Maturidade em IA, parte 2: Indicadores

Este artigo trata da continuidade do artigo anterior sobre “Modelo de Maturidade de Inteligência Artificial“, assim sugere-se a leitura do mesmo antes deste.

Existe muito hype e buzz relacionado a inteligência artificial e ao uso dela pelas organizações, além disso muito foco tem sido dado à tecnologia e algoritmos de aprendizagem de máquina, e ao sair fazendo para ver o que acontece. Mas sabe-se por resultados de pesquisas apresentadas no artigo anterior que a maioria dos projetos ainda falham consideravelmente, desperdiçando tempo, esforços e investimentos. E tais falhas acontecem principalmente pela falta de visão e conhecimento do que realmente a IA pode fazer pelo negócio e pela falta de planejamento que alinhe a IA às estratégias de negócio e execução dos projetos.

Aqui será abordado o uso de indicadores, em cada nível de maturidade de IA da organização (Planejamento, Experimentação, Estabilização, Expansão e Transformação), que devem ser considerados na: Visão e Estratégica da IA; Uso da IA; Tecnologias empregadas; Organização e Governança, assim como em Orçamento e Medições.

Indicadores do modelo de maturidade de IA propostos por Gartner

As organizações precisam estabelecer uma visão para a IA se quiserem obter valor com sua implementação. Elas também exigem administradores da visão que iniciarão ativamente projetos para transforma-la em realidade.

Tabela 1 – Para visão e estratégia

PlanejamentoPlaneja-se os interesses iniciais da IA. A IA aparece nas agendas de inovação. A inspiração vem de aplicativos de IA fora da organização. A visão de IA da organização está surgindo da participação em conferências, participação em blogs, conversas públicas, envolvimento com usuários internos e fornecedores externos e captura de uma variedade de exemplos. A equipe de gerenciamento está intrigada com exemplos funcionais ou da indústria e atingiu o nível de exploração “sob pressão”. A equipe de gerenciamento está sentindo esperança, medo ou um senso de urgência em relação à IA.
ExperimentaçãoO valor potencial de AI é reconhecido. A experimentação e a inovação impulsionada pela IA são ativamente promovidas e facilitadas. A organização tem projetos-piloto de IA para aprender sobre tecnologia, habilidades e impacto nos negócios, mas ainda é muito cedo para incluí-los nas estratégias.
EstabilizaçãoA Estabilização da IA não é mais uma promessa, mas está entregando valor de negócios real em algumas partes da organização ou portfólio de produtos / serviços. A IA é explicitamente abordada nas estratégias de certas áreas de negócios e tecnologia. À medida que as organizações amadurecem no uso de técnicas de IA, é mais provável que mudem seu foco de corte de custos para projetos orientados para o crescimento.
ExpansãoA Expansão da IA é difundida e um capacitador-chave de modelos de negócios novos ou aprimorados. A estratégia de IA dedicada e o roteiro adaptável da organização estão totalmente alinhados com seu negócio digital, transformação digital, inovação, experiência do cliente, P&D, RH e outras estratégias. A organização cria estratégias para melhorar, aumentar ou automatizar a tomada de decisão humana usando IA. Pode adquirir o talento necessário. Desde as decisões do conselho até cada interação com o cliente, a IA é um elemento crucial em cada momento e evento de negócios, permitindo que a organização opere de maneira altamente responsiva e adaptativa.
TransformaçãoA Transformação da IA faz parte do DNA dos negócios. Estratégia e operações são continuamente orquestradas e adaptadas em um complexo ecossistema de negócios de agentes interdependentes. A organização é considerada e gerenciada como um sistema de sistemas dinâmicos e baseados em contexto com atores humanos e artificiais. A organização equilibra uma combinação de contratação interna e externa. A IA está presente em todas as estratégias de negócios e inovações tecnológicas.

Itens de ação:

  • A organização deve alinhar a IA com sua missão.
  • Desenvolva um meio de entender como a aceleração ou automação de tarefas perigosas, sujas, chatas ou caras podem se combinar com novas conquistas que antes eram impossíveis devido à falta de recursos humanos e técnicos para realizá-las.
  • Desenvolva uma visão para o uso de IA para atender às preocupações existentes e construa uma abordagem para sua expansão para mudar a forma como a organização busca seus objetivos.

Onde usar IA é mais uma questão de como definir prioridades do que encontrar oportunidades. A IA será um aspecto da maioria dos aplicativos, ou os aplicativos que unem humanos e sistemas, no tempo. Inicialmente, a oportunidade está em encontrar e buscar a melhor opção de negócios.

Uma prática recomendada é a abordagem 1-2-3 para processos, produtos, serviços ou modelos de negócios:

  1. use IA para melhorá-los, ou
  2. Otimizá-los / redesenhá-los,
  3. Criar novos.

Todas essas ações devem ser realizadas com constante experimentação de IA e inovação em paralelo. A estratégia de IA deve incluir abordagens de responsabilidade para propriedade intelectual, risco, reputação e ética – por exemplo, na seleção e priorização de casos de uso.

As áreas de uso ou aplicação da IA ​​podem ser categorizadas em: remodelar a competição, repensar a otimização, revelar percepções sem precedentes e reinventar produtos / serviços, conforme a Tabela 2.

Tabela 2: Para uso da IA

PlanejamentoA Organização de Planejamento busca os primeiros casos de uso em que a IA poderia ter um impacto significativo, mas viável – seja do ponto de vista de negócios, inovação de produto ou RH. Uma ou várias partes interessadas de negócios entusiasmadas comprometem recursos para implementar os casos de uso. Os casos de uso para implementação de IA geralmente incluem otimização de preços, recomendações, detecção de fraude e insights do cliente.
ExperimentaçãoProjetos POC são realizados, colhidos de experimentação nos primeiros laboratórios de IA. Protótipos de produtos e serviços selecionados são melhorados de forma mensurável com IA. Exemplos típicos neste nível incluem IA para suporte à decisão e análise preditiva, como otimização de preços, recomendações de produtos e detecção de fraude.
EstabilizaçãoAs soluções de Estabilização da IA são implantadas para casos de uso de POC nos quais eles mostraram seu valor. Exemplos típicos incluem chatbots para interação com o cliente, gerenciamento de portfólio do cliente, valor do tempo de vida do cliente ou ciência de dados com análises preditivas e prescritivas para melhorias de processos internos. As soluções também podem incluir a adição de recursos alimentados por IA a produtos e serviços existentes. Implementações em casos de uso e departamentos adjacentes são realizadas.
ExpansãoA Expansão da IA é sistematicamente aplicada em todo o espectro da empresa para otimizar processos reprojetados, introduzir práticas de negócios, produtos ou serviços inovadores ou interromper o status quo. Os casos de uso típicos incluem a experiência do cliente e a otimização da cadeia de suprimentos. A IA e os novos avanços da IA ​​são ativamente aproveitados em todos os projetos de TI e negócios aplicáveis. A IA tem um amplo escopo de aplicação, incluindo inteligência contínua, análise prescritiva, assistentes pessoais virtuais, tomada de decisão aumentada e automatizada, automação inteligente ou operações autônomas em muitas áreas de negócios. A governança da IA ​​é estabelecida.
TransformaçãoA transformação da IA não é mais considerada uma categoria de tecnologia separada – faz parte da estrutura da organização, profunda e perfeitamente integrada em cada processo, produto e serviço. A organização atingiu um equilíbrio entre a automação de processos e o aumento da força de trabalho, conectando harmoniosamente os sistemas naturais e artificiais, tanto no nível de hardware / físico quanto de software / mental. Processos de negócios autônomos e sistemas autônomos são abundantes, adaptando-se e otimizando continuamente, e orquestrados por um sistema nervoso central de inteligência contínua.As técnicas de IA não são usadas apenas para resolver problemas conhecidos; eles também exibem capacidades criativas na geração de novas soluções, alternativas potenciais e fazer recomendações.

Itens de ação:

  • Trabalhadores e executivos devem desenvolver uma heurística de priorização que permita que projetos táticos e estratégicos surjam de esforços compartilhados e compreensão das capacidades de IA.
  • No entanto, não priorize muito prescritivamente. Dada a natureza inovadora e disruptiva da IA, sempre deve haver espaço para experimentação. Adote uma abordagem de três vias para seu portfólio de projetos de IA: experimente, faça um piloto e produza.
  • As tecnologias que vão juntas para formar projetos de IA às vezes são altamente inovadoras, mas em muitos casos novas apenas em sua implementação.
  • Muitos dos fundamentos da IA, como os algoritmos analíticos que revelam novas conclusões ou empregam heurísticas, não são em si novos.
  • Ao mesmo tempo, uma inovação massiva e contínua na ciência e nos negócios está ocorrendo para melhorar ainda mais a IA e seu desempenho, escalabilidade, eficácia e facilidade de uso.
  • Para a maioria das organizações, no entanto, o emprego de tecnologias de IA para automatizar processos e interações representará uma nova abordagem de trabalho, que apresentará riscos em termos de quão bem essas tecnologias se harmonizam com clientes e funcionários.

A tecnologia de IA pode ser posicionada em uma ou mais das seguintes categorias: processamento de dados, robótica, interação conversacional, suporte à decisão / automação, automação de processo ou percepção de IoT, conforme a Tabela 3.

Tabela 3: Para tecnologias empregadas

PlanejamentoA Métodos de planejamento de IA que estão prontamente disponíveis no mercado e já aplicados em outras organizações são investigados. Isso inclui algoritmos de aprendizado de máquina comuns, sistemas baseados em regras e técnicas de otimização. Sessões de educação ou hackathons internos são organizados para trazer à tona as técnicas, implementações e habilidades de IA existentes.
ExperimentaçãoOs obstáculos para a primeira adoção da experimentação são reduzidos com o aproveitamento da infraestrutura em nuvem, serviços de IA em nuvem e / ou código aberto. Técnicas adicionais de IA (como aprendizado profundo, reconhecimento de imagem ou processamento de linguagem natural – se não originalmente exploradas) são investigadas.Questões de integração, de perspectivas de dados e processos, são avaliadas e tratadas.As atividades de validação de dados e processos são realizadas para confirmar sua prontidão para IA.
EstabilizaçãoSão introduzidos os primeiros sistemas de produção com tecnologia AI. As soluções são autônomas ou integradas em outras, levando em consideração cenários de implantação de nuvem, híbrida, local ou de ponta. Os sistemas de IA estão incluídos no gerenciamento de operações de TI e nas avaliações de impacto nos negócios. As fontes de dados de IA incluem data warehouses e hubs de dados (lógicos), junto com outros, como IoT ou plataformas de mídia social, conforme necessário por caso de uso.Os desenvolvedores de IA podem aproveitar lagos de dados.
ExpansãoTécnicas inovadoras de IA são regularmente exploradas e aproveitadas em toda a organização em processos, produtos e serviços. A disponibilidade, o desempenho e a segurança dos sistemas de IA são essenciais.Operações de IA (DevOps / MLOps), gerenciamento de modelo e reprodutibilidade são otimizados. A implantação é na nuvem, no local ou por meio de dispositivos móveis, de borda ou robóticos. As necessidades de dados de IA são totalmente atendidas no gerenciamento e anotação de dados, enquanto as fontes de dados são expandidas além daquelas exigidas pelos casos de uso para o conhecimento contextualizado. Os feeds de dados de IA são automatizados, extensos e incluem dados (em tempo real) de fontes internas e externas.
TransformaçãoA adoção de técnicas novas ou aprimoradas de IA continua. Os modelos de IA e algoritmos de aprendizado de máquina são continuamente retreinados e atualizados, aproveitando os loops fechados automatizados e os loops de feedback aumentados. Tanto a inteligência humana quanto a artificial são sinergizadas com, por exemplo, realidade virtual, realidade aumentada, interfaces holográficas e neurodigitais. Agentes pessoais e sistemas multiagentes, representando atores organizacionais, humanos e artificiais, são aplicados para produtividade pessoal e inteligência aumentada, simulação, monitoramento e orquestração operacional de sistemas adaptativos complexos e inteligência coletiva ou de enxame.

Itens de ação:

  • As organizações devem contar com os diretores de dados e os diretores de tecnologia para estabelecer estratégias de emprego de tecnologias de IA, como métodos analíticos avançados, gerenciamento de experimentos e modelos e MLOps.
  • Eles também devem ter uma noção de como podem empregar (e confiar) IA das ofertas dos fornecedores.
  • No estágio de expansão, as organizações geralmente restringem o conjunto dominante de ferramentas para gerenciar riscos e garantir a conformidade.
  • Isso pode parecer um retrocesso para os primeiros usuários devido a novas restrições, mas é necessário gerenciar orçamentos e habilidades ao mesmo tempo em que dimensiona todo o negócio.

O uso de IA nas organizações se tornará tão comum quanto o uso de computadores, da mesma forma que ondas anteriores de computação – como aquelas associadas a interfaces de usuário ou rede – também se tornaram generalizadas. Gerenciar com sucesso o crescimento da IA ​​e seu uso em departamentos e aplicativos requer patrocínio executivo e um COE, conforme a Tabela 4.

Tabela 4: Para organização e governança

PlanejamentoPrevalecem os adotantes isolados, iniciais, especulativos e não operacionais da IA, com interesse ou experiência em IA. Os pioneiros estão começando a construir conhecimento sobre a tecnologia de IA, aplicações práticas e possível criação de valor. Ainda não existe patrocínio empresarial. AI não faz parte das descrições de funções. Sessões de brainstorming entre empresas e funções de negócios são conduzidas em reuniões ad hoc ou como parte de exercícios de “céu azul” em retiros ou eventos não vinculativos semelhantes. A definição de IA no contexto da organização é finalizada e evangelizada. Princípios básicos de IA são discutidos.
ExperimentaçãoNão há ações orquestradas centralmente. A organização está apenas começando a recrutar especialistas em IA ou está trabalhando com provedores de serviços externos para implementar POCs e pilotos de IA. O primeiro laboratório de IA foi aberto para facilitar a experimentação, a experiência do cluster e promover a inovação em colaboração com fornecedores de IA e institutos de pesquisa. As habilidades são desenvolvidas em torno das técnicas que mostram os resultados de negócios mais promissores após as experimentações. Surgem os primeiros padrões de IA para dados e técnicas de IA. Métodos para garantir a conformidade regulatória são desenvolvidos. Responsabilidades reativas, ações e procedimentos no caso de consequências não intencionais são descritos.
EstabilizaçãoHabilidades apropriadas ligadas às técnicas de IA implantadas são adquiridas e planos de qualificação são desenvolvidos para proteger o know-how da organização. Existe um COE (virtual), ou pelo menos uma comunidade de prática, para compartilhar as melhores práticas e impulsionar o emprego em tecnologia. Habilidades e recursos interdisciplinares de IA são agrupados em análises avançadas ou equipes de ciência de dados. Os engenheiros de IA passam a fazer parte das equipes de ciência de dados. Há colaboração frequente para facilitar um entendimento comum de uma plataforma, ferramentas e comunidades de IA entre empresas, para compartilhar conhecimento e para adotar ou desenvolver padrões e metodologias. As primeiras práticas de confiança e transparência da IA ​​estão começando a tomar forma. Há patrocínio explícito de IA de nível C.
ExpansãoA organização tem um AI COE híbrido com a responsabilidade de conduzir novos produtos e serviços e manter conexões internas. A governança de IA facilita a liberdade da ciência de dados e ancora a proliferação de atividades de IA para minimizar os riscos associados e manter a produtividade. A organização tem parcerias estratégicas com fornecedores de IA e institutos de pesquisa para inovação contínua impulsionada por IA. Existem processos e estruturas formalizados para estratégia, ética, P&D, governança, desenvolvimento e operações de IA. Há propriedade de nível C da IA. Padrões para governança de modelo para garantir rastreabilidade, reprodutibilidade e reutilização dos modelos são desenvolvidos e, esperançosamente, garantidos para baixo risco. As políticas de branding, legal, ética, segurança, proteção e privacidade são adaptadas e aplicadas para IA. A gestão de riscos está em vigor para a tomada de decisão automatizada e sistemas autônomos. A conformidade total com as leis e regulamentos (inter) nacionais de IA foi alcançada. A IA impacta a força de trabalho em muitas áreas de negócios, mudando funções e habilidades necessárias.
TransformaçãoA transformação da IA tem um impacto profundo na cultura organizacional, estratégia, estrutura, processos e na sociedade em geral. As funções de negócios e tecnologia se fundem, também no nível C. A estrutura de governança para gerenciamento de produtos de IA é estabelecida. A IA é parte integrante de todo trabalho e da vida diária. A organização estabelece um aprendizado de IA contínuo em toda a empresa para treinar as pessoas quando elas precisam. A participação no desenvolvimento e aplicação de leis e regulamentos (inter) nacionais de IA é incentivada. A força de trabalho humana é totalmente versada em dados, complementada por hardware, software ou wetware de IA para tudo, desde o aprendizado contínuo até as tarefas operacionais. A força de trabalho artificial, com operadores virtuais ou robóticos, aumenta ou substitui operadores humanos. Muitas novas funções são criadas para humanos e “meta-IA” para inovação, desenvolvimento, manutenção e operações de IA.

Itens de ação:

  • Governança não significa necessariamente comando e controle. Em vez disso, significa orientação não proibitiva sobre padrões para estruturas de IA e orientação sobre princípios éticos e de segurança.
  • As organizações devem desenvolver COEs para IA, embora possam ser melhor desenvolvidos dentro ou junto com os COEs para análises, experiência do cliente ou automação, dependendo da visão.
  • Os impactos da IA ​​na reputação, nos negócios e na sociedade apresentam riscos desconhecidos e, até certo ponto, desconhecidos para as organizações que estão correndo para implantar essa tecnologia.
  • As organizações devem, portanto, aplicar um nível apropriado de governança de IA que corresponda aos respectivos níveis de maturidade de IA.
  • Isso os ajudará a atingir objetivos imediatos e de longo prazo nos estágios corretos de sua jornada de IA.
  • Os líderes de dados e análises devem colaborar com as partes interessadas de negócios para alavancar a IA para obter valor de negócios e definir as expectativas corretas.
  • Eles também devem minimizar os riscos para a organização, seus clientes e ecossistema.

Uma “abordagem de três vias” é recomendada:

  • Comece com experimentação, usando financiamento de quantia fixa para facilitar a aprendizagem por tentativa e erro, sem expectativas de retorno de valor de negócio direto. Em seguida, com base na experimentação
  • Priorize casos de uso para POCs em projetos piloto, que devem ser financiados separadamente em uma base de projeto por projeto, mas ainda sem requisitos de caso de negócios estritos.
  • Por fim, colha o projeto piloto de maior sucesso “produzindo” IA por meio de projetos mais preditivos.

Isso resultará em aplicativos totalmente integrados aos negócios regulares, com expectativas de ROI quantificadas e orçamentos sustentados para gerenciamento operacional e de mudança (consulte a Tabela 5).

Tabela 5: Para orçamento e medições

PlanejamentoO orçamento de IA é insignificante. A organização aprova fundos seletivos para participação em conferências, treinamento direcionado, POCs de pequeno escopo e, potencialmente, alguns estudos de consultoria ou marketing. Os indicadores de conscientização sobre IA incluem o aumento do número de reuniões sobre o tema, participação em conferências e reuniões com fornecedores de IA.
ExperimentaçãoVários projetos POC são financiados. O financiamento de quantia fixa adicional é alocado para atividades de experimentação em um possível laboratório de IA. Ainda não há requisitos de business case, mas as métricas mensuráveis ​​de negócios ou organizacionais são definidas para avaliar o sucesso potencial dos POCs. O código aberto e a nuvem são usados ​​para reduzir as despesas de capital e os custos operacionais iniciais.
EstabilizaçãoO orçamento de estabilização é atribuído às funções corporativas. Vários projetos de IA são financiados, enquanto o investimento em experimentação e POCs continua. Isso inclui gastos com software de produção, plataformas, infraestrutura provisionada, desenvolvimento de novas habilidades e serviços a serem implementados, bem como custos operacionais e de gerenciamento para investimento sustentado. A organização começou a capturar as métricas para cada iniciativa e está rastreando ativamente as mudanças impulsionadas pela IA.
ExpansãoA organização alocou estruturas de orçamento para IA, incluindo iniciativas recorrentes (mais de 15 meses), dentro de TI e várias unidades de negócios. Os aplicativos de IA estão causando mudanças significativas nos custos de mão de obra. Despesas de infraestrutura de IA são monitoradas e otimizadas. A estratégia de IA tem indicadores de desempenho definidos que são monitorados ativamente. Os exemplos são o número de projetos nos quais a IA é aplicada sem solicitação explícita, a porcentagem de processos de negócios com otimização orientada à IA e o compartilhamento de produtos / serviços com IA incorporada. Os casos de uso de alto risco / alta recompensa são financiados.
TransformaçãoNão há mais iniciativas de IA separadas ou orçamentos alocados separados, exceto para gerenciamento de produtos de IA. A tecnologia de negócios e (IA), e seus respectivos esquemas e indicadores de orçamento, são perfeitamente integrados. Crowdsourcing e cadeia de valor coletiva ou financiamento de ecossistemas (e participação nos lucros) são negócios como de costume. A ausência de atividades separadas de IA é o indicador essencial de um nível verdadeiramente transformador.

Itens de ação:

  • Especialmente para as primeiras iniciativas de IA, o maior problema com o orçamento e o financiamento de um projeto de IA é que, antes de iniciar a iniciativa, é extremamente difícil ou impossível determinar um caso de negócios definitivo (preciso) para economia.
  • A principal razão para isso é que é impossível prever mudanças no comportamento humano dos usuários, bem como no consumo final do aplicativo.
  • Outros motivos problemáticos incluem a dificuldade em determinar a data de conclusão e o escopo do projeto não estar totalmente definido (os pontos de inflexão para aprendizado de máquina, curadoria de dados e análise também são itens que não podem ser previstos e avaliados com precisão).
  • Não se concentre nos silos tradicionais de gastos discretos em infraestrutura, largura de banda, software, banco de dados e serviços.
  • Maturidade é o foco no planejamento e adaptação a uma mudança de processo incremental ou transformacional.
  • É medida não apenas pela redução de custos, mas também por tempos de ciclo reduzidos, taxas de erro mais baixas, escalabilidade e agilidade de negócios (a capacidade de responder ou demonstrar insights anteriormente indisponíveis).
  • Lembre-se de que o financiamento para iniciativas de IA vem dos orçamentos das unidades de negócios, bem como dos orçamentos de TI.
  • Observe que um grande financiamento nos primeiros dois estágios é contraproducente e coloca muita pressão sobre os pioneiros da IA.
  • A questão motriz deve ser: “Qual será o impacto da IA ​​nos resultados de negócios?” Para estimar adequadamente esse impacto, medidas e marcos apropriados devem ser estabelecidos.

Considerações finais

Artigos mais introdutórios à IA aplicada ao mundo dos negócios podem ser vistos aqui.

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Sobre mim: aqui, Contato: aqui.

Abraço, @neigrando

Referência

Este artigo trata-se da continuidade do artigo anterior aqui postado, que foi traduzido, reduzido e adaptado do original, em inglês: “Artificial Intelligence Maturity Model”, por Gartner (2020).

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