Marketing e Negócios

Como empregar a inteligência artificial e melhorar a sua empresa

As expectativas de negócios a partir dos recursos da inteligência artificial (IA) são altíssimas. Não são tantas as empresas que estão recebendo assistência da IA ​​ao utilizá-la e implementá-la em seus processos. Uma organização pode decidir com dados personalizados se a implementação de soluções de IA vale o investimento ou não.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência artificial é a capacidade de um computador ou outra máquina de realizar ações que exigem julgamento. Entre essas ações estão a dedução lógica e inferência, a criatividade, a capacidade de tomar decisões com base na experiência ou em informações insuficientes ou conflitantes e a capacidade de compreender a linguagem falada. O termo preciso inteligência artificial é uma descrição abrangente com extensas conotações.
Descrever um aplicativo ou software específico como artificialmente inteligente é como definir um Airbus A350 como uma aeronave. A afirmação é metodologicamente correta, mas ao mesmo tempo a terminologia é extremamente vaga. O objetivo das máquinas e softwares com inteligência artificial é operar como um processo ou máquina autônomo. Alguns dos métodos que auxiliam o software artificialmente inteligente são aprendizado de máquina, aprendizado por reforço e aprendizado profundo .

Aprendizado de máquina:

O aprendizado de máquina administra grandes quantidades de dados brutos para uma máquina. A máquina analisa, testa, interpreta, constrói e descarta suposições repetidamente para identificar e classificar os dados com mais eficácia.
Com o tempo, e com a ajuda de mais dados, a máquina realiza avaliações repetitivas para identificar padrões e tendências para categorizar as informações. Em comparação com os humanos, os dispositivos são mais capazes de lidar com grandes quantidades de dados. Esse recurso é um dos motivos pelos quais a automação equivale a boa governança ao lidar com grandes quantidades de dados.

Aprendizagem por reforço:

O aprendizado por reforço é uma das formas de aprendizado de máquina. A aprendizagem por reforço permite que um agente aprenda em um ambiente colaborativo com a ajuda de tentativa e erro e feedback simultâneo de suas ações.
De acordo com a Sra. Melissa Kirkpatrick da Academist Help, “a máquina deve encontrar o caminho mais curto para alcançar o alvo usando a experimentação”. Com o tempo, o processador compreende as possíveis repercussões a cada uma de suas ações. O aprendizado por reforço é uma maneira demorada, porém confiável, de um computador aprender a jogar xadrez.

Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é uma forma sofisticada de aprendizado de máquina que está em carros autônomos, visão computacional e processamento de linguagem natural. O computador aprende em diferentes fases de treinamento conhecidas como camadas. Cada camada se baseia nas informações fornecidas na camada anterior.
Várias camadas podem estar envolvidas para compreender uma forma específica de entrada. Cada camada fornece uma interpretação refinada das informações iniciais transferidas. O produto final é um algoritmo único que atinge o objetivo de administrar uma solução completamente nova para o problema.

Recrie o ciclo de produção construindo de baixo para cima

Para compreender como implementar inteligência artificial em seu ciclo de produção, você precisa entender como priorizar o que é importante. O ciclo de produção de uma organização incorpora as operações da empresa em um nicho de negócios específico. O método convencional de transcrição de um ciclo de produção começa considerando o início do negócio no campo especializado do comércio.
Para produzir um ciclo de produção para implementar IA, uma empresa deve trabalhar retroativamente a partir do produto para considerar os riscos inerentes, as contas de custo e a aquisição de suas matérias-primas. Em um cenário realista, todo o processo ainda não pode ser realizado usando apenas a inteligência artificial. Inteligência artificialsó alcançará ou apoiará uma parte específica do processo. O resto do ciclo de produção precisa ser projetado para corroborar a assistência fornecida pela equipe ou departamento de inteligência artificial.

Determine os problemas a serem resolvidos usando IA

Antes de decidir em qual segmento do ciclo de produção implementar a inteligência artificial, inicie o processo de definição do problema. Uma organização precisa encontrar uma maneira de lidar com todos os obstáculos de negócios e obstáculos de qualquer maneira proficientemente. Listar todos os problemas, desafios, limitações e oportunidades no processo de negócios ajuda a organização a aproveitar a prerrogativa de melhorar as operações de negócios.
Operações de funcionários executadas repetidamente para produzir o mesmo resultado podem ser um dos problemas que podem ser resolvidos pela IA. Por exemplo, o departamento de contas pode representar circunstâncias difíceis para retificar para uma organização. Para outros estabelecimentos, o departamento de suporte ao cliente pode precisar ser regulamentado. Decida qual segmento do ciclo de produção precisa se transformar. Tente não ter uma abordagem excessivamente otimista ou idealista em relação ao processo.

Formular critérios de avaliação distintos

O software de IA precisa conhecer os critérios de avaliação para implementar com sucesso a inteligência artificial em qualquer segmento da organização. “As organizações podem fazer uso de muito mais ferramentas e mecanismos do que apenas chatbots artificialmente inteligentes, se simplificarem seu processo de desenvolvimento”, de acordo com Jennifer Balcomb do Australian Master.
Pode ser fácil se perder nas expectativas de IA do “castelo no ar”. Transcreva objetivos explícitos para o software de IA para obter uma implementação de IA bem-sucedida. Descreva todos os resultados possíveis e defina categoricamente o resultado que deseja alcançar. Seguir esses procedimentos tornará descomplicado a implementação do mecanismo de aprendizagem da inteligência artificial.

Construir uma força-tarefa específica para regular e incorporar dados

A implementação de soluções de IA em uma organização envolverá a cooperação da organização com um terceiro. O provedor de soluções de IA será um terceiro. O provedor de soluções de IA pode exigir dados confidenciais para impor uma solução de IA de forma triunfante. O provedor de soluções de IA pode não ser capaz de administrar uma solução viável sem acesso aos dados restritos. Os dados devem ser compartilhados entre a organização e o provedor de soluções de IA.
Sua organização precisa saber quais funcionários gerenciarão os clientes por meio da demanda do cliente, enquanto o pessoal selecionado auxilia o terceiro em seus procedimentos. Decida quais dados estão associados à funcionalidade dos processos de inteligência artificial. Certifique-se de que a força-tarefa e o terceiro estabeleçam uma política de privacidade antes de trocar quaisquer dados. Evite tentar transferir quaisquer dados sem concordar com uma política de privacidade por escrito.

Reconheça a lacuna de desempenho

Superestimar a data de posse do departamento de IA é um erro, o que é perfeitamente possível. Colegas e colegas de trabalho podem começar a exagerar o ritmo e o escopo de realização da subdivisão de IA. Ser excessivamente otimista será a norma dentro da organização, mas é crucial permanecer pragmático sobre a data de lançamento e a capacidade de produção do departamento de IA.
A dura realidade é que, inicialmente, o departamento de IA pode ter um desempenho inferior até mesmo aos níveis normais de desempenho. Assim como um novo funcionário, o software de IA levará tempo para se ajustar às demandas da função e às expectativas de desempenho. Durante a fase de implantação inicial, será necessário garantir que todas as operações do software AI sejam monitoradas.

Configure um Programa de Implementação Experimental Focado

Para cada organização, deve haver algum ponto de partida para a implementação de tecnologias de IA. Depois que um departamento específico for convertido em IA, será mais fácil transformar as outras seções. Tente escolher um departamento menor para mudar para IA, em vez de ser excessivamente ambicioso.
Em vez de tentar defender o departamento de gerenciamento com recursos de IA, considere tentar automatizar o departamento de folha de pagamento. Considere automatizar a folha de pagamento de um único departamento se houver vários funcionários e departamentos na organização. Antes de iniciar a implementação real, conduza uma fase de teste. A fase de teste irá garantir que as ações apropriadas possam ser tomadas se houver qualquer contratempo durante a fase de aplicação.

Manter um foco inicial especializado

Mesmo que você tenha adquirido uma solução de IA de terceiros, haverá alguma interpretação de dados necessária de sua organização para integrar a solução. Estabelecimentos comerciais excessivamente entusiasmados assumem ambiciosamente o desafio de automatizar uma divisão excessivamente grande. Durante a implementação de IA, os especialistas em implantação percebem que há muitos dados para compilar para tornar a implantação um sucesso.
Outra razão para manter um foco especializado é que a organização possa identificar indicadores-chave de desempenho (KPIs) específicos. Esses KPIs serão rastreados e monitorados tanto no curto quanto no longo prazo para monitorar as mudanças no nível de produção. “O monitoramento de KPIs ajudou nosso departamento de pesquisa e desenvolvimento a perceber quando atingimos nossas metas”, de acordo com Kathy Burris, da Premium Jackets.

Avalie os requisitos fundamentais de armazenamento

A implantação de IA requer que o hardware seja capaz de executar os processos de aprendizagem de máquina, profundidade e reforço. Esses processos precisam realizar entradas e saídas rápidas, usando grandes conjuntos de dados. Se não houver armazenamento suficiente para suportar essas ações, haverá uma redução significativa no desempenho. Haverá requisitos mais elevados de processador e armazenamento para implementar soluções de IA de forma satisfatória.
É aconselhável implantar IA em dispositivos contemporâneos que tenham os processadores mais recentes. Além dos processadores mais recentes, confirme se os dispositivos têm espaço de armazenamento suficiente disponível. Os processos de aprendizado de máquina de IA exigem grandes volumes de dados para ajudar a reformar os sistemas tradicionais. É uma excelente recomendação para otimizar o armazenamento de IA para aquisição de dados, fluxo de trabalho e modelagem.

Integre a IA com o suporte do funcionário

As organizações comerciais estão considerando a implantação de IA como um projeto que será implantado exclusivamente pelo departamento de TI. Eles acreditam que, uma vez que o departamento de TI conclua a implementação, a IA substituirá repentinamente vários funcionários de uma vez. Infelizmente, essa é uma abordagem completamente errada. Todas as pessoas empregadas como tomadores de decisão de negócios ainda serão os tomadores de decisão de negócios após a implementação da IA.
As empresas devem vislumbrar o sucesso do projeto de IA em conjunto com a assistência de todos os seus funcionários. Alguns funcionários da organização também ficarão apreensivos pelos mesmos motivos. Realize sessões de treinamento para garantir que todos os funcionários entendam seus papéis e a função da IA.

Analise como tornar cada processo mais econômico e produtivo

Falamos sobre como reconhecer a lacuna de desempenho inicial no desempenho da IA. Os processos de aprendizado de máquina levam tempo para atingir um nível de desempenho louvável. Inicialmente, tanto a IA quanto os métodos manuais devem ser implantados lado a lado. Alguns funcionários entrarão em contato direto com a funcionalidade de IA por mais tempo. Outros trabalhadores podem ter que lidar com o desempenho final da equipe de IA.
Considere a implementação de dispositivos de inspeção visual de aprendizado profundo com recursos de aprendizado de máquina. Dê aos funcionários a chance de destacar os padrões de desenvolvimento com o funcionamento da IA. Para agilizar a funcionalidade dos processos de IA, considere o treinamento e a certificação de IA para trabalhadores específicos. Tente alinhar as operações com as metas e objetivos de negócios de curto e longo prazo.

Usando ferramentas de inteligência artificial de terceiros para complementar as capacidades existentes

Existem ferramentas de IA para atingir todos os tipos de objetivos diferentes. Sua empresa pode implantar chatbots de IA se o objetivo da empresa é falar com clientes em potencial rotineiramente. Sua empresa pode usar o software de agendamento de IA se os clientes visitam regularmente sua organização. Você pode implantar o software de gerenciamento de pacientes de AI se estiver administrando um estabelecimento médico.
Existem ferramentas de suporte de IA de terceiros para a contratação e realização de entrevistas de emprego se sua organização contratar e despedir indivíduos periodicamente. Existem ferramentas de IA para ajudá-lo a manter suas finanças sob controle, caso sua organização precise equilibrar as contas com frequência. Há suporte de IA para uma ampla variedade de idiomas se sua empresa tiver uma clientela diversificada. Existem soluções de IA para gerenciar chamadas de voz e até mesmo descobrir a disposição emocional de quem liga.

Manter a segurança na estrutura de IA

O uso de soluções de IA deixa uma organização potencialmente vulnerável a ataques cibernéticos em certas situações. O software de IA tem acesso a grandes volumes de dados para funcionar de maneira eficaz. Em alguns casos, muitos tipos diferentes de dados públicos e confidenciais da empresa estão disponíveis para o software de IA. Deve haver conformidade de segurança apropriada para garantir que todos os dados da organização estejam seguros.
Automação equivale a boa governança, e o mesmo vale no caso de conformidade de segurança. Existem organizações de segurança cibernética de IA, como Dark Trace, que garantem as integrações seguras de plataformas e serviços de TI. É aconselhável ter um departamento de segurança interno e também uma subseção do departamento de TI.

Prós e contras da implementação de inteligência artificial

Uma das melhores vantagens da inteligência artificial é que a IA executa tarefas mundanas. Se um determinado trabalho precisar ser repetido mais de 300 vezes por dia, a IA completará a tarefa com o mesmo entusiasmo todas as vezes. Em comparação com trabalhadores humanos, a IA pode chegar a uma decisão muito mais rápido. Errar é humano. Depois de fazer um julgamento, a IA agirá com muito mais rapidez, sem cometer erros.
Uma das desvantagens de implementar soluções artificialmente inteligentes é que o poder de decisão estará nas mãos de poucos indivíduos. Menos indivíduos terão autoridade para atribuir resoluções de formulação de políticas ao esquema de negócios. Outra desvantagem de implementar soluções de IA é que a IA não tem consciência moral. Podemos considerar algo desumano e bárbaro, mas para a IA, é apenas mais um dia de trabalho.

Otimizando Periodicamente a Experiência de Inteligência Artificial para Clientes

Será necessário para algumas empresas, senão todas, atualizar periodicamente a experiência de IA para sua clientela. Com o passar do tempo, alguns produtos e serviços de uma empresa ficarão desatualizados. Se você estiver usando chatbots, experimente aumentar os tempos de espera e usar emojis. Mesmo em uma conversa normal, os tempos de espera podem ser muito aleatórios e os emojis podem ajudar a adicionar um toque humano à discussão.

Os chatbots também podem realizar testes A / B para ajudar a identificar o interesse de um cliente em produtos e serviços específicos. Os dados acumulados pelo sistema AI podem ajudar a direcionar as modificações na direção certa. Também é uma boa ideia personalizar a experiência de cada usuário com base em suas preferências.

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