Contente
- A chave para melhores resultados comerciais da ciência de dados
- Estendendo a IA para aqueles com experiência em domínio
- Entendendo o que entra nas decisões
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Lições da ascensão da Internet
- Tornando a tecnologia acessível agora
- Reduzindo o risco reduzindo o tempo e o custo
Fonte: Denisismagilov / Dreamstime.com
Leve embora:
O futuro da IA não são as impressionantes imagens da lua, mas o uso diário mundano que associamos às planilhas. Essa é a opinião que alguns têm sobre a emergência da IA de campos rarefeitos para uso comercial comum.
A chave para melhores resultados comerciais da ciência de dados
Em um Harvard Business Review artigo, Alessandro Di Fiore, fundador e CEO da Centro Europeu de Inovação Estratégica (ECSI) rebateu a premissa de que “empresas com mais cientistas de dados ter uma chance maior de gerar impacto nos negócios. ”Baseado tanto em seu trabalho de consultoria pesquisa, ele chegou à conclusão de que a contratação de um número maior de cientistas de dados não produz necessariamente melhores resultados para uma empresa.
A mesma observação foi feita para mim em uma entrevista recente com Henry James, fundador e vice-CEO da Fincross International, que disse que o que ele viu em empresas com vastos recursos para investir em ciência de dados é que eles podem, de fato, se sair melhor com uma equipe de cinco do que de 50.
Estendendo a IA para aqueles com experiência em domínio
O que realmente faz a diferença para uma empresa, Di Fiore, apontou: “é a democratização do acesso a AI ferramentas e poder de decisão entre gerentes e funcionários, o que cria um valor mais tangível. ”Ele continuou observando:“ As melhores práticas mostram como a democratização pode gerar decisões mais rápidas e melhor distribuídas, tornando as empresas mais ágeis e receptivas às mudanças e oportunidades do mercado. ”(Para saber como algumas empresas já estão usando IA, confira IA hoje: quem está usando agora e como.)
Embora ele não se importe com o termo "democratização" e prefira o "esporte de equipe", Todd Hay, COO da Ople, concorda com essa visão. Como ele explicou em uma entrevista à Techopedia, ele vê a mudança da IA rarefeita e centralizada para as massas como análoga à adoção de Planilhas, uma ferramenta útil que deve ser usada por todos os empresários.
"Os especialistas em assuntos e domínios estão na melhor posição para avaliar uma previsão que pode impactar os negócios", disse Hay. Mas com uma configuração que coloca os cientistas de dados no comando daqueles modelos preditivos, "Eles são excluídos do processo". Isso não é benéfico para os negócios.
Embora ele admita que os cientistas de dados têm experiência em matemática e estatística para julgar se um modelo tem bom desempenho ou não, eles não têm a capacidade de determinar quais perguntas devem ser colocadas na IA para resolver. E essa lacuna entre o conhecimento do modelo e o conhecimento das partes interessadas é o que explica o fato de que “70% a 80% dos modelos de casos nunca são usados”.
Entendendo o que entra nas decisões
Existem ramificações adicionais para não conseguir entender o modo como o modelo funciona. Em setores regulamentados como assistência médica, seguros ou finanças, disse Hay, a preocupação é estar em uma posição em que eles precisam explicar o processo de tomada de decisão aos auditores e não conseguirem fazê-lo.
Rick Saletta, executivo sênior de marketing de vendas da AI, aprendizado de máquina & data science, observou seu acordo na entrevista e disse que é por isso que as empresas agora procuram desenvolver uma "IA transparente", também conhecida como IA explicável. Como vimos em A IA tem algumas explicações a fazer, na ausência de uma explicação clara de como a IA chega a suas conclusões, você não pode ter certeza de que é "isento de preconceitos". Ele acrescentou que não é mais aceitável afastar a responsabilidade da empresa de operar de maneira justa, dizendo "a AI fez isto."
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
Lições da ascensão da Internet
O medo que permanece diante da IA funcionando como uma caixa preta está impedindo as empresas de colher todos os benefícios possíveis. Essa é uma mentalidade que precisa mudar, de acordo com Hay. Ele sugeriu AI hoje é como a internet no final dos anos 90. Isso significa que haverá algumas falhas espetaculares como Pets.com e outros erros desse tipo, devido ao fato de as pessoas não terem muita certeza de como aplicar a nova tecnologia. E o medo de novas tecnologias retém as pessoas, ele disse: "É novo, assustador e muito complicado".
Mas também há uma grande oportunidade para quem descobre. "Todas as coisas que estamos vendo agora foram abertas pela internet porque as pessoas estavam dispostas a experimentar coisas novas", disse Hay. É a mesma situação agora com IA permitindo pessoas para descobrir o que "eles nem sabiam que deveriam procurar". Eles também não devem duvidar de sua própria capacidade, pois muitos "têm mais habilidades na empresa do que pensavam que têm", particularmente "especialistas no assunto e pessoas que conhecem os dados. "
Tornando a tecnologia acessível agora
"Queremos ver como todas as empresas podem tirar proveito da IA agora - hoje", declarou Hay. Para que isso aconteça, é necessário que a IA seja acessível fora do círculo de especialistas em ciência de dados. "O número de cientistas de dados competentes no mundo está muito abaixo do número de empresas que se beneficiariam com isso", explicou ele. Assim, a chave para resolver mais problemas de negócios é “não treinar mais pessoas para serem Andrew Ng, mas tornar a tecnologia disponível para as pessoas”.
De fato, essa é a onda do futuro, de acordo com Gartner, que previu este ano, verá um aumento na Análise de "autoatendimento". Progresso significativo na IA, bem como tecnologias complementares como "SaaS (nuvem) analytics e BI as plataformas estão tornando mais fácil e econômico do que nunca para os não especialistas realizarem análises eficazes e informarem melhor suas tomadas de decisão ”, observou Carlie J. Idoine, diretora de pesquisa da Gartner.
Quando isso é colocado em prática em um negócio, e mais funcionários superam sua relutância em se beneficiar dos benefícios da IA, ela pode se tornar realmente um esporte participativo e não espectador dentro da organização. Essa mudança pode ter um tremendo impacto. (Se você ainda não pensou muito em IA para seus negócios, veja algumas implementações que você pode considerar: 5 maneiras pelas quais as empresas podem querer considerar o uso da IA.)
Reduzindo o risco reduzindo o tempo e o custo
"As pessoas têm tanto medo de gastar seis meses para executar uma hipótese", explicou Hay, porque é um investimento tão grande de tempo e dinheiro que pode falhar. No entanto, se AI não está reservada para esses grandes projetos de projeção lunar com um horizonte de tempo mais longo, mas para tarefas mais comuns concluídas mais rapidamente, possivelmente até diariamente, elas se tornam "mais como uma planilha", significando uma ferramenta acessível e barata que as pessoas não são medo de experimentar, mesmo trabalhando com vários diferentes para encontrar o que melhor se adapta às suas necessidades.
No entanto, a Idoine adverte que isso não significa que as empresas devam esperar que seus funcionários aprendam como usá-lo e adaptá-lo às suas necessidades por conta própria. Ela insiste que "processos de treinamento, suporte e integração são necessários para ajudar a maioria dos usuários de autoatendimento a produzir resultados significativos". Portanto, é necessário fornecer "as orientações corretas sobre como começar a funcionar rapidamente, bem como sobre como aplicar suas novas ferramentas para seus problemas comerciais específicos ”. E isso - em vez de aumentar os números da equipe de ciência de dados - é a chave para melhores soluções para os problemas comerciais.
