Movendo seus projetos piloto de IA para produção


Sem dúvida, a Inteligência Synthetic (IA) está revolucionando os negócios, com Os gastos com IA na Austrália devem atingir US$ 6,4 bilhões até 2026. No entanto, de acordo com O estado da IA ​​empresarial e da arquitetura de dados moderna relatório, enquanto 88% das empresas adotam IA, muitas ainda não têm a infraestrutura de dados e a qualificação da equipe para colher totalmente seus benefícios. Na verdade, mais de 25% dos entrevistados declararam que não têm a infraestrutura de dados necessária para alimentar a IA de forma eficaz. Também descobrimos que mais de 39% dos entrevistados disseram que quase nenhum de seus funcionários está usando IA atualmente.

Curiosamente, a Gartner previu que pelo menos 30% dos projetos GenAI serão abandonados após a prova de conceito até o ultimate de 2025. Com isso em mente, a questão então se torna: como você adotará tecnologias e projetos quando não consegue ver o tempo de valor que a IA trará para a organização?

Traduzindo o potencial da IA ​​em impacto comercial mensurável

Não se pode negar que uma estratégia de dados empresariais madura gera melhores resultados comerciais na forma de crescimento da receita e economia de custos. As organizações também veem melhorias na experiência do cliente, eficiência operacional e otimização da cadeia de suprimentos.

No entanto, para perceber completamente os benefícios da IA ​​e seu valor percebido, as organizações devem medir seus objetivos de IA em relação às principais métricas de negócios usadas internamente. Esse alinhamento é essential para a progressão desses projetos. Ele também se torna a base para a comunicação com as partes interessadas internas para garantir financiamento e investimento financeiro sustentados. Adotar métricas de negócios comuns também aumenta a probabilidade de implementação bem-sucedida e realização de valor desses investimentos.

Banco OCBCadoção da IA impactou efetivamente geração de receitas e melhor gestão de riscos. Além disso, melhorou eficiência dos desenvolvedores em 20%.

Garantindo a confiança da IA ​​com intenção

Projetos de IA não podem começar sem confiança. Confiar na IA equivale a confiar nos dados que ela usa, o que significa que eles devem ser precisos, consistentes e imparciais. A IA ética depende de dados confiáveis, garantindo resultados equitativos que reflitam os princípios da empresa.

Isto significa que o acesso à integridade dos dados é crítico. No entanto, é um desafio para 55% das organizações que sugerem que acessar todos os dados da empresa é mais assustador do que um tratamento de canal.

Garantir a confiança na IA envolve entender seus dados e examinar as fontes de dados, qualidade, acesso e armazenamento dentro da sua organização. Considere a intenção, potenciais vieses e implicações das decisões de IA. Tenha empatia com as perspectivas dos clientes sobre o uso de dados para orientar práticas éticas. Se você não aprovaria como os dados seriam usados, é um sinal para reavaliar sua abordagem.

Iniciando sua jornada de IA

Então, como você faz a transição de um projeto de IA do conceito para a produção completa e colhe seus benefícios? Aqui estão algumas dicas para organizaçõescomeçando sua jornada ética em IA:

  • Formule uma estratégia de dados. Isso começa e termina com o valor comercial. Observe a missão, a visão e os principais objetivos da organização e desenvolva uma abordagem holística que envolva pessoas, processos e tecnologia para alavancar seus ativos de dados e desenvolver capacidades e casos de uso para dar suporte aos objetivos comerciais.
  • Conheça seus dados, conheça sua intenção. Pergunte a si mesmo: os dados integrados em seus sistemas são confiáveis ​​e você pode confiar nas intenções de sua organização para usar esses dados? Um design deliberado e cuidadoso de sistemas de IA é essential para garantir que os resultados sejam justos e imparciais, refletindo o ethos e os princípios da organização. As organizações devem ter uma visão clara do que pretendem alcançar com a IA para evitar perder seus benefícios ou, pior, prejudicar sua reputação e a confiança do cliente.
  • Make the most of uma plataforma de dados moderna que unifique o ciclo de vida dos dados. Sua plataforma de dados deve facilitar a implementação de arquiteturas de dados modernas – malha de dados, material ou knowledge lakehouse aberto – com segurança e governança como base. Esta plataforma deve permitir que sua organização lide com os desafios complexos de dados que surgem diariamente em diferentes funções, permitindo a implantação perfeita de cargas de trabalho entre o native e a nuvem (ou multi-nuvem) sem refatoração de carga de trabalho. Mais importante, ela deve manter a rastreabilidade dos dados e sustentar políticas de segurança rigorosas e controles de acesso de um ambiente para outro.

Assistentes de IA – Democratize a IA para usuários

O que está na moda hoje pode não estar amanhã, e é possível que os LLMs públicos emblem se tornem uma coisa do passado antes que a próxima tecnologia disruptiva apareça. Talvez você ache o acesso aos seus dados desafiador ou não tenha as habilidades técnicas internas para construir e implementar recursos GenAI.

Felizmente, as plataformas de dados modernas com Assistentes de IA pode facilitar a adoção de IA em toda a organização, dando aos analistas de dados acesso a recursos de “IA conversacional” e a todos os usuários comuns acesso mais rápido aos seus insights baseados em dados.

Saiba mais sobre como a Cloudera pode ajudar a acelerar sua IA empresarial adoção.

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