Por que as empresas ainda lutam para implementar IA em toda a organização (e o que você pode fazer a respeito)

À medida que o entusiasmo em torno da inteligência artificial (IA) atinge o seu auge, tornou-se claro que a IA já não é apenas algo “bom de ter” para as empresas. Agora um divisor de águas pelos ganhos de eficiência e produtividade que oferece às empresas, não é de admirar que quase todas as empresas tenham alguma forma de IA em vigor.

Mas maximizar o seu potencial de IA pode ser um desafio considerável. Isto porque a implementação da IA ​​em toda a organização pode exigir recursos significativos, tais como competências técnicas e acesso a dados críticos e de alta qualidade. De acordo com o Estudo de Prioridades de IA 2023 da Foundry, metade das empresas entrevistadas estão lutando com a integração de TI, incluindo governança, manutenção e segurança, sendo esses problemas exacerbados pela falta de experiência interna para design e implantação, o que complica a criação de um negócio caso da IA. Além disso, 94% dos ITDMs têm dificuldade em abordar as implicações éticas ao implementar tecnologias de IA, sendo a privacidade dos dados o desafio número um para as empresas, com 41%.

Obstáculos estão por vir na implantação de IA

No entanto, os desafios da implantação da IA ​​podem ser atribuídos a vários factores. A primeira é a necessidade de restringir as oportunidades aos casos de uso mais impactantes, seja na criação de chatbots para melhorar o atendimento ao cliente ou na automatização do processo de criação de conteúdo, como descrições de produtos e postagens em mídias sociais. Ao mesmo tempo, as empresas precisam de gerir, preparar e garantir a segurança e a governação de dados empresariais críticos. Isto inclui manter-se atualizado com o cenário regulatório em constante evolução, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Isso pode complicar o gerenciamento de dados e, ao mesmo tempo, dificultar que as empresas permaneçam em conformidade com as mudanças nas regulamentações de IA.

Depois, há a crescente carga de trabalho exigida pelos aplicativos de IA. A utilização de grandes modelos de linguagem (LLMs), bem como de IA multimodal, pode colocar uma enorme pressão sobre a infraestrutura de IA. É por isso que, à medida que as empresas recorrem à IA para aumentar a eficiência, a construção de uma infraestrutura robusta de IA será fundamental para o sucesso dos negócios. As funções técnicas associadas à IA também são necessárias, mas esta tornou-se uma lacuna difícil de preencher, o que pode levar a limitações técnicas na implantação da IA. Por último, garantir respostas adequadas e precisas é uma preocupação ética que as empresas precisam de resolver urgentemente. Dados incompletos e a falta de múltiplas fontes de dados podem reduzir a eficácia das estratégias de IA, o que pode ser prejudicial para as empresas orientadas por dados. Neste caso, o principal desafio será identificar e capturar os dados certos para melhorar as suas ofertas e utilizar esses dados para extrair valor comercial e exceder a satisfação do cliente.

Ferramentas de IA inadequadas no mercado

Além destes desafios, as empresas também estão sobrecarregadas pelas limitações das ferramentas de IA existentes. Tomemos, por exemplo, a falta de ferramentas abrangentes de ponta a ponta que integrem estratégias de IA em três modelos de implantação: edge, data center central e nuvem. Muitas soluções atuais no mercado são incapazes de suportar uma gama crescente de casos de uso empresarial, como a incapacidade de processar dados visuais ou fornecer insights acionáveis.

Depois, há a complexidade inerente ao uso de ferramentas de IA, como agentes de IA. Na verdade, a Forrester previu que três quartos das organizações irão falhar ao construir os seus agentes internos de IA. A falta de explicabilidade da IA ​​– isto é, a capacidade de fornecer uma compreensão profunda de como os sistemas de IA chegam a uma determinada decisão ou recomendação – também pode minar a confiança na IA entre os utilizadores. Ao mesmo tempo, pode impedir que as equipas de TI garantam que o seu sistema de IA está a funcionar conforme planeado.

Por trás dos pilares de uma poderosa fábrica de IA

Enfrentar esses desafios está no cerne das fábricas de IA, e uma solução adequada pode ajudar as empresas a obter enormes retornos financeiros. Uma característica de uma ferramenta tão abrangente é a capacidade de simplificar a implantação de IA, ao mesmo tempo em que oferece suporte a diversas opções de implantação em todo o cenário empresarial. Isto se traduz em uma solução totalmente integrada que oferece testes e validação rigorosos, ao mesmo tempo que transforma dados em insights verdadeiramente valiosos, em vez de recomendações vagas. Juntos, esses recursos deverão permitir que as empresas cumpram os padrões de segurança e governança de dados.

Resumindo, a fábrica de IA certa deve:

• Apoie casos de uso de IA empresarial: Além dos casos de uso de IA, isso deve oferecer suporte a aplicativos de IA, ao mesmo tempo que inclui validação de ponta a ponta para dar suporte a todo o ciclo de vida da IA ​​generativa, desde inferência e geração aumentada de recuperação (RAG) até ajuste de modelo e desenvolvimento e treinamento de modelo.

• Trabalhe da maneira que quiser com um ecossistema aberto: Obtenha a flexibilidade para criar o ambiente operacional para qualquer operação de IA com uma pilha abrangente de ecossistemas de parceiros, incluindo provedores de colocation e hospedagem e fornecedores de silício.

• Ofereça flexibilidade de pagamento conforme o uso: Isso permite que as empresas adotem rapidamente soluções de IA sem precisar de um investimento inicial extenso. Com um modelo de assinatura, as empresas podem pagar apenas pelo que usam.

• Aproveite uma estrutura consistente de soluções: incluem hardware, software e estratégias que liberam as empresas para criar, lançar, produzir e dimensionar seus fluxos de trabalho de IA e IA generativa em suas equipes.

• Ofereça serviços profissionais: Uma equipe de especialistas deve ajudar as empresas a acelerar a transformação da IA, desde a identificação do caso de uso correto até a preparação dos dados. A formação e as certificações também devem ajudar as organizações a colmatar as lacunas de competências.

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