Pode parecer que todas as estradas levam à IA.
Mas uma nova tecnologia não é um destino, é o veículo para chegar lá. Após anos de experimentação, as empresas agora enfrentam o desafio de escalar a IA de provas isoladas de conceito a impacto em toda a empresa. Essa mudança é complexa, com obstáculos como desalinhamento com metas de negócios, baixa coordenação e problemas de qualidade de dados. No entanto, a IA experiente e os líderes de dados abriram o caminho, identificando as melhores práticas para navegar nesses desafios e alcançar a adoção sustentável da IA.
Mapeando a jornada para a IA eficaz
Em vez de se concentrar nos obstáculos, os primeiros adotantes da IA adotaram o processo – evangelismo, experimentação, operacionalização, expansão e transformação – construindo fundamentos técnicos e culturais. Isso inclui governança, promoção de mudanças culturais e expandir a IA entre as organizações.
A jornada começa com os líderes aumentando a conscientização e educando as equipes sobre o potencial da IA em todos os níveis, do chão da fábrica à sala de reuniões. Todo papel interage com a IA de maneira diferente-alguns coletam dados, sem saber, enquanto outros dependem de informações orientadas pela IA. Por exemplo, as equipes de vendas de um grande produtor europeu de vinho e espíritos usam IA para orientar as interações com os clientes, como introduzir novos coquetéis ou negociar a colocação de produtos. Os programas de alfabetização da IA devem atender a todos os públicos, um requisito agora reforçado pela Lei da AI da UE.
À medida que os juros crescem, as organizações devem permitir a experimentação estruturada. Em vez de um gratuito, os líderes de IA criam ambientes controlados, como caixas de areia ou hackathons para gerar casos de uso. Nem todas as idéias terão sucesso, 80% dos projetos de IA não chegam à produção, mas isso não é falha; Faz parte do processo de maturação. Uma clara estratégia de priorização ajuda a se concentrar nos projetos alinhados com as metas de negócios, equilibrando custos e complexidade enquanto justifica o ROI.
A operacionalização da IA requer alinhamento entre tecnologia e negócios, coordenação de recursos e políticas padronizadas. A infraestrutura construída nesta fase suporta projetos futuros, garantindo transparência, responsabilidade e conformidade. A Lei da UE AI exige governança, mas muitos líderes veem a regulamentação como um impulsionador da colaboração. Modelos de IA compartilhados e dados combinados aumentam a precisão e a eficiência, em vez de sufocando a inovação. O sucesso da IA reside na preparação, foco estratégico e esforço coletivo.
O longo transporte
Para que a IA escala, as organizações devem construir fortes fundações em pessoas, processos e tecnologia. O sucesso está em tornar as ferramentas e os dados da IA acessíveis entre os departamentos, melhorar as habilidades e promover a colaboração. Com a governança certa, a IA se torna um recurso compartilhado e não uma ferramenta em silêncio.
Muitas empresas escalam suas práticas responsáveis de IA por meio de colaboração entre departamentos. Os conselhos de IA reúnem as partes interessadas de diferentes unidades de negócios, juntamente com a representação das equipes de dados e TI para promover a coordenação e o aprendizado contínuo. Além de melhorar a governança e a alfabetização, esses mecanismos facilitam o compartilhamento de modelos e dados, o que aumenta os retornos das iniciativas de IA.
A transformação da IA é uma jornada em andamento. Quando dados e IA são incorporados ao DNA de uma organização, eles impulsionam a tomada de decisões e a inovação. A educação contínua, a colaboração e o compartilhamento de melhores práticas melhoram a qualidade dos dados, a eficiência e o valor dos negócios – enquanto promove a mudança cultural.
Mapear na mão, agora prepare a jornada
A transformação para a IA eficaz e através da IA eficaz é uma jornada. E essa jornada requer planejamento deliberado. Ao aplicar as melhores práticas dos intrépidos pioneiros, as organizações podem evitar alguns dos obstáculos ao longo do caminho. Aqui estão algumas dicas:
Empacote o que você precisará (dica: são dados): é importante garantir o acesso a mais dados. Certifique -se de construir a base necessária para obter um suprimento constante de dados de qualidade e, em seguida, quebre os silos internos para melhorar o acesso. Transforme dados anteriormente inacessíveis para ativar o uso. Imagine ser proprietário de um carro elétrico e iniciar a viagem com sua bateria apenas 10% carregada. O IDC estima que 90% dos dados na empresa hoje não são estruturados.
Planeje a rota, mas abraça o inesperado: o processo de priorização define um itinerário para a jornada, mas os desvios interessantes podem valer a pena o investimento. A ideação e experimentação mantêm você aberto a surpresas agradáveis ao longo do caminho. Haverá inchaços ao longo do caminho, mas o planejamento minimizará o impacto.
Entenda as regras da estrada: garantir que seus dados sejam bem governados. Verifique sob o capô para garantir que tudo esteja em boas condições de funcionamento. Mas também lembre -se do caminho específico e das metas de destino. Continue perguntando: “Para onde estamos indo?” – Ou, neste caso, “Qual é o problema que estamos tentando resolver? Como definimos o sucesso? Como medimos o sucesso? Fizemos progredir?” Esses corrimãos comuns precisam ser aplicados aqui, assim como em outras viagens de tecnologia. Provavelmente não é o primeiro que você realizou.
Traga um companheiro para o passeio: uma viagem é certamente mais divertida se compartilhada com outras pessoas. Da mesma forma, a jornada da IA não deve ser uma busca solo. A contratação de parceiros, clientes e parceiros de dados em seu ecossistema de IA ajudará a fornecer insights mais ricos e mitigar os riscos de alucinação e preconceito.
Aprenda o que você verá ao longo do caminho: saber o que você, seus colegas e seus colegas estão se metendo, ajuda a suavizar o passeio. Comece a evangelizar cedo. Em seguida, mantenha a educação contínua em todos os papéis. Desenvolva um plano de comunicação abrangente – um registro de viagem – para compartilhar onde você esteve e o que aprendeu.
Mantenha um scrapbook para lembrar os destaques (e aprender com os obstáculos): documente a jornada capturando os detalhes dos quais os dados foram usados, para os modelos empregados, os desafios enfrentados ao longo do caminho e os resultados alcançados. Assim como um log de viagens, as histórias de sucesso incentivam outras pessoas a reutilizar modelos de dados e aumentar o ROI. Quando feito corretamente, você planejará sua próxima viagem antes de terminar o primeiro. É uma jornada em andamento.
Quando abordado com um roteiro claro e um compromisso com a excelência em dados, a IA evolui para uma força transformadora que impulsiona o crescimento e a inovação sustentáveis em toda a organização. A IA e os líderes de dados implementaram as fundações para que as organizações tenham sucesso e é hora dos líderes empresariais que seguem sua liderança.
Sobre o autor
Jennifer Belisnt é o principal estrategista de dados em Floco de neve. O Snowflake fornece a IA Data Cloud-uma rede global em que milhares de organizações mobilizam dados com escala, simultaneidade e desempenho quase unida. Dentro da nuvem de dados da IA, as organizações unem seus dados isolados, descobrem e compartilham facilmente dados governados com segurança e executam diversas cargas de trabalho analíticas. Sempre que dados ou usuários moram, o Snowflake oferece uma experiência única e perfeita em várias nuvens públicas. A plataforma do Snowflake é o mecanismo que alimenta e fornece acesso à nuvem de dados da IA, criando uma solução para data warehousing, lagos de dados, engenharia de dados, ciência de dados, desenvolvimento de aplicativos de dados e compartilhamento de dados. Junte -se aos clientes, parceiros e provedores de dados de Snowflake que já levam seus negócios a novas fronteiras na nuvem de dados da IA.