IA generativa é uma promessa incrível, mas seu potencial é frequentemente bloqueado por experiências ruins com aplicativos.
Os líderes de IA não estão apenas lutando com o desempenho do modelo – eles estão enfrentando a realidade prática de transformar a IA generativa em aplicativos fáceis de usar que proporcionam valor empresarial mensurável.
As demandas de infraestrutura, as expectativas pouco claras de resultados e os processos complexos de prototipagem paralisam o progresso e frustram as equipes.
O ritmo acelerado da inovação em IA também introduziu uma crescente variedade de ferramentas e processos, forçando as equipes a gastar tempo na integração e em funcionalidades básicas, em vez de fornecer soluções de negócios significativas.
Este weblog explora por que as equipes de IA enfrentam esses obstáculos e oferece soluções viáveis para superá-los.
O que impede aplicativos de IA generativos eficazes?
Embora as equipes avancem rapidamente nos avanços técnicos, muitas vezes enfrentam barreiras significativas para fornecer aplicativos de negócios utilizáveis e eficazes:
- Complexidade tecnológica: Construindo a infraestrutura para apoiar aplicativos de IA generativos — desde bancos de dados vetoriais até orquestração de Massive Language Mannequin (LLM) — requer conhecimento técnico profundo que falta à maioria das organizações. Escolher o LLM certo para necessidades comerciais específicas adiciona outra camada de complexidade.
- Objetivos pouco claros: A imprevisibilidade da IA generativa torna difícil definir objetivos claros e alinhados aos negócios. As equipes muitas vezes têm dificuldade para conectar os recursos de IA a soluções que atendam às necessidades e expectativas do mundo actual.
- Talento e experiência: A IA generativa se transfer rapidamente, mas talentos qualificados para desenvolver, gerenciar e governar essas aplicações está em falta. Muitas organizações dependem de uma variedade de funções para preencher lacunas, aumentando os riscos e retardando o progresso.
- Lacunas de colaboração: O desalinhamento entre as equipes técnicas e as partes interessadas nos negócios geralmente resulta em aplicativos de IA generativos que não atendem às expectativas, tanto no que entregam quanto na forma como os usuários os consomem.
- Barreiras de prototipagem: A prototipagem de aplicativos generativos de IA é lenta e consome muitos recursos. As equipes lutam para testar as interações dos usuários, refinar as interfaces e validar os resultados de forma eficiente, atrasando o progresso e limitando a inovação.
- Dificuldades de hospedagem: Altas demandas computacionais, complexidades de integração e resultados imprevisíveis muitas vezes tornam a implantação um desafio. O sucesso requer não apenas colaboração multifuncional, mas também orquestração robusta e ferramentas que possam se adaptar às necessidades em evolução. Sem fluxos de trabalho que unam processos, as equipes ficam gerenciando sistemas desconectados, atrasando ainda mais a inovação.
O resultado? Um processo de desenvolvimento fraturado e ineficiente que mina o potencial transformador da IA generativa.
Apesar desses obstáculos na experiência do aplicativo, algumas organizações navegaram nesse cenário com sucesso.
Por exemplo, depois de avaliar cuidadosamente as suas necessidades e capacidades, o The New Zealand Submit — uma instituição com 180 anos — integrou IA generativa em suas operaçõesreduzindo as ligações dos clientes em 33%.
Seu sucesso destaca a importância de alinhar iniciativas generativas de IA com os objetivos de negócios e de equipar as equipes com ferramentas flexíveis para se adaptarem rapidamente.
Transforme desafios generativos de IA em oportunidades
O sucesso da IA generativa depende de mais do que apenas tecnologia: requer alinhamento estratégico e execução robusta. Mesmo com as melhores intenções, as organizações podem facilmente dar um passo em falso.
Ignore as considerações éticas, gerencie mal os resultados do modelo ou confie em dados falhos, e pequenos erros rapidamente se transformam em reveses dispendiosos.
Os líderes de IA também devem enfrentar tecnologias em rápida evolução, lacunas de habilidades e demandas crescentes das partes interessadas, ao mesmo tempo em que garantem que seus modelos sejam seguros, compatíveis e tenham desempenho confiável em cenários do mundo actual.
Aqui estão seis estratégias para manter suas iniciativas no caminho certo:
- Alinhamento de negócios e avaliação de necessidades: ancore suas iniciativas de IA à missão, visão e objetivos estratégicos da sua organização para garantir um impacto significativo.
- Preparação da tecnologia de IA: Avalie sua infraestrutura e ferramentas. A sua organização possui tecnologia, {hardware}, rede e armazenamento para dar suporte à implementação de IA generativa? Você tem ferramentas que permitem orquestração perfeita e colaboração, permitindo que as equipes implantem e refinem modelos rapidamente?
- IA segurança e governança: incorpore ética, segurança e conformidade em suas iniciativas de IA. Estabeleça processos para monitoramento, manutenção e otimização contínuos para mitigar riscos e garantir a responsabilização.
- Gestão de mudanças e treinamento: Promova uma cultura de inovação desenvolvendo habilidades, oferecendo treinamento direcionado e avaliando a preparação em toda a sua organização.
- Dimensionamento e melhoria contínua: Identifique novos casos de uso, meça e comunique o impacto da IA e refine continuamente sua estratégia de IA para maximizar o ROI. Concentre-se na redução do tempo de obtenção de valor adotando fluxos de trabalho que sejam adaptáveis às suas necessidades comerciais específicas, garantindo que a IA forneça resultados reais e mensuráveis.
A IA generativa não é um segredo do setor: ela está transformando empresas em todos os setores, impulsionando a inovação, a eficiência e a criatividade.
Ainda assim, de acordo com o nosso Pesquisa de necessidades de IA não atendidas66% dos entrevistados citaram dificuldades na implementação e hospedagem de aplicações generativas de IA. Mas com a estratégia certa, as empresas de praticamente todos os setores podem obter uma vantagem competitiva e explorar todo o potencial da IA.
Lidere o caminho para o sucesso da IA generativa
Os líderes de IA detêm a chave para superar os desafios de implementação e hospedagem de aplicativos generativos de IA. Ao definir objetivos claros, simplificar fluxos de trabalho, promover a colaboração e investir em soluções escaláveis, podem preparar o caminho para o sucesso.
Para conseguir isso, é elementary ir além do caos de ferramentas e processos desconectados. Os líderes de IA que unificam seus modelos, equipes e fluxos de trabalho ganham uma vantagem estratégica, permitindo-lhes adaptar-se rapidamente às mudanças nas demandas e, ao mesmo tempo, garantir a segurança e a conformidade.
Equipar as equipes com as ferramentas certas, treinamento direcionado e uma cultura de experimentação transforma a IA generativa de uma iniciativa assustadora em uma poderosa vantagem competitiva.
Quer se aprofundar nas lacunas que as equipes enfrentam no desenvolvimento, fornecimento e governança da IA? Discover nosso Relatório de necessidades de IA não atendidas para insights e estratégias acionáveis.
Sobre o autor
Savita tem mais de 15 anos de experiência na indústria de software program empresarial. Anteriormente, ela atuou como vice-presidente de advertising de produtos na Primer AI, uma empresa líder em tecnologia de defesa de IA.
A profunda experiência da Savita abrange gerenciamento de dados, IA/ML, processamento de linguagem pure (PNL), análise de dados e serviços em nuvem em modelos IaaS, PaaS e SaaS. Sua carreira inclui funções impactantes em empresas de tecnologia proeminentes, como Oracle, SAP, Sybase, Proofpoint, Oerlikon e MKS Devices.
Ela possui MBA pela Santa Clara College e mestrado em Engenharia Elétrica pelo New Jersey Institute of Expertise. Apaixonado por retribuir, Savita atua como membro do conselho da Conard Home, uma organização sem fins lucrativos da Bay Space que oferece moradia de apoio e serviços de saúde psychological em São Francisco.