Por quais motivos a maioria dos projetos de IA falham?

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Muitas empresas estão dispostas a investir em tecnologia de Inteligência Artificial e desfrutar dos benefícios que ela traz. Para isso, elas geralmente contratam uma equipe especializada e fazem um enorme investimento em equipamentos. Mas, a tendência é que, após meses de esforços, essas empresas acabem tendo as suas expectativas frustradas e percam a confiança na IA. 

Quem adota a IA em sua força de trabalho segue um padrão semelhante de implementação. Muito tempo, dinheiro e esforço são gastos para que o projeto possa sair do papel. Mesmo depois de todo esse empenho, muitas iniciativas chegam a um beco sem saída.

Mas quais erros têm sido cometidos por essas empresas? Será que a Inteligência Artificial na verdade não passa de um modismo enganoso? Que lições podem ser extraídas dos muitos projetos que têm falhado? Neste artigo, vamos mostrar os principais motivos por que os projetos de AI falham e dar dicas para evitar esses erros.

1. A Inteligência Artificial não é para todo mundo

Uma vez que uma empresa decide investir em Inteligência Artificial, ela precisa elaborar uma estratégia de IA muito clara e detalhada. 

Um projeto de IA se baseia em três pilares fundamentais e indispensáveis:

Habilidades profissionais: A profissão de cientista de dados é bem recente, e, portanto, poucos desses profissionais têm mais de 15 ou 20 anos de experiência. Uma vez que eles são raros, se torna difícil e dispendioso montar uma equipe adequada.

As empresas podem formar a equipe de IA de duas maneiras: construindo todo o sistema internamente ou terceirizá-lo para diferentes fornecedores de IA.

Ambiente técnico: Os modelos de IA são apenas parte da solução. Portanto, para que o seu projeto seja bem-sucedido, você precisa de uma variedade de habilidades e soluções para torná-lo possível. Um ambiente de produção bem projetado é obrigatório e não deve ser gerenciado por um cientista de dados. Você precisará de uma equipe de desenvolvedores de software e engenheiros que lidem com a complexidade arquitetônica dos projetos de IA. 

Dados: As empresas devem criar uma estratégia de dados para gerenciar os principais recursos para projetos de IA. Os cientistas de dados devem extrair, limpar e analisar dados a todo momento. Trabalhar com dados desatualizados, duplicados, informações incorretas ou mesmo ausentes podem levar uma equipe à frustração e ao fracasso do projeto. A governança de dados é um dos pilares mais importantes e subestimados para o sucesso dos projetos de IA.

Esses três pilares são realmente necessários, e sem eles os projetos de IA tendem a falhar. Além disso, é importante considerar o impacto cultural que essa estratégia poderá ter em sua empresa. Muitos projetos falham por não ter a confiança dos líderes das organizações. Afinal, a Inteligência Artificial é uma ferramenta, e se os gestores não souberem como usá-la de modo apropriado, dificilmente terão um impacto significativo em seus negócios. 

2. Atente para a integração com o sistema existente

Muitas falhas ocorrem porque a integração de IA em um sistema já em funcionamento é uma tarefa imensamente difícil. A maioria das empresas pensa muito sobre o tipo de IA que deve ser empregado, mas não sobre como será feita a interface com o sistema existente. Modelos de alto nível não terão nenhum benefício se a força de trabalho e os usuários finais não puderem trabalhar de forma eficiente com o sistema atual.

3. Escolha também o ambiente certo

Os modelos de IA nunca são totalmente capazes por si próprios. Eles trabalham em conjunto com sistemas muito maiores. Portanto, muito foco deve ser colocado nas possíveis interações do usuário com os procedimentos do modelo de IA. 

Uma vez que apenas uma parte do código de um aplicativo é dedicada aos modelos de IA, as empresas precisam de um ambiente de produção projetado para obter a melhor eficiência possível de um sistema de IA. Para isso, a sua equipe de design deve considerar se a solução de IA pode ser integrada diretamente no sistema do cliente e como o hardware e o software funcionarão perfeitamente para obter os resultados desejados.

Afinal, a IA enfrenta muitos problemas técnicos em ambientes de produção inadequados. Por exemplo, esses sistemas param de funcionar com dados irregulares ou ausentes, e a sua velocidade também varia de tempos em tempos. Portanto, as equipes devem criar sistemas capazes de evitar gargalos no processamento e de cobrir problemas de latência. Planos de contingência em caso de acidentes também devem ser considerados.

4. Concentre o foco em resolver os problemas

A maioria das empresas inicia um projeto de IA a partir de uma determinada orientação tecnológica, seja o desejo de utilizar chatbots ou uma nova técnica lançada pelo Google. No entanto, essas orientações geralmente resultam em fracassos. Afinal, elas estão forçando uma solução para um problema, em vez de tentar identificar qual é a solução mais adequada. Para evitar esse erro, você deve começar pelo problema, e não pela solução.

5. Considere também as orientações financeiras

Em vez de buscar uma orientação técnica, as empresas deveriam começar a abordar a IA a partir de uma orientação empresarial e financeira. Analise as demonstrações financeiras para descobrir onde estão os maiores custos da sua empresa. Em seguida, verificar as estratégias de aquisição e retenção de clientes. Existe uma maneira de melhorá-las com a IA?

Para uma orientação de negócios, podem ser utilizadas KPIs como o ROI para estimar o custo, a receita e o impacto que essa tecnologia terá na empresa. Desse modo, será possível ter um direcionamento claro de onde ir, sem perder tempo e recursos experimentando novas técnicas. Resolver o problema do seu negócio é o único KPI importante.

Além disso, a comunicação entre a equipe de tecnologia e a direção da empresa deve ser bastante fluida. Os avanços do projeto devem ser explicados de uma forma que os gestores possam entender, utilizando uma linguagem de negócios com KPIs financeiras.

6. Crie rapidamente um modelo para o projeto

Produzir um protótipo como modelo do projeto final é um marco importante numa estratégia de TI. Muitas vezes, as empresas perdem de vista o problema original e acabam não focando na criação de um modelo. No desenvolvimento de software, seguir uma abordagem ágil é a chave para o sucesso do projeto.

Os gestores devem acompanhar as conquistas em cada etapa do projeto. Em vez de esperar meses para entregar um software final, é melhor trabalhar em iterações curtas e apertadas, que produzem resultados rapidamente. Depois disso, devem ser solicitados feedbacks dos clientes e usuários para que seja possível melhorar o processo. Portanto, em vez de trabalhar com base em hipóteses, o direcionamento do projeto passa a ser o feedback do cliente.

7. Conte com a ajuda de modelos de ponta

Os cientistas de dados estão sempre à procura de novas técnicas e soluções para melhorar o desempenho do modelo atual. Para isso, é preciso analisar os dados, projetar o modelo, treiná-lo e ajustar cada iteração até que se possa chegar a um modelo confiável. Porém, esse processo requer um conhecimento muito aprofundado, e também pode ser muito demorado, desgastante e dispendioso.

Por outro lado, grandes empresas de tecnologia, como Amazon, Google ou Microsoft, são capazes de oferecer modelos de ponta, treinados com uma quantidade imensa de dados. Elas têm recursos para trabalhar com grandes equipes especializadas, que são inacessíveis para a maioria das empresas. Portanto, como competir contra essas grandes corporações?

Grandes provedores de nuvem oferecem os seus modelos treinados via API (Application Programming Interface) a um preço bastante acessível. Esses serviços são cobrados pelo uso. Eles reduzem drasticamente o custo e o tempo de entrada no mercado. Em apenas alguns dias, quem contrata pode desenvolver um pipeline de IA por um custo muito baixo, para que possa obter o feedback dos usuários.

Mesmo assim, não podemos usar APIs para sempre. Essas interfaces devem ser usadas com o objetivo de trabalhar em iterações curtas e estreitas para finalizar o projeto rapidamente. Desse modo, é possível validar a sua solução junto aos clientes e convencer os líderes a investir mais recursos no projeto. 

O uso dessas APIs, também ajuda a gerenciar as expectativas e entender melhor as necessidades do usuário. Depois de validar tudo isso, a empresa está pronta para passar das APIs para desenvolver os seus próprios modelos. 

Como vimos, a implementação de um projeto de IA é um processo complexo, que se não for bem conduzido acaba levando ao fracasso de muitos projetos. Para facilitar a implementação da Inteligência Artificial nas empresas, a Columbia Integração desenvolveu o DataFusion, um serviço de implementação dessa tecnologia. 

Converse diretamente com um de nossos consultores e vamos identificar oportunidades de melhorias.

Fale com um especialista

Fale com um especialista