Saiba como implementar eficazmente um primeiro projeto de inteligência artificial na estratégia da sua empresa. As dicas são do fundador da Google Brain.

A implementação da inteligência artificial ajuda qualquer empresa, de qualquer indústria, a diferenciar-se e   defender o seu negócio. Prevê-se que esta tecnologia transforme todos os setores da mesma forma que a eletricidade o fez há 100 anos e, segundo um estudo da McKinsey, poderá ter um impacto no produto interno bruto global de 11,3 biliões de euros até 2030.

Apesar de ser um tema em voga, nem sempre é fácil delinear uma estratégia que inclua esta tecnologia nas suas operações diárias, especialmente para as organizações que têm sistemas antigos.

Foi a pensar nisto que Andrew Ng – fundador e CEO da Landing AI, cofundador da Coursera e fundador e líder do Google Brain, o projeto de inteligência artificial da Google – desenvolveu o “AI Transformation Book”, um PDF com 12 páginas que explica, passo-a-passo e de forma clara, como as empresas devem incluir a inteligência artificial na sua estratégia.

Nele salienta que a utilização da tecnologia tem de ser feita de acordo com o contexto em que as empresas se inserem e que o sucesso dos primeiros projetos piloto vai convencer os stakeholders internos a investir em inteligência artificial.

O especialista escreveu também um artigo para a Harvard Business Review onde detalha algumas questões que deve colocar antes de arrancar com um projeto desta ordem:

“O projeto dá-lhe uma vitória rápida?”

Andrew aconselha a que utilize os primeiros projetos piloto para começar a criar valor o mais rapidamente possível. Para o fazer, escolha programas que demorem entre seis a 12 meses a desenvolver e que tenham uma alta probabilidade de sucesso. E, em vez de levar a cabo apenas um projeto, escolha dois ou três. A ideia é aumentar a probabilidade de ter um sucesso significativo nesta primeira fase.

“O projeto é demasiado trivial ou demasiado pesado?”

Para o primeiro projeto não precisa de criar uma solução disruptiva. Em vez disso, Andrew Ng sublinha que é preferível optar pela vitória rápida, mas que esta deve ser suficientemente significativa para convencer outros líderes de empresas a investir em projetos de inteligência artificial.

“O projeto é específico para a sua indústria?”

Ao optar por desenvolver um projeto específico da sua indústria, os stakeholders internos vão conseguir compreender facilmente o valor criado. Por exemplo, se enquanto empresa de IT desenvolver um projeto que tenha como objetivo utilizar a inteligência artificial para recrutar o melhor talento possível, é muito provável que acabe por não criar o valor pretendido. Isto porque:
– é muito provável que haja outras empresas especializadas nesta área a fazer isto melhor em formato outsourcing (como a Newton.ai);
– é menos provável que consiga convencer os líderes da decisão com este projeto do que se fizer algo específico para a sua área.

“Está a acelerar projetos piloto com parceiros credíveis?”

Caso não tenha ninguém in-house capaz de levar este tipo de projetos para a frente, considere trabalhar com parceiros externos que criem valor.

Uma boa solução para este problema podem ser as start-ups. As pequenas equipas especializadas neste tema podem ser uma fonte de conhecimento ao mesmo tempo que lhes fornece as ferramentas, plataforma e informação para testarem as suas soluções.

“O seu projeto está a criar valor?”

É importante que desenvolva uma tese à volta da forma como o sistema de inteligência artificial vai criar valor. O especialista explica que esta tecnologia pode criar valor de três formas:
(1) reduzindo custos – automação cria oportunidades de redução de custos em quase todas as indústrias;
(2) aumentando as receitas – os sistemas de previsão e recomendação aumentas as vendas e a eficiência;
(3) lançando novos ramos de negócio – a inteligência artificial possibilita levar a cabo novos projetos que não eram possíveis anteriormente.

E acordo com Andrew Ng a criação de valor de um programa de inteligência artificial pode ser feita sem recurso a big data e, aconselha, que não deve optar por arrancar com um projeto deste género só porque existe muita informação disponível.

Como aumentar o potencial de sucesso do seu projeto de inteligência artificial

O especialista evangeliza a ideia de que a inteligência artificial é boa para automatizar tarefas e não empregos, pelo que é importante que tente perceber quais são as tarefas que podem ser automatizadas pelos colaboradores da sua empresa.

Antes de arrancar com um projeto piloto, Andrew Ng recomenda que:

Selecione um líder: alguém capaz de fazer a ponte entre os domínios da inteligência artificial e os especialistas na sua indústria. Desta forma, quando o projeto for bem-sucedido, o valor é facilmente explicado e entendido na organização. Andrew salienta que a ideia não é criar uma start-up de inteligência artificial, mas sim criar um projeto que influencie transversalmente as crenças que os stakeholders têm da tecnologia, de forma a apostarem em projetos futuros deste género.

Crie valor para o negócio e tenha cuidados técnicos: Tenha a certeza que, caso seja bem-executado, este projeto cria valor suficiente para o seu negócio – e que os líderes da empresa se apercebem disso. Contudo, convença-os com ideias exequíveis. Os cuidados técnicos podem levar algumas semanas a serem executados e podem precisar de uma equipa técnica.

Crie uma equipa pequena: O número de recursos pode variar consoante a magnitude do projeto. Porém, Andrew explica que já viu projetos que foram executados com pequenas equipas de cinco pessoas.

Comunique: Tenha a certeza que comunica os resultados do seu projeto quando atinge certas metas. Esta comunicação pode ser feita internamente, tanto aos líderes das empresas, como aos restantes colaboradores, e inclusive para fora através de press releases. Ter a certeza de que a equipa que está a trabalhar no projeto é reconhecida pelo CEO é fundamental para criar ímpeto.

O fundador da Google Brain acredita que todas as empresas podem, e devem, tornar-se boas na utilização de inteligência artificial e que a meta não é competir com as empresas online, mas sim ser o especialista desta tecnologia na indústria vertical do seu setor.

Salienta, ainda, que o maior impacto da inteligência artificial não será nas áreas da internet, mas sim em setores mais tradicionais, como o fabrico, educação, agricultura, energia e logística.

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