Quais são os desafios comuns com a implementação de IA na tecnologia de negócios?

1 Qualidade e disponibilidade dos dados

Um dos fatores mais críticos para uma implementação bem-sucedida de IA é a qualidade e a disponibilidade dos dados. Os modelos de IA precisam de grandes quantidades de dados para aprender, e os dados devem ser precisos, relevantes e consistentes. No entanto, muitas empresas lutam com silos de dados, governança de dados, segurança de dados e problemas de integração de dados que limitam sua capacidade de aproveitar a IA. Para enfrentar esses desafios, os provedores de serviços de TI precisam ajudar seus clientes a estabelecer uma estratégia de dados, uma arquitetura de dados e uma cultura de dados que lhes permita coletar, armazenar, acessar e analisar dados de forma eficaz e ética.

2 Lacuna de competências e escassez de talentos

Outro desafio comum com a implementação de IA na tecnologia de negócios é a lacuna de habilidades e a escassez de talentos. A IA requer uma combinação de habilidades técnicas, analíticas e de negócios que estão em alta demanda, mas com pouca oferta. De acordo com um relatório do Gartner, 54% das organizações enfrentam limitações de habilidades como uma barreira para a adoção de IA. Para superar esse desafio, os provedores de serviços de TI precisam investir na qualificação e requalificação de sua própria força de trabalho, além de oferecer treinamento e educação para seus clientes. Eles também precisam colaborar com instituições acadêmicas, associações do setor e outras partes interessadas para promover um pipeline de talentos para IA.

3 Implicações éticas e sociais

Um terceiro desafio comum com a implementação da IA na tecnologia de negócios são as implicações éticas e sociais. A IA pode ter impactos positivos ou negativos na sociedade, dependendo de como é projetada, implantada e usada. Por exemplo, a IA pode melhorar o atendimento ao cliente, mas também pode levantar preocupações de privacidade. A IA pode melhorar a tomada de decisões, mas também pode introduzir preconceito e discriminação. A IA pode criar novos empregos, mas também pode substituir os existentes. Para enfrentar esses desafios, os provedores de serviços de TI precisam adotar princípios e estruturas éticas para IA, como justiça, responsabilidade, transparência e foco no ser humano. Eles também precisam se envolver com seus clientes, reguladores e o público para garantir que a IA esteja alinhada com os valores e expectativas das partes interessadas.

4 Integração e escalabilidade

Um quarto desafio comum com a implementação de IA na tecnologia de negócios é a integração e escalabilidade. As soluções de IA precisam ser integradas com sistemas, processos e fluxos de trabalho existentes, bem como com outras soluções de IA. Isso requer interoperabilidade, compatibilidade e padronização entre diferentes plataformas, ferramentas e linguagens. Além disso, as soluções de IA precisam ser escaláveis, o que significa que podem lidar com volumes, velocidades e variedades crescentes de dados, bem como com mudanças nas necessidades e ambientes de negócios. Para superar esses desafios, os provedores de serviços de TI precisam usar práticas recomendadas e metodologias para desenvolvimento, teste, implantação e manutenção de IA. Eles também precisam aproveitar a computação em nuvem, a computação de borda e outras tecnologias que permitem a escalabilidade da IA.

6 Gestão e adoção de mudanças

Um sexto desafio comum com a implementação de IA na tecnologia de negócios é o gerenciamento e a adoção de mudanças. As soluções de IA podem causar mudanças significativas na forma como as empresas operam, se comunicam e colaboram. Eles também podem afetar os papéis, responsabilidades e habilidades dos funcionários e gerentes. Portanto, os provedores de serviços de TI precisam ajudar seus clientes a gerenciar a mudança e a adoção de soluções de IA, bem como as implicações culturais e organizacionais. Eles precisam usar estratégias e ferramentas que facilitem a comunicação, a educação, a participação e o feedback entre as partes interessadas. Eles também precisam lidar com os medos, resistências e equívocos que podem surgir da adoção da IA.

7 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?