Três pilares para se trabalhar a inteligência artificial, segundo o Gartner

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Mesmo presente em aplicações de uso cotidiano, como chatbots, em aplicativos de mensagens e assistentes pessoais, a inteligência artificial está em estado embrionário dentro das corporações, segundo o Gartner.

A consultoria defende que o momento é de avaliar o impacto da tecnologia nos modelos de negócio e na experiência dos clientes. Isso cria um potencial para estratégias de negócios orientadas a dados e torna Data e Analytics um fator fundamental que, por sua vez, autoriza um estudo mais amplo do potencial de uso de AI. O Gartner elenca três pilares principais para se trabalhar a tecnologia:

Desenvolver linha clara de visão para geração de valor para os negócios. Comece avaliando a relevância da inteligência artificial para os mais importantes resultados de seu negócio, criando novas capacidades orientadas por dados, assim como uma nova visão em relação aos desafios operacionais e de TI específicos. Muitas organizações se tornam fãs das capacidades de AI, mas no processo elas falham em determinar os fatores estratégicos que podem gerar mais valor para as companhias.

Explorar o potencial revolucionário na experiência do cliente. Um levantamento dos membros do Círculo de Pesquisa do Gartner mostra que os três principais tipos de aplicativos de AI que eles usavam ou planejam usar se relacionam todos com melhorar a experiência dos clientes. A inteligência artificial apresenta oportunidades únicas para ganhar insights e criar personalização. Até 2020, 25% dos serviços aos clientes e operações de apoio integrarão assistentes virtuais com tecnologia inteligente em todos os canais de engajamento.

Abordar impactos organizacionais, de governança e tecnológicos. Preparar para desafios organizacionais, de governança e tecnológicos impostos por inteligência artificial. Focar em desenvolver uma cultura orientada por dados, habilidades em ciência de dados e a capacidade para "Falar Dados" de uma perspectiva de negócios.

O Gartner alerta que os executivos de TI devem levar em conta considerações éticas e regulatórias. É possível que os mesmos dados com os mesmos Analytics possam ser governados de forma diferente com base no contexto de uso – um sendo eticamente certo e o outro potencialmente errado, e com o mesmo sendo potencialmente verdadeiro para segurança, privacidade, conformidade, retenção e outros, desde que separadas as questões.

Agora é o momento dos Chiefs Data Officers (CDO) definirem estratégias de Inteligência Artificial e avaliarem o impacto nos modelos de negócios e na experiência dos clientes.

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