Maximizando o valor comercial com estratégias de dados impulsionadas por IA

Investir na nuvem abre novas possibilidades com a IA, mas aproveitar esse potencial exige acesso a dados de alta qualidade.

Na empresa moderna, os dados não são apenas um ativo; são a chave para o sucesso, simplificando o caminho para as organizações alcançarem resultados comerciais. Uma dieta de dados diversos e ricos é necessária para alimentar e aperfeiçoar os modelos de IA para executá-los, treiná-los e integrá-los de forma eficaz. Os modelos de IA sintetizam exemplos a partir desses dados para gerar novos insights e impulsionar resultados de negócios. Na verdade, a nuvem abriu o caminho para a IA, com os dados servindo como seu motor.

Quando alimentados com diversos exemplos, os modelos de IA tornam-se adeptos em analisar, aprender e identificar padrões e relações. Esses padrões e relações, então, formam a base para que o modelo de IA faça previsões ou decisões sobre o que acontecerá com novas entradas de dados. Sem dados, o bom funcionamento da IA se torna uma impossibilidade.

Essa mudança em direção a uma abordagem centrada em dados posiciona os dados muito mais do que um ativo operacional, como fábricas, equipamentos, propriedade intelectual e imóveis. Ela surge como a chave para desbloquear insights de negócios. Quando tratados corretamente, os dados podem impulsionar o crescimento. Como começar? Comece por reconhecer o valor inerente dos dados e resgate seus dados legados de silos.

Precisa de ajuda para transformar dados em resultados de negócios bem-sucedidos? Depois de alinhar sua estratégia de dados com a estratégia geral de negócios da sua organização, adote essas estratégias para aproveitar ao máximo seus dados.

Adote uma cultura e mentalidade orientadas por dados

Quando uma empresa constrói com sucesso uma cultura orientada por dados, ela capacita a tomada de decisões orientada por dados e a melhoria contínua. Uma cultura orientada por dados só é totalmente realizada quando as habilidades de análise de dados são comuns em todas as funções da sua organização e não exclusivas da equipe de dados. Aproveite o storytelling para garantir uma tradução perfeita entre a ciência dos dados e a arte dos negócios ao defender as melhores práticas e compartilhar notícias sobre vitórias comerciais.

Tratar dados como um ativo

Dados de alta qualidade são essenciais para a implementação bem-sucedida da IA. Ao tratar os dados como um ativo, as organizações podem desbloquear novas oportunidades, melhorar a eficiência operacional e impulsionar a inovação. Tratar dados como um ativo significa apoiar vários tipos de dados e saber onde obtê-los, como armazená-los e como garantir sua precisão e integridade.

Sua estratégia de dados deve ser defensiva e ofensiva, enfatizando governança, conformidade regulatória e controle de dados, segurança, privacidade, integridade e qualidade.

Obtenha informações de todos os seus dados

Muitas vezes, os dados estão dispersos por toda a empresa, presos em sistemas isolados e inacessíveis aos modelos de IA. Adquirir uma compreensão e um comando abrangentes de todos os seus dados dentro e fora da sua organização é crucial para usar conjuntos de dados internos, sintéticos e externos em todo o seu potencial. Até 2025, o Gartner prevê que o uso de dados sintéticos reduzirá o volume de dados reais necessários para o machine learning em 70%. Dados sintéticos são dados criados artificialmente a partir da IA e não dados coletados de observações do mundo real.

As organizações muitas vezes têm mais dados do que podem gerenciar razoavelmente. É aqui que a IA entra em ação. Como seu parceiro estratégico, a IA está revolucionando a forma como as organizações analisam tudo para obter informações reais e acionáveis.

Seu ecossistema de dados deve incluir uma arquitetura de dados flexível, que permita acessar dados onde quer que estejam e em vários formatos, desde streaming em tempo real até não estruturados. Um exemplo é como uma empresa farmacêutica que executa ensaios clínicos descentralizados pode usar a Internet of Medical Things (IoMT), incluindo wearables, para capturar dados de pacientes remotamente e reunir notas de pesquisadores não estruturadas, dados sintéticos e dados do mundo real para agilizar os ensaios clínicos. Isso poderia alcançar objetivos de negócios como simplificar esses ensaios e melhorar a experiência do paciente.

Torne os dados acessíveis, acionáveis e orientados para os resultados

Organizações que adotam a tomada de decisões baseada em dados e aproveitam a IA como um ativo estratégico, impulsionam decisões mais rápidas e informadas, promovem a inovação e ganham vantagem competitiva no panorama empresarial em constante evolução.

Fornecer acesso de autoatendimento a uma camada de dados comum para informações confiáveis, consistentes e de alta qualidade permite que as organizações usem seus dados ativamente na tomada de decisões. A IA pode ser integrada como consumidora de dados de autoatendimento, permitindo que ela acesse e use dados relevantes para cada usuário em toda a empresa e além.

Interfaces, como dispositivos móveis, também podem ser implementadas quando necessário. Isso permite que os usuários finais interajam facilmente com a IA para enviar informações derivadas para os trabalhadores de primeira linha e outros membros da equipe. Como resultado, você pode se adaptar rapidamente quando as tendências do mercado mudarem ou ocorrerem eventos imprevisíveis, como uma pandemia global ou recessão econômica.

Para validar seus modelos de IA e criar valor a partir de dados, você deve ter acesso a dados de alta qualidade, relevantes e diversos.

Alinhar o negócio e a estratégia de IA

Alinhar a estratégia de IA com a estratégia geral do seu negócio para garantir que as iniciativas de IA apoiem os objetivos da organização e contribuam para seu sucesso. Uma estratégia de IA bem projetada ajuda uma organização a identificar novas oportunidades de negócios e fluxos de receita.

Siga estes passos como parte de sua estratégia:

• Considere as implicações éticas, organizacionais, de liderança, culturais e legais da implementação da estratégia de IA.
• Crie um roteiro para o desenvolvimento, implementação e ampliação de aplicações de IA, bem como abordar as implicações éticas e legais da IA.
• Configure o gerenciamento de mudanças para uma implementação bem-sucedida.
• Identifique casos de uso — considere começar com casos de uso analíticos e, em seguida, evoluir para análises mais avançadas, como análise preditiva e modelos de aprendizado de máquina.

Amplie sua estratégia para incluir mais tecnologias emergentes, como a IA generativa, que permite que um conjunto mais diversificado de funcionários se envolva e use a IA. Eles podem fazer perguntas mais dinâmicas e obter respostas de uma maneira focada no ser humano e conversacional sem precisar de conhecimento técnico especial.

Passar por essas etapas pode acontecer mais rápido do que você pensa porque os hiperescaladores de nuvem, como a AWS e a Microsoft, estão tornando a IA generativa disponível para grandes e pequenas empresas através da nuvem.

Alguns fornecedores fornecem plataformas, como o Open AI Studio do Microsoft Azure, que permitem que as organizações ajustem seus modelos de IA generativa para sua empresa e setor. Eles podem então implantar em seus próprios aplicativos — por exemplo, adaptá-los para realizar uma tarefa específica, como geração de conteúdo, resumo, pesquisa semântica e tradução de linguagem natural para código.

Como avançar sua estratégia de IA

Pronto para usar a IA para transformar seus dados em um impulsionador de resultados de negócios? Siga estes passos:

Comece pequeno, experimente e itere

Comece com um projeto de IA que seja gerenciável e viável. Itere à medida que avança, testando seus modelos de IA e refinando-os com base nos resultados. Usando feedback em tempo real, a IA adaptativa retrai continuamente os modelos e se adapta rapidamente às mudanças nas circunstâncias do mundo real com base em novos dados e metas ajustadas.

Plano de implementação e monitoramento contínuo

Avalie seus sistemas de IA e avalie continuamente o desempenho de seus modelos de IA para que você possa fazer melhorias, conforme necessário. Monitore e avalie regularmente a eficácia de seus modelos de IA e use os dados para tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento futuro.

Lembre-se, começar com a IA é uma jornada, não um destino. É preciso tempo, esforço e recursos para desenvolver modelos de IA eficazes e integrá-los aos seus processos de negócios. No entanto, ao adotar uma abordagem estratégica e construir sobre seus sucessos, você pode perceber os benefícios da IA e ganhar uma vantagem competitiva em seu setor.

Priorizar a transparência

Priorize a transparência e a explicabilidade em suas aplicações de IA, garantindo que os modelos sejam transparentes e que as decisões que tomam sejam compreensíveis e explicáveis. Ao adotar uma abordagem responsável e ética à IA, certifique-se de que suas aplicações de IA estejam em conformidade com os padrões legais, como regulamentos de privacidade e segurança de dados, e siga os princípios de IA responsável.

Aproveite melhor os seus dados

Para saber mais sobre os valiosos dados e a conexão da IA, explore esses pontos de vista: IA baseada na nuvem e transformação baseada em dados. E para ver como a Unisys pode apoiar seus esforços, confira as soluções de dados e análise e as páginas de inteligência artificial.

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