Desafios da IA

Aparentemente, a pandemia não atrapalhou os planos de investimento em transformação das empresas. Ao contrário, somente nos dois primeiros meses da crise de saúde houve um avanço relativo a mais de 5 anos na adoção de tecnologia digital (fonte: McKinsey) e 24% das empresas ampliaram os investimentos em IA, enquanto 42% delas mantiveram os planos intactos (fonte: Gartner). Mas nem tudo são flores. Apenas 30% das empresas tiveram sucesso em seus projetos de IA e ML (inteligência artificial e machine learning) e 3% delas relataram fracasso nas tentativas. Acontece que projetos de IA e ML exigem muito mais do que investimento em tecnologia. Os profissionais envolvidos na implantação dos projetos precisam dominar diferentes tecnologias, especialmente arquitetura em Nuvem, e contar com alto índice de automação do negócio em que trabalham, desde o início do desenvolvimento do projeto. Sem falar na necessidade de conhecer profundamente todos os membros da organização em que trabalham, sob o risco de o projeto fracassar. E as empresas precisam considerar cuidadosamente prazos e montante de investimento necessário, uma vez que projetos de IA e ML são muito diferentes de simples projetos de TI. Por exemplo: o desenvolvimento de um único algoritmo pode levar mais de 6 meses de trabalho duro e altamente especializado.