5 lições para empresas que desenvolvem IA

Relatório produzido pelo MIT revela qual é a situação das empresas que estão lidando com o desafio de desenvolver e escalar a tecnologia da ...

Relatório produzido pelo MIT revela qual é a situação das empresas que estão lidando com o desafio de desenvolver e escalar a tecnologia da inteligência artifical e aponta as tendências para o futuro dessas corporações.

O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) publicou o relatório sobre inteligência artificial IA e seus desdobramentos denominado: A agenda global de IA: A promessa, realidade, e um futuro de compartilhamento de dados (The global AI agenda: Promise, reality, and a future of data sharing, no original em inglês), que explorou os seguintes itens:

• Os casos de uso de IA que as empresas estão desenvolvendo.  
• Os desafios que eles enfrentam em escalar IA. 
• E sua disponibilidade para compartilhar dados para melhorar suas capacidades de IA. 

Nas conclusões foram listadas 5 lições para empresas que podem ser extraídas da pesquisa: 

1ª lição. Adotar uma abordagem de gestão de portfólio para o desenvolvimento da IA. 

Até mesmo gigantes de recursos como O Walmart precisa ser implacável ao dar prioridade aos casos de uso em que eles podem investir. 

Projetos que podem demonstrar retornos antecipados sob a forma de redução de custos ou maior satisfação do cliente podem construir credibilidade interna e confiança.  Insistir em projetos que são arquivados, como avanços em tecnologia e outros desenvolvimentos pode tornar improvável hoje projetos viáveis amanhã.

2ª lição. Não espere para estabelecer diretrizes de governança e ética. 

Os riscos de um projeto de IA falhar ou causar danos são possivelmente mais altos quando as organizações estão apenas aprendendo sobre o funcionamento da IA e deixando tudo que a cerca desconhecido. 

Regimes de governança e gestão de riscos devem ser atualizados agora para capturar os desafios e riscos específicos da IA. Transgressões éticas devido ao viés de algoritmo, por exemplo, mesmo que não seja intencional, pode trazem danos à reputação da organização. 

3ª lição. A IA não irá entregar resultados sem mudança de processo. 

Desenvolver um modelo de IA e esperar o melhor é uma receita para o fracasso. 

Somente mudanças de processo que deem apoio a implantação da IA farão com que os retornos sejam significativos. Por exemplo: 

• Na forma como as consultas dos clientes são feitas, 
• na forma como as prateleiras das lojas são reabastecidas, 
• ou na forma como pacientes são monitorados.

As empresas acham que a realização de tais mudanças é o mais difícil dentre os desafios relacionados à IA, mas elas simplesmente não podem fazer sem ela.

4ª lição. Compartilhe seus dados para ajudar a IA a trabalhar para todos. 

O armazenamento de dados acabará por se autodestruir, pois as empresas estão descobrindo que os ganhos no desempenho dos modelos AI com o compartilhamento de dados supera quaisquer riscos envolvidos. 

Além dos ganhos comerciais, as sociedades também se benefíciam quando modelos de IA são mais ricos em dados.  Levando, por exemplo, à:

• aceleração de descoberta de vacinas, 
• estradas mais seguras, 
• ou transporte público mais confiável.

5ª lição. Estabeleça o valor de seus dados existentes e necessários. 

Compartilhar dados não significa dá-los em troca de nada. Antes de tomar parte em alianças de dados de qualquer tipo, estabeleça um valor de troca dos dados que você tem que compartilhar, e também o que você está disposto a pagar ou trocar pelo tipos de dados que você precisa. 

Dados "comerciais" baseados em valores acordados também podem ajudar a desbloquear silos internos de dados que seguram os dados necessários para os modelos de IA das organizações.

O relatório foi produzido pela MIT Technology Review Insights, o braço de conteúdo personalizado da MIT Technology Review  – ele não foi escrito pela equipe editorial da MIT Technology Review – em parceria com a Genesys e Philips.

Foi desenvolvido através de uma pesquisa global com mais de 1.000 executivos em 11 setores diferentes e uma série de entrevistas com especialistas com responsabilidade específica ou conhecimento da IA.  A pesquisa é editorialmente independente, e as opiniões expressas são as do MIT Technology Review Insights.

Até o final de 2020, 97% das grandes empresas pesquisadas para este relatório estarão implantando IA. Os primeiros adotantes foram empresas de TI e de telecomunicação, com 81% usando IA em 2018.

A pesquisa foi realizada em janeiro e fevereiro de 2020. Os respondentes foram uniformemente distribuídos globalmente, com 20% baseados em cada um dos países da América do Norte, Europa, Ásia, América Latina, e Oriente Médio e África. A amostra é sénior, 26% de entrevistados são executivos de primeira linha (C-suite), 30% diretores, 16% chefes de AI, e 10% chefes de dados ou análises. 

O setor público também está encontrando inúmeros casos de uso de IA: no final de 2019, 94% dos entrevistados do governo disseram ter implantado a IA.

Mais da metade (55%) das organizações que elas representam são grandes, recebendo uma receita anual de US$ 1 bilhão ou mais; quase um terço (32%) tem receita de US$ 5 bilhões ou mais.

Dos 11 setores representados, os maiores contingentes vêm da manufatura (15%), TI e telecomunicações (14%), bens de consumo e varejo (13%), serviços financeiros (11%), e produtos farmacêuticos e de saúde (10%). Os outros setores da pesquisa são serviços profissionais, energia e serviços públicos, transporte e logística, viagens e hospitalidade, mídia e marketing, e governo.

Fonte: The Global AI Agenda 

Visto no Brasil Acadêmico