5 mitos desvendados sobre inteligência artificial

A expectativa em torno da inteligência artificial gerou muitos mitos. Os líderes de enterprise architecture e inovação tecnológica que estão implementando projetos de inteligência artificial (IA) devem separar a realidade dos mitos para criar ou aprimorar estratégias que gerem valor aos negócios.

 

Principais Descobertas:
  • A IA tem um enorme potencial, mas os líderes de data & analytics demoram a identificar como obter seu valor de negócio. 
  • A expectativa sobre os modelos explainable AI e black-box AI pode resultar na inibição não intencional da sua adoção em determinados contextos de negócios.
  • Operacionalizar a IA como parte de um sistema automatizado de tomada de decisão é a maior barreira para seu sucesso.
  • Os líderes de data e analytics estão sobrecarregados com o número de tecnologias de IA disponíveis. Eles lutam para decidir quais e quando selecionar.sit.
O Gartner recomenda para os líderes de enterprise architecture e inovação tecnológica que estão envolvidos em áreas que usam IA:  
  • Ampliar valor combinando prioridades de negócios com oportunidades de curto prazo, especialmente aquelas que impulsionam o poder da IA para aumentar o trabalho humano, decisões e interações.
  • Documentar as explicações consultando as linhas de negócios ou os departamentos jurídicos. Os líderes devem contextualizar os modelos de IA e definir como a IA se encaixa no design e nas operações gerais das soluções de negócios.
  • Aguçar a curiosidade organizacional para aceitar a IA, usando os orçamentos de implantação e de infraestrutura previamente aprovados e assegurando a ajuda de especialistas na operacionalização da IA.
  • Aproveitar a tecnologia de IA do seu fornecedor de cloud preferido. Esses provedores têm os recursos aprimorados, como integração, implantação e escalabilidade de infraestrutura, necessários para sistemas baseados em IA.
  • Criar um pipeline de machine learning flexível, aproveitando primeiro os algoritmos tradicionais. Se eles não forem bons o suficiente, os líderes devem utilizar abordagens de deep learning com todas as suas complexidades conhecidas.

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