Marketing Digital

A Inteligência Artificial (IA) tem o potencial de redesenhar completamente a maneira como as empresas operam em várias funções, incluindo atendimento ao cliente, marketing e finanças. Existem inúmeras empresas de desenvolvimento de IA que podem ajudá-lo a desenvolver soluções modernas baseadas em IA para seus negócios. Mas, como é o caso de outras tecnologias emergentes, existem desafios, e a IA não é uma exceção. De acordo com uma nova pesquisa realizada pelo MIT-Boston Consulting Group, 85% dos executivos acreditam que a IA transformará os negócios, mas apenas 20% das empresas a utilizam de alguma forma, e apenas 5% fazem uso extensivo dela. A adoção da IA ​​é muito baixa devido aos obstáculos que surgem no caminho da adoção da tecnologia. Vamos dar uma olhada no top cinco deles.

1. Falta de organização e liderança ineficaz: A hierarquia de uma empresa pode ser bastante complexa. Existem vários chefes de diferentes departamentos que precisam estar na mesma página para tomar decisões mútuas para o melhoramento do negócio. Essas cabeças precisam conduzir seus esforços de IA juntos, ao mesmo tempo e com o mesmo nível de esforço. A falta de organização adequada e a liderança ineficaz desses chefes levam a responsabilidades pouco claras e sobrepostas, o que acaba prejudicando todos os investimentos da sua empresa em tecnologia de IA. Deve haver uma sincronização adequada entre todos os departamentos para tomar decisões relacionadas à adoção de IA.

2. Não escolher os problemas fundamentais para resolver: Principalmente uma equipe de análise ou muitas equipes de análise difusa e inovadores de sua empresa trabalham em uma miríade de projetos menores à margem do negócio principal. Mas eles ignoram o trabalho no terreno fundamental para alcançar a eficiência de automação necessária ao negócio principal. Você deve se concentrar em aproveitar o poder das soluções de IA nas áreas de suas prioridades de negócios. Por exemplo, setores do seu negócio que geram receitas significativas onde a automação pode melhorar as margens de lucro ou reduzir o percentual de erros e falhas.

3. Profissionais inexperientes e não treinados: Na maioria das empresas, há escassez de inteligência e talento em IA. Em uma pesquisa realizada pelo Digital IQ da PwC, apenas 20% dos executivos disseram que suas organizações tinham as habilidades necessárias para ter sucesso com a IA. Essa falta de experiência e potencial necessários é um dos maiores desafios que surgem no uso da IA ​​para aumentar a produtividade de uma empresa. Muitas organizações conhecem seus limites e não mais do que 20% acham que seus próprios especialistas em TI possuem o conhecimento necessário para lidar com IA. A demanda por habilidades de aprendizado de máquina está crescendo mais rapidamente, mas o treinamento adequado não está facilmente disponível. Em tal cenário, onde o talento de IA é escasso, mas em alta demanda, a maioria das empresas está buscando inovação de fontes terceirizadas, como incubadoras e aceleradoras, laboratórios universitários, comunidade de código aberto e hackathons.

4. Dados inacessíveis e proteção de privacidade: Para treinar algoritmos de aprendizado de máquina, você precisa de conjuntos de dados massivos e limpos, com vieses mínimos. A maioria desses dados não está pronta para consumo porque está em formato não estruturado. Esses dados contêm informações confidenciais e são armazenados em um sistema de processamento diferente. Como resultado, a maioria das empresas tende a investir pesadamente na criação de infraestrutura eficaz para coletar e armazenar os dados que geram e recrutar talentos capazes de realizar a criptografia dessas informações para torná-las utilizáveis ​​e produtivas.

5. Fator de Confiança e Credibilidade: É muito difícil explicar um algoritmo de aprendizado profundo de maneira simples para uma pessoa que não seja programador ou engenheiro. Com tamanha complexidade, aqueles que desejam apostar na IA para aproveitar novas oportunidades de negócios podem começar a desaparecer. A maioria das empresas que estão ficando para trás na transformação digital precisa revolucionar toda a sua infraestrutura para adotar a IA de maneira significativa. O resultado dos projetos de IA pode chegar um pouco tarde, pois os dados precisam ser coletados, consumidos e digeridos antes que o experimento dê frutos. A maioria dos empreendedores carece do grau necessário de flexibilidade, recursos e bravura necessários para investir em um projeto de aprendizado de máquina em larga escala sem garantia.

Estes são os cinco maiores desafios que você precisa superar se quiser começar a fazer uso eficaz do número crescente de ferramentas com tecnologia de IA disponíveis no mercado. Mas esses obstáculos não podem impedir que a IA transforme a maneira como as empresas funcionam. Caso você precise aproveitar os benefícios da tecnologia de IA para desenvolver uma solução para aumentar sua produtividade, entre em contato com uma empresa de consultoria em IA experiente.