloan, “Winning With AI”. O resultado do estudo mostrou que 9 entre 10 executivos já entendem que IA representa oportunidade de negócios, mas por outro lado 45% a percebem como risco. O risco está em não ser rápido o suficiente para adotar IA e, com isso, perder espaço para outras empresas ou novos entrantes que sejam mais ágeis no seu uso. Por outro lado, as empresas que já iniciaram sua jornada em IA ainda não conseguiram obter resultados significativos. Cerca de 7 entre 10 pesquisados disseram que os resultados alcançados foram negligíveis. Por que isso acontece? A resposta deve vir dos casos que estão dando certo. Os resultados positivos aparecem quando a empresa tem uma estratégia de negócios que considera IA com senso de urgência; enfatiza crescimento do negócio com novas oportunidades alavancadas por

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INFORMATION MANAGEMENT | JAN 2020

IA e não objetivam prioritariamente redução de custos; conseguem integrar IA como parte de uma solução de negócios que envolva outros sistemas; e investiram adequadamente em talentos, sejam técnicos qualificados como ML engineers e data scientists, bem como educação para executivos poderem extrair o potencial de IA. Essas empresas entenderam que IA não é uma questão de tecnologia, mas IA é um meio, uma ferramenta, que ajuda a desenvolver ou criar novos negócios. A pergunta certa que elas se fizeram foi:” Diante das transformações provocadas pela revolução digital, quais são nossos objetivos de negócio para os próximos anos e como a IA poderá nos ajudar a alcançar estes objetivos?”. Reparem que não existe uma estratégia de IA isolada, mas uma estratégia de negócios que coloca IA como fundamental e urgente. Assim a primeira lição é antes de investir tempo e dinheiro em IA, você precisa de uma estratégia para orientar sua utilização. Sem uma estratégia

de negócios que considere IA, a IA se tornará um custo adicional que não fornecerá um adequado retorno do investimento. As iniciativas de IA não devem ser feitas pelo modismo (“todos estão fazendo”) mas com objetivos bem claros para resolução de problemas de negócio. Esteja atento às suas limitações, e separe os mitos da realidade. Não existem soluções “plug-and-play” que magicamente funcionam do nada, sem uma, às vezes longa e exaustiva fase de treinamento do algoritmo aos seus dados; não esqueça que nem tudo pode e deve ser resolvido através da IA; estude e se aprofunde nos conceitos, potencialidades e limitações da IA; priorize seus projetos de IA baseados no valor a ser gerado e na sua viabilidade (existem dados para possibilitar treinamento do algoritmo?); assegure-se que você tem equipe preparada (“ML engineers” não são colhidos em árvores); e reserve budget adequado. O treinamento dos algoritmos pode demandar muito tempo e a implementação do sistema pode demandar grandes recursos

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Revista IIMA 89  

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