IA sem Armadilhas: evitando "AI Cancers" para implementação bem-sucedida

A Inteligência Artificial (IA) oferece soluções otimizadas para problemas simples e complexos, melhorando eficiência e impulsionando receita, inovação, fidelização de clientes e produção. No entanto, a implementação de projetos de IA bem-sucedidos requer uma abordagem estruturada e bem planejada, incluindo a aplicação prática da IA, a construção de uma "supermind", a participação crucial do C-Level, o aculturamento contínuo, a retroalimentação dos projetos e o monitoramento dos "AI cancers" – itens que vamos detalhar melhor ao longo deste artigo.

Para começar, falaremos sobre a "supermind". O termo refere-se à integração harmoniosa entre a IA e a inteligência humana de grupos multidisciplinares. A sua eficaz construção envolve a colaboração entre sistemas de IA e equipes humanas, onde ambos trabalham juntos para alcançar resultados superiores. A "supermind"  também é construída sobre a base de dados de alta qualidade, algoritmos avançados e a capacidade de adaptação contínua, permitindo que a organização tire o máximo proveito das capacidades da IA enquanto mantém o controle humano sobre decisões críticas.

Segundo dados da mais recente previsão do Gartner, Inc, a GenAI está impactando todos os segmentos e subsegmentos de tecnologia. Porém, para muitas empresas de software, a GenAI ainda é vista apenas como um custo, e não como um investimento. Embora o seu já seja uma realidade e promova aumento de produtividade e qualidade, o ganho mais efetivo envolve estratégia, modelagem de dados e uso associado com IA aplicada. Por exemplo, um chatbot que interage com o cliente, mas não hiperpersonaliza a relação, pode ser mais moroso que um humano e se tornar irritante. A entrega diferenciada parte de um algoritmo personalizado.

Diante deste cenário, a chave para o sucesso de um projeto de IA é o envolvimento do C-Level. Sua presença garante o alinhamento com os objetivos estratégicos da organização, focado em resultados, além de promover aprendizado e alinhamento cultural. Um squad de IA deve contar com participantes de todas as áreas, promovendo colaboração e participação de todos.

Outro pré-requisito vital para a implementação bem-sucedida de projetos de IA é o aculturamento contínuo, que envolve educar e treinar continuamente os C-Level e colaboradores sobre os benefícios e as aplicações da IA promovendo uma cultura de aprendizado e adaptação. O aculturamento ajuda a reduzir a resistência interna, aumenta a aceitação e maximiza o potencial de uso da IA em todas as áreas da organização.

A retroalimentação contínua também é essencial para a evolução da eficácia das iniciativas de IA. Trata-se de um processo de monitoramento e avaliação constante dos resultados do projeto, por meio da identificação de pontos fortes e áreas de melhoria, que permitem ajustes e otimizações baseados em dados reais, garantindo a evolução e adaptação às necessidades em mudança da organização.

Não podemos deixar de lado os "AI cancers", problemas crônicos que podem comprometer a integridade e a eficácia de um projeto de IA. Incluem dados de treinamento de má qualidade ou mal modelados, falta de transparência e interpretabilidade, falhas na governança dos projetos, viés no algoritmo ou uso de bibliotecas padrão, overtraining, falta de evolução dos modelos, problemas de escalabilidade, divergência de interesses políticos, falta de alinhamento com os objetivos de negócio e resistências – item que somado à descontinuidade por receio ao novo e perdas que ele pode trazer, são os maiores cânceres. Por isso, o monitoramento contínuo e a mitigação desses problemas são cruciais para o sucesso a longo prazo das iniciativas de IA.

Além disso, um dos maiores erros que envolvem a implementação de IA é a expectativa de que essa ferramenta seja uma "bala de prata", ou seja, uma solução única e definitiva para os problemas. Essa visão irrealista pode levar a decepções e cortes de projetos, especialmente por equipes que resistem à inovação. É fundamental entender que a IA é uma ciência poderosa, mas requer tempo, esforço e interação contínua para alcançar resultados significativos. O compromisso com a evolução é essencial para superar obstáculos e colher os benefícios a longo prazo.

Apesar de haver um processo de maturação importante nas empresas, que deve ser respeitado. Por meio de práticas estabelecidas para a implementação inicial, bem como mecanismos de governança que monitoram e ajustam os projetos de IA conforme necessário, é possível garantir que a organização se mantenha na frente da curva. Com esses pré-requisitos em mente, as organizações podem aproveitar todo o potencial da IA para impulsionar a inovação e o crescimento.

Portanto, para que um projeto de IA seja eficaz, é essencial que a IA aplicada seja aderente matematicamente à questão tratada. A solução deve ser personalizada para atender às necessidades específicas do desafio em questão, onde a premissa para construção das soluções é o conhecimento da ciência em que a IA se baseia.

Muitas soluções que "alucinam", o fazem por excesso de delegação para ferramentas genéricas como se fossem parceiras de trabalho. A força da IA aplicada consiste em sua capacidade de aprender e adaptar-se continuamente, fornecendo insights valiosos e melhorando a tomada de decisões.

Já a evolução contínua dessas iniciativas nas organizações, demanda por governança contínua e alinhada entre o estrategista de IA ou CAIO (Chief AI Officer), e o CEO (Chief Executive Officer), garantindo assim que a supermind siga nos trilhos e acelerando.

Ricardo Villaça, CAIO – Diretor de Inteligência Artificial da DRL AI.