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Modelo de Maturidade de Inteligência Artificial

As tecnologias de inteligência artificial afetam a maioria das categorias de aplicativos e muitos desafios de negócios. Os líderes de dados e análises podem usar este modelo de maturidade de IA para acelerar e otimizar sua estratégia e implementações de IA para obter o melhor valor das tecnologias de IA.

Premissas de planejamento estratégico

Segundo a Gartner:

  • Em 2021, 30% das organizações que implementam soluções de IA que aprendem perderão a propriedade da propriedade intelectual (IP) para os fornecedores como resultado de uma linguagem contratual mal negociada.
  • Até agora (em 2022), pouco mais de 15% dos casos de uso que alavancam técnicas de IA – como aprendizado de máquina (ML) e redes neurais profundas (DNNs) – e envolvendo ambientes de borda e Internet das coisas (IoT) tiveram sucesso.
  • Em 2023, 60% das organizações com mais de 20 cientistas de dados exigirão um código de conduta profissional incorporando o uso ético de dados e IA.
  • Em 2023, 70% das cargas de trabalho de IA usarão contêineres de aplicativos ou serão construídas usando um modelo de programação sem servidor, necessitando de uma cultura DevOps.
  • Até 2023, os recursos computacionais usados ​​em IA aumentarão cinco vezes a partir de 2018, tornando a IA a principal categoria de cargas de trabalho que orientam as decisões de infraestrutura.
  • Em 2025, 50% das atividades do cientista de dados serão automatizadas pela IA, diminuindo a aguda escassez de talentos.

Análise

IA representa uma classe de mecanismos para aprimorar aplicativos e processos existentes. Esse aprimoramento geralmente assume a forma de acelerar os processos existentes. Dois exemplos comuns de IA são sistemas que:

  • Automatizam decisões que de outra forma requerem intervenção humana.
  • Classificam dados complexos – como texto, vídeo e áudio – que, de outra forma, exigiriam esforço humano.

Esses sistemas permitem que uma empresa acelere drasticamente os processos que, de outra forma, seriam limitados pelos custos humanos. No entanto, eles também exigem que a empresa reimplemente os processos existentes para aproveitar as vantagens dessas novas ferramentas. Por exemplo:

  • Um front end de IA pode processar interações telefônicas iniciais com um cliente. Mas os resultados desta IA exigirão um sistema de árvore de decisão significativamente aprimorado para concluir qualquer interação ou um modelo de transferência eficaz para abordar aspectos mais sensíveis ou particulares de tal chamada. Construir o melhor gráfico de conhecimento representa um esforço significativo no trabalho humano, seja em modelagem probabilística ou em heurísticas programáticas.
  • Em um caso de uso de seguro, a visão computacional alimentada por IA aplicada a fotos aéreas pode ser combinada com outros elementos de dados, como registros públicos sobre construções, para realizar uma análise preditiva mais precisa para determinar se a descrição de uma casa do requerente é precisa para fins atuariais. Esse modelo redirecionará recursos para a inspeção física e processos de mudança.
  • Em serviços financeiros, a análise preditiva baseada em IA pode ser aplicada a aplicativos de empréstimo para obter métricas de aprovação mais precisas. Tal modelo, embora potencialmente mais correto do que heurísticas programáticas, também deve ser explicável e não deve criar a impressão de parcialidade imprópria com base nas qualidades do candidato que podem ser vinculadas a critérios inutilizáveis.

O modelo de maturidade de IA (Figura 1) tem como objetivo fornecer aos líderes de dados e análises uma estrutura para sua estratégia de IA. Não tem a intenção de ser uma inclinação prescritiva que todas as organizações devam subir na mesma taxa ou intensidade. As organizações descobrirão que a maturidade exigida em IA varia com as diferentes categorias de aplicativos de IA. Nem todas as organizações devem se esforçar para chegar ao nível superior de maturidade, mas sim ao nível apropriado para seus negócios e ambições de tecnologia. Seguir um modelo de maturidade não estabelece definições obrigatórias para as organizações, nem estabelece caminhos que as organizações devem seguir ou correr o risco de falhar.

Use este modelo de maturidade para

  • Colocar-se na curva de crescimento potencial em direção ao domínio de alavancar IA.
  • Comunicar à gerência onde você está e a distância que precisa viajar, e com que velocidade você pode esperar para atingir certos níveis de maturidade.
  • Elaborar uma estratégia sobre quais etapas organizacionais internas você deve realizar para ter certeza de que é capaz de lidar com a IA em um ritmo com essa ambição em mente.
  • Evitar erros comuns de fazer coisas aparentemente certas na hora errada, como dar passos muito cedo para seu nível de maturidade.

A IA ainda é um campo altamente volátil de inovação. Portanto, não use este modelo de maturidade para desenvolver um roteiro pré-definido de vários anos. Em vez disso, permita que sua estratégia de IA seja adaptável a mudanças e novas oportunidades, com amplo espaço para experimentação. Por exemplo, recalibre sua estratégia periodicamente, usando este modelo de maturidade como uma estrutura comum para partes interessadas e artefatos. É importante não apenas compreender os estágios de maturidade, mas também como chegar ao próximo nível a partir de onde você está agora.

Tabela de Níveis de Maturidade

PlanejamentoAs conversas internas sobre IA são ad hoc e especulativas. Apenas uma pequena minoria experimentou ou pilotou projetos. Nesta fase, são feitas as primeiras consultas, com tópicos como “O que é inteligência artificial?” e “Como a IA pode beneficiar minha linha de negócios?” Para evoluir para o próximo estágio, identifique de três a seis casos de uso.
ExperimentaçãoOs planos iniciais do projeto de prova de conceito (POC) são elaborados e podem estar em fase piloto. Uma comunidade informal de prática pode ter se reunido várias vezes para compartilhamento de conhecimento e esforços iniciais de padronização. Procure provar o valor da IA ​​(não a tecnologia) para evoluir para o próximo estágio.
EstabilizaçãoOs primeiros projetos de IA estão em produção. Existe um patrocinador executivo. O orçamento para projetos de IA está disponível e protegido pela gerência executiva. Um COE foi instanciado, tornando especialistas em IA, melhores práticas e tecnologia disponíveis para projetos. O dimensionamento de pilotos de IA em produção é o foco principal. Para evoluir para o próximo estágio, desenvolva um processo de ponta a ponta para desenvolvimento e implantação de IA e estabilize sua plataforma para maior expansão e governança de IA.
ExpansãoTodos os novos projetos digitais, incluindo revisões de processo para otimização, consideram a possibilidade de emprego de IA como forma de agregar valor.Novos produtos e serviços incorporaram IA. A responsabilidade em torno de cada projeto existe. As unidades de negócios confiam nas técnicas de IA e estão prontas para usá-las. Os profissionais de DevOps / MLOps de TI são os principais responsáveis ​​pela manutenção e atualização das soluções de IA. Para evoluir para o próximo estágio, expanda as fontes de dados e tenha sucesso com casos de uso de alto risco / alto retorno.
TransformaçãoA IA é rotineira e esperada como um elemento da execução de todos os processos de negócios.Todos os trabalhadores no processo e no design do aplicativo são treinados e entendem os pontos fortes e fracos da IA. Os aplicativos baseados em IA interagem de forma produtiva dentro da organização e em todo o ecossistema de negócios.  

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.

É apropriado o uso de indicadores, em cada nível de maturidade, para: visão e estratégica da IA, uso da IA, tecnologias empregadas, organização e governança, assim como para orçamento e medições.

Estes indicadores serão apresentados no próximo post deste blog.

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Abraço, @neigrando

Referência

Este artigo foi traduzido, reduzido e adaptado do original, em inglês: “Artificial Intelligence Maturity Model”, por Gartner (2020).

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Um olhar para a Empresa Moderna ideal

Minha forma de ver uma empresa ideal para a atualidade é a de um organismo vivo – pois sua essência é composta de pessoas. É sistêmica no sentido de que seus “órgãos” são interdependentes, holística porque requer uma visão 360º daqueles que decidem, dirigem e executam sua governança e gestão. Ela é complexa pelo grande número, variedade e relação entre fatores. É volátil ou até mesmo frágil ao considerarmos a velocidade das mudanças do mercado, setor e até mesmo internas que precisam ser absorvidas, tratadas e respondidas. Está inserida num contexto que requer de seus gestores um pensamento não-linear, pois ou enfrenta ou vive rompimentos de mercados, exponencialidade do digital, falta de clareza para decidir, além de ansiedade e incertezas sobre o futuro.

Fonte da imagem: Wikipedia – Company

Como empresa da nova economia ela tem um propósito claro, bem como uma visão de futuro para todos os interessados (stakeholders) e valores comportamentais para seus colaboradores coerentes com sua atividade e razão social de existir. E isso é base para uma cultura que anda par-a-par com sua estratégia e execução. Nessa cultura a confiança honrada pela liderança integra e transparente é que dá liga para o propósito, que gera energia, colaboração e bons resultados. Sua cultura é inclusiva, considera e lida bem com a diversidade, possibilita autonomia e a integralidade do ser, ou seja, permite que as pessoas sejam autênticas.

Sua estratégia está além do modelo de negócios, pois considera o domínio do conhecimento sobre o mercado, o seu setor de atuação, a concorrência, e as tendências econômicas, sociais, comportamentais e tecnológicas. É centrada no cliente (sob o ponto de vista dele, não apenas o da empresa) e trabalha os princípios e valores ágeis de organizações mais digitais.

Sua execução é exemplar, pois trabalha com poucos objetivos táticos e expectativas de resultados claros e transparentes, alinhados aos objetivos estratégicos maiores, e uso de métricas para acompanhar a evolução dos mesmos e ajustá-los ao longo da jornada.

Trabalha a governança e os aspectos de retorno social e proteção ambiental na prática demostrada com a inclusão destes cuidados em seus processos e confirmação interna e externa.

Enfim, sei que tudo o que foi dito acima parece fora da realidade, quando vemos tantas empresas passando por dificuldades pós-pandemia e devido ao momento econômico e político que enfrentamos, mas pesquisas elaboradas e apresentadas pelo MITSloan review e artigos de consultorias como McKinley, Deloitte, BCG, PwC – dizem que empresas que atuaram assim, sofreram a crise, mas tem se saído melhor e obtido melhores resultados..

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Para saber em mais detalhes veja os artigos abaixo:

Sobre o autor:

Nei Grando, diretor da Strategius, é Mestre em Ciências pela FEA-USP, com MBA em Gestão de Negócios pela FGV. Teve duas empresas pioneiras de TI especializadas no Desenvolvimento de Software para conectividade e Web. Atualmente, atua como pesquisador e curador de conteúdo relacionado a negócios e tecnologia. É consultor e conselheiro de empresas, mentor de startups de tecnologia, professor em diferentes Universidades e palestrante sobre estratégia e modelos de negócios, inovação, transformação digital e agilidade organizacional.

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Aprendizagem inteligente para uma cidade mais inteligente

Recentemente (em 31 de outubro) tive a oportunidade de ministrar a palestra “Introdução à Smart Cities com ênfase em Educação” no evento EduTech 2021.

Nele incluí um tópico sobre ambientes de aprendizagem em uma cidade inteligente, os quais decidi compartilhar um pouco mais em detalhes neste artigo que tem como base um artigo original chinês bastante interessante sobre este tema.

Introdução

Ambientes físicos e virtuais de aprendizagem são contextos sociais, psicológicos e pedagógicos em que a aprendizagem ocorre e que afetam o desempenho e as atitudes dos alunos. Eles envolvem professores, alunos, materiais de ensino e de avaliação, e tecnologia, bem como as interações entre esses elementos.

Os ambientes de aprendizagem devem ser considerados partes importantes de uma cidade, e ainda mais em uma cidade inteligente e interconectada – que possui dimensões de tecnologia, pessoas e instituições.

A cidade inteligente (smart city) é um novo conceito e um novo modo de promover a sabedoria do planejamento urbano, construção, gestão e serviço usando a Internet, computação em nuvem, big data, integração de informações geoespaciais e outras tecnologias de informação e comunicação (TIC) de nova geração para melhor utilizar os recursos em diferentes domínios urbanos.

Uma cidades inteligente no nível micro se concentra na criação de um ambiente habitável para os cidadãos, enquanto no nível macro se concentra na criação de um ambiente de desenvolvimento inovador, de melhoria contínua.

Nesse sentido, a aprendizagem inteligente desempenha um papel de liderança cultural para estimular a vitalidade para a inovação urbana e também fornece suporte científico para as experiências habitáveis ​​dos cidadãos.

E tal aprendizagem ocorre ao longo da vida do indivíduo em uma variedade de ambientes e situações diferentes, e não se limita apenas ao sistema educacional formal. A aprendizagem ao longo da vida cobre a aprendizagem formal, não formal e informal.

A aprendizagem formal é sempre organizada e estruturada, e tem objetivos de aprendizagem, que se realiza em instituições de ensino e formação. Para o aluno, ela é intencional e normalmente leva a diplomas e qualificações.

Por outro lado, a aprendizagem informal nunca é organizada, não tem um objetivo definido em relação aos resultados de aprendizagem e não é intencional da perspectiva do aluno. Ela ocorre no cotidiano, na família, no local de trabalho e assim por diante. A aprendizagem não formal é preferível em contraste com a aprendizagem formal, que também pode ser estruturada de acordo com arranjos educacionais e de treinamento, mas mais flexível.

Assim, a aprendizagem ao longo da vida inclui não apenas a aprendizagem em contextos formais, mas também a aprendizagem em diferentes contextos, como em casa, na escola, no local de trabalho, na comunidade, museus e outros. Tais aprendizagens devem promover a inclusão, a prosperidade e sustentabilidade das cidades.

Para uma cidade se tornar mais inteligente, é necessário ter uma visão de toda a cidade e inspecionar os papéis de apoio dos vários tipos de ambientes de aprendizagem na aprendizagem dos cidadãos.

Ambientes de aprendizagem

Grupos de diferentes estágios de idade têm diferentes tarefas e atividades de desenvolvimento. Na infância, as atividades de desenvolvimento incluem jogos e interações com os pais e outras pessoas.

  • Na infância e na adolescência, as tarefas de desenvolvimento incluem aceitar a educação formal, desenvolver habilidades e conceitos de conhecimento e desenvolver relações com pais, empresas e professores.
  • Na idade adulta, as tarefas de desenvolvimento incluem escolha de carreira, adaptação e desenvolvimento, construção e manutenção de famílias.
  • No período da terceira idade, as tarefas de desenvolvimento incluem a adaptação à aposentadoria e às mudanças familiares e o estabelecimento de contato com outros idosos.

Os campos de atividades principais podem refletir as características da aprendizagem ao longo da vida até certo ponto; eles podem incluir famílias, escolas, comunidades, locais de trabalho, locais públicos e assim por diante, conforme mostrado na Tabela 1.

Em diferentes ambientes de aprendizagem, pessoas com tarefas de desenvolvimento e características semelhantes podem interagir com os fatores circundantes no processo de aprendizagem. As pessoas também podem fazer uso dos recursos de conteúdo, ferramentas técnicas, métodos de aprendizagem e a comunidade de relacionamento, que pode ser o pano de fundo geral do contexto do ambiente físico e social.

Ambientes de aprendizagem referem-se aos diversos locais físicos e virtuais, contextos e culturas, nos quais os alunos aprendem, eles podem ser, como salas de aula, locais de trabalho, laboratórios, museus, locais naturais, meios de transporte, a própria casa, espaços de co-working e co-living e outros.

Assim, ambientes de aprendizagem em uma cidade incluem principalmente ambiente de aprendizagem escolar, ambiente de aprendizagem familiar, ambiente de aprendizagem comunitário, ambiente de aprendizagem no local de trabalho e ambiente de aprendizagem em espaço público, como por exemplo em museu. Veja a figura que segue.

Ambientes de aprendizagem inteligentes

Ambientes de aprendizagem inteligente são baseados na tecnologia de comunicação da informação, centrados nos alunos e com as seguintes características: o ambiente pode se adaptar ao estilo de aprendizagem e capacidade de aprendizagem de diversos alunos; pode apoiar os alunos para a aprendizagem ao longo da vida; pode apoiar os alunos no seu desenvolvimento. O ambiente de aprendizagem inteligente é um ambiente digital de alto nível, aprimorado para promover uma aprendizagem melhor e mais rápida. Ele pode oferecer suporte a aprendizagem fácil, envolvente e eficaz – em qualquer lugar, a qualquer hora, de qualquer maneira e em qualquer ritmo – que pode contar com a orientação necessária de forma ativa com dicas, ferramentas de apoio ou sugestões para alunos.

Ambiente de aprendizagem escolar

Durante toda a vida, a educação escolar confere às pessoas uma influência geral, sistemática e profunda, e esse período é um processo importante para a aprendizagem e a autoformação das pessoas.

Com a integração da tecnologia à educação, um número crescente de pesquisadores tem se concentrado em um ambiente de aprendizagem em sala de aula inteligente e novas formas de ambiente de aprendizagem em sala de aula, como ambiente de aprendizagem em sala de aula invertida nos últimos anos.

Ambiente familiar de aprendizagem

A família, como primeiro grupo de indivíduos, fornece as condições mais básicas para a socialização, para a aprendizagem básica e o desenvolvimento cognitivo das pessoas.

O ambiente de aprendizagem familiar consiste em uma série de características, incluindo estimulação da linguagem, materiais de aprendizagem disponíveis em casa, como livros e computadores, bem como comportamentos dos pais, como envolver as crianças em atividades de aprendizagem e proporcionar às crianças experiências de aprendizagem.

Além disso, pessoas de todas as idades podem estudar em casa para apoiar sua aprendizagem escolar, trabalho, desenvolvimento pessoal ou familiar etc.

Ambiente de aprendizagem da comunidade

A comunidade é a unidade social básica e a base vital para os membros sociais majoritários, com múltiplas funções, incluindo política, economia, cultura e gestão social.

As comunidades desempenham um papel importante no apoio à aprendizagem e ao ensino de conhecimentos e habilidades confiança que ocorrem fora das escolas e às atividades de educação cultural nas comunidades, que têm influência significativa sobre os adolescentes, adultos e idosos.

Ambiente de aprendizagem no local de trabalho

O desenvolvimento das tarefas de trabalho, a promoção do desempenho, o treinamento no local de trabalho e assim por diante, têm um papel importante na promoção do desenvolvimento individual dos funcionários em serviço, e o ambiente de aprendizagem no local de trabalho é um dos campos importantes para as atividades de aprendizagem de adultos.

Este ambiente inclui a criação de oportunidades de aprendizagem contínua, promoção da equidade e do diálogo, apoio aos indivíduos na manutenção de uma abertura para novas experiências e reflexão e tradução da aprendizagem em prática, incentivando a aprendizagem e colaboração em equipe, capacitar as pessoas para uma visão coletiva e conectar a organização ao seu ambiente.

As novas tecnologias têm um valor muito importante para a aprendizagem no local de trabalho, por eliminar o conflito entre o tempo de trabalho e o tempo de aprendizagem, e beneficia os funcionários com a aprendizagem informal e com o bom hábito de aprender a qualquer hora e em qualquer lugar.

Ambiente de aprendizagem de museus

Em locais públicos, as pessoas podem realizar várias atividades sociais, como trabalho, aprendizagem, cultura, comunicação social, entretenimento, esportes, descanso e viagens, e o ambiente de aprendizagem em locais públicos é uma parte importante constituinte dos ambientes de aprendizagem para os cidadãos.

É uma janela para refletir as condições materiais sociais e a civilização espiritual de um país ou nação.

A estrutura de avaliação e sistema de indicadores

Cinco ambientes de aprendizagem típicos fornecem o espaço e a atmosfera para as pessoas aprenderem em uma cidade, o que é essencial para cultivar talentos criativos para lidar com todas as inovações na cidade inteligente.

Com base no que foi exposto acima, foi construído um quadro de avaliação e sistema de indicadores. No sistema de indicadores, existe um indicador para cada tipo de ambiente de aprendizagem, e cada indicador possui alguns indicadores de subnível a ele relacionados, mostrados na Tabela 2.

Considerações Finais

Este artigo mostrou um pouco sobre a relação entre os temas educação e smart cities.

Para conhecer um pouco mais sobre cidades inteligentes, te convido a acessar os links indicados nas referências abaixo.

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Abraço, @neigrando

Referências

Este artigo foi traduzido, reduzido e adaptado do original, em inglês, “Smart learning environments for a smart city: from the perspective of lifelong and lifewide learning”, de Rongxia Zhuang, Haiguang Fang, Yan Zhang, Aofan Lu & Ronghuai Huang (2017).

A palestra que comentei no início deste artigo, contemplou parte do conteúdo de mais três artigos adicionais sobre Cidades Inteligentes, a saber: