AI está tendo seu momento. Não faltam manchetes, hype ou hesitação. A conversa geralmente oscila entre admiração e ansiedade – e eu entendo. É difícil saber por onde começar sem complicar demais as coisas.
Mas esse é o ponto. Você não precisa começar grande. Você só precisa começar de maneira inteligente.
Mantenha -o simples. Então continue.
O maior mito que ouço? Que todo mundo já tenha descoberto isso.
Eles não.
A maioria das viagens de IA começa da mesma maneira – pequenas experiências, algumas falhas produtivas e lições que moldam a próxima etapa. É menos sobre correr à frente e mais sobre a construção da base certa.
Isso começa identificando duas funções:
- UM Proprietário do processo com patrocínio de executivos
- UM Proprietário de tecnologia com olhos sobre escalabilidade, segurança e governança de dados
AI não é plug-and-play. É iterativo por design. O proprietário do seu processo interno mantém a iniciativa fundamentada no valor comercial e traz as pessoas para o passeio. Seu proprietário de tecnologia garante que a solução seja viável, segura e construída para o que vem a seguir.
Pule qualquer um deles e até a IA mais inteligente não entregue.
Pense nessa fase como contratar um aprendiz. Antes de entregar a responsabilidade, você precisa garantir que eles entendam o processo, o objetivo e o ambiente em que estão entrando. AI não é diferente.
Ai não conserta o caos – reflete isso
Todos nós já ouvimos “lixo, lixo”. Com a IA, isso ainda é verdade. De fato, importa mais do que nunca.
Antes de mergulhar na IA, as organizações precisam dar uma olhada no estado de seus dados. Se estiver confuso, incompleto ou espalhado entre os sistemas, a IA refletirá isso de volta – apenas com mais confiança e menos advertências.
É por isso que a limpeza de seus dados não pode mais ser uma tarefa de queima. Não precisa ser perfeito, mas precisa estar em movimento. Aproveite uma abordagem de peça por peça. Comece com um conjunto de dados pequeno e confiável. Deixe a experiência moldar o próximo esforço de limpeza. Você criará memória muscular – e a confiança – ao mesmo tempo.
A limpeza de sua propriedade de dados não precisa ser um elevador enorme. Comece com um subconjunto bem conservado. Fazer melhorias incrementais. Aprenda à medida que avança. Pense nisso como sintonizando o motor antes de pegar o carro na estrada.
Ai precisa de um test drive, não uma lua
Vimos sucesso quando as empresas se concentram em um único processo-idealmente que seja simples, independente e mensurável. Um agente de resumo fundamentado no conhecimento interno é um ótimo exemplo. Baixo risco. Alto valor de aprendizado. Feedback imediato.
Comece com um pequeno grupo de usuários. Coletar entrada. Acompanhe as métricas qualitativas e quantitativas – desde o tempo economizado até a satisfação do usuário. E lembre -se, Perfect é o inimigo de Great. O objetivo não é perfeição. O objetivo é o progresso.
Essa experiência inicial se torna seu ponto de prova. É mais fácil escalar quando você já provou que a tecnologia funciona, os dados se sustentam e a equipe vê valor.
Ai não está substituindo seu povo – precisa deles
Até a melhor IA ainda precisa de um segundo conjunto de olhos. Pense nisso como integração de um analista júnior. Você confiaria nessa pessoa com uma decisão crítica no primeiro dia? Provavelmente não.
Alguém precisa supervisionar como a IA é implantada, quais dados estão acessando e como estão sendo avaliados. Esse envolvimento humano cria transparência, responsabilidade e – em última análise – confiança.
Neste ponto, um humano ainda é o melhor juiz sobre se os dados certos estão alimentando a IA. A supervisão humana não é opcional – é o que ajuda as organizações a garantir que os resultados sejam confiáveis, explicáveis e alinhados com a intenção dos negócios.
Quando falamos sobre a IA trabalhando ao lado das pessoas, é isso que queremos dizer. Cada um tem um papel. E é essa colaboração que impulsiona resultados reais.
Uma conversa entre ele e o negócio
A IA pode viver no portfólio de TI – mas não pertence a um silo.
As equipes mais eficazes são as que trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas dos negócios para entender o que os casos de uso são importantes e por quê. Esse entendimento compartilhado define a direção para seleção de ferramentas, acesso a dados e implantação responsável.
Com novas ferramentas de IA emergindo semanalmente – em um amplo espectro de usabilidade e custo – essa conexão entre prioridades de negócios e planejamento técnico nunca foi tão crítico.
Defina expectativas que correspondam à missão
Se a IA é nova para sua equipe, é importante gerenciar as expectativas. Nem todo projeto vai mover a agulha imediatamente – e tudo bem. A jornada é tão valiosa quanto os resultados.
O sucesso pode parecer economizado, tarefas concluídas mais rapidamente ou maior satisfação do cliente. Também pode ser os momentos ‘AHA’ que ajudam você a pensar de maneira diferente sobre como o trabalho é feito.
Essas idéias são as sementes da transformação.
É também por isso que casos de uso interno de baixo risco são o local ideal para começar. Quando as apostas são mais baixas, as equipes se sentem mais confortáveis experimentando, compartilhando feedback e propondo melhorias. Isso cria um loop de feedback que fortalece o processo e o desempenho. Construa uma caixa de plantador antes de construir uma casa.
Complexidade é uma escolha
Ai não precisa ser complicada. Mas pode se tornar assim – rápido – se os processos não forem claros ou padronizados. Os sistemas de IA multi-agentes são emocionantes, mas ainda são no início de sua maturidade.
Esses fluxos de trabalho multi-agentes representam alguns dos pensamentos mais avançados da IA hoje-mas também introduzem mais espaço para fragmentação. A complexidade tende a surgir quando a variação não é gerenciada. A redução da variabilidade antecipada oferece uma foto muito melhor no desempenho consistente a jusante.
Comece reduzindo a variabilidade. Padronize onde você pode. Não crie camadas de automação em cima de processos que não fazem sentido para começar. Limpe primeiro. Depois escala.
Como será realmente os próximos cinco anos
Sim, veremos a IA gerenciando outra IA. Mas isso não significa que os humanos estejam fora de cena. A maioria dos processos de negócios ainda precisa de julgamento humano, supervisão e tomada de decisão.
E embora as capacidades da IA sejam impressionantes, não devemos confundir a sofisticação com a senciência. Os modelos de hoje são reconhecidos excepcionais de padrões. É isso. Tratá-los como eles pensam que a maneira como comemos é um erro que rimos um dia-como mapas de internet ou papel dial-up.
Fiz essa pergunta e ela respondeu melhor do que eu poderia: “Muitos acreditam que a IA entende conceitos ou razões como uma pessoa. A IA de hoje é excepcionalmente boa em prever a próxima palavra ou ação”.
Daqui a uma década, provavelmente rimos do quanto o antropomorfizamos.
Pensamentos finais
Ai está aqui. É poderoso. Mas não é mágico. Ainda precisa de estrutura, propósito e um caminho claro a seguir.
Comece com o que você sabe. Mantenha -o pequeno. Mantenha -se focado no resultado – não no hype.
E lembre -se: o progresso vem da experiência, não da perfeição. Erros cometidos cedo, no contexto certo, pagarão dividendos em maturidade e impulso no caminho. Se tudo parecer fácil para você agora, é provável que você esteja tomando atalhos que o mordem mais tarde.
Quando estiver pronto para escalar, saiba que não precisa ir sozinho. Na Compugen, ajudamos as organizações de todos os setores a realizar novas possibilidades. Nós os ajudamos a dar esses primeiros passos com confiança – e a construí -los com intenção.
Aqueles que se lembram do final dos anos 90, Matthew Perry/Selma Hayek Rom-com, sabem que apenas os tolos se apressam. Isso se mantém verdadeiro com a IA, porque a transformação real não vem de correr. Vim de fazer as coisas certas na ordem certa, com as pessoas certas ao seu lado.
Traga clareza para sua jornada de IA – com um aliado de tecnologia que coloca seus objetivos em primeiro lugar. Conecte-se ao Compugen para explorar o que é possível e comece a criar uma estratégia de tamanho certo que se encaixe hoje e escala com você amanhã.
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