Contente
- Adoção de Inteligência Artificial nos Negócios
- Adoção de Inteligência Artificial em Verticais
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Parceria com empresas de Cloud AI
- Conclusão
Fonte: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Leve embora:
A empresa começou a integrar a IA e a ML em suas operações, mas não tanto quanto muitos negócios da Internet. A ajuda dessas empresas pode ser a chave para a adoção da IA corporativa.
As empresas de internet em grande escala ultrapassaram vários níveis de aprendizado de máquina com o aumento da automação no processamento de dados e na sofisticação da modelagem desde 2015. A empresa, com algumas exceções, está atrasada na adoção da inteligência artificial, mas vê, nas empresas de internet, parceiros que podem ajudá-la para recuperar o atraso.
Os possíveis usuários corporativos de aprendizado de máquina têm um longo caminho a percorrer para combinar os pools de talentos, a proeza da computação, a escala e os volumes de dados para algoritmos de treinamento que as empresas de internet acumularam, especialmente nos últimos quatro anos. Em muitas verticais da empresa, os processos de negócios não foram transformados digitalmente para a automação do processamento de dados e a execução instantânea de decisões de negócios com base em informações obtidas com a inteligência artificial. Além disso, várias verticais ainda não possuem casos de uso bem definidos que se prestam à execução lucrativa da inteligência artificial. (Para saber mais sobre IA nos negócios, consulte Superando problemas de gerenciamento de mudanças no gerenciamento de serviços de TI com o poder da IA.)
Adoção de Inteligência Artificial nos Negócios
A adoção da inteligência artificial nos negócios está em um estágio inicial, especialmente quando consideramos seus usuários sofisticados que foram além da exploração e dos pilotos para um estágio em que eles ganham valor comercial com o uso. O’Reilly, uma empresa de mídia de tecnologia, constatou em sua pesquisa de 2018 "O estado da adoção do aprendizado de máquina na empresa" que usuários sofisticados eram apenas 15% do total de usuários corporativos no mundo e 18% na América do Norte.
Fontes externas de conhecimento e aprendizado desempenham um papel significativo em ajudar os usuários de negócios a acompanharem o que há de mais moderno em aprendizado de máquina, especialmente para técnicas avançadas de IA. Uma pesquisa de 2018 da Deloitte constatou que 59% dos compradores corporativos adquirem experiência em IA de empresas de software corporativo com recursos de IA, 53% o co-desenvolvem com parceiros, 49% o adquirem de empresas de IA em nuvem e 39% o utilizam em sites como o GitHub . As empresas de IA da nuvem fornecem a IA como um serviço, o que economiza no custo de infraestrutura e desenvolvimento de talentos no local.
Para o desenvolvimento avançado da IA, as empresas em nuvem são uma fonte mais importante de conhecimento. Trinta e nove por cento dos entrevistados mostraram preferência pelas empresas de nuvem como fonte de IA avançada, em comparação com 15% de software no local. A IA como serviço cresceu a uma taxa rápida de 48%.
Adoção de Inteligência Artificial em Verticais
Conversamos com Aditya Kaul, diretora de pesquisa da Tractica, uma empresa de analistas do setor focada em inteligência artificial e robótica. Kaul investiga a adoção da inteligência artificial em 30 verticais em mais de 300 casos de uso em empresas em todo o mundo. “Os serviços financeiros e de telecomunicações têm sido os líderes na adoção da IA e começaram cedo com técnicas estatísticas mais rudimentares, desde a década de 1980”, disse Kaul. “A adoção no varejo, no setor automotivo e na assistência à saúde aumentou nos últimos tempos, enquanto a maioria da empresa permanece em um estágio inicial de adoção”, acrescentou ele, “Serviços de negócios horizontais como CRM, cadeia de suprimentos e RH expandiram a adoção de A IA rapidamente, pois seus recursos preditivos ajudam a identificar clientes em potencial, tendências de demanda do consumidor e funcionários talentosos. ”
“O monitoramento, sincronização e otimização de redes complexas e heterogêneas definidas por software é um caso de uso crítico no setor de telecomunicações”, supôs Kaul. "Os assistentes de voz em carros aumentaram no setor automotivo, com uma ênfase crescente na personalização de serviços no carro", observou ele. Ele também nos informou que "o setor bancário está implantando inteligência artificial para atendimento ao cliente, incluindo chatbots, enquanto enfrentam intensa concorrência de bancos menores da Internet, além de usá-lo para detecção de fraudes, análise de empréstimos e outras operações de back-end".
Embora o setor de saúde tenha um enorme potencial, ele estava atrasado até recentemente devido a barreiras regulatórias ao uso de seus dados. "Várias startups apoiadas por empreendimentos agora se concentraram no aprendizado de máquina em ensaios clínicos para acelerar a descoberta de medicamentos", revelou Kaul.
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.
As lojas de varejo aceleraram os investimentos em aprendizado de máquina à medida que alcançam o domínio de prever a demanda e a oferta com precisão. O varejista alemão Otto reduziu o retorno em mais de 2 milhões de itens por ano e o estoque em excesso em 20% usando algoritmos de aprendizado profundo para prever o que os clientes comprarão, de acordo com um relatório de pesquisa da McKinsey. Agora, seu mecanismo de IA solicita de forma autônoma 200.000 itens por mês, pois pode prever o que a Otto venderá nos próximos 30 dias com 90% de precisão. (Não tem certeza de como a IA se encaixaria na sua empresa? Confira 5 maneiras pelas quais as empresas podem querer considerar o uso da IA.)
Parceria com empresas de Cloud AI
As empresas de inteligência artificial em nuvem em grande escala estão dispostas a fazer parceria com clientes corporativos para aprimorar suas habilidades de inteligência artificial, mas não têm certeza sobre as maneiras de colaborar com empresas de software corporativas indispensáveis para o encanamento de back-end. "As empresas de nuvem têm sido generosas com os clientes corporativos com seus brindes, incluindo tempo de nuvem gratuito, consultoria e recursos de treinamento", observou Kaul.
Como empresas de IA de nuvem como o Google fizeram uma transição rápida de algoritmos de engenharia manual em 2015 para aprendizado profundo em 2016 e algoritmos mais avançados recentemente como aprendizado de reforço, eles podem aconselhar os adotantes iniciais sobre como progredir em sua jornada para o aprendizado de IA maturidade.
“Os custos da IA também estão caindo, pois vemos uma maior disponibilidade de modelos pré-treinados, conjuntos de dados rotulados e uma redução geral nos preços da IA na nuvem”, explicou Kaul."Simultaneamente, o tempo para processamento, ingestão, preparação e rotulagem de dados, que representa 90% do esforço, foi reduzido com técnicas como o AutoML, que automatiza esses processos", acrescentou. A Nvidia, parceira de empresas de inteligência artificial em nuvem em escala superestimada, reembalou suas GPUs (unidades de processamento gráfico) para a empresa. "A Nvidia se reposicionou para direcionar casos de uso de ciência e dados de análise na empresa, o que acelera o treinamento de grandes modelos analíticos em comparação com CPUs (unidades de processamento central)", explicou Kaul.
As empresas de software corporativo precisarão encontrar uma maneira de acomodar as empresas de IA em nuvem, especialmente porque elas trazem novos recursos ao mercado que se tornam parte da estrutura dos negócios corporativos. “Funções como chatbots e recursos de visão computacional para reconhecimento de imagens são ativadas por aprendizado profundo, que amplia o valor que a IA traz”, afirmou Kaul. "O software em si não é mais codificado permanentemente, mas se adapta às necessidades de dados e análises", acrescentou. Ainda não há evidências suficientes para mostrar que as empresas de software corporativo, com algumas exceções como a Microsoft, podem acompanhar as empresas de IA da nuvem em algoritmos. Por todas as indicações, os novos termos de compromisso entre empresas de IA em nuvem e empresas de software corporativo, no entanto, ainda não foram resolvidos.
Conclusão
O aprendizado de máquina reinventará a empresa, pois redefinirá o próprio software da empresa. A empresa se adaptará mais rapidamente ao ambiente de negócios externo com a automação do processamento de dados e a execução mais rápida de decisões de negócios com base em informações obtidas de algoritmos que diminuem o tempo para aprender com os dados. O software corporativo evoluirá e será reconfigurado com mais frequência para acompanhar os algoritmos.
