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Principais vantagens do ZDNET
- Velozes e Furiosos ou Cauteloso? A IA requer ambos.
- Executivos da PwC e da NBCUniversal compartilham suas jornadas de IA.
- Antes de implementar a inteligência artificial, prepare-se com os dados corretos.
Começar e compreender a natureza e o valor da IA pode ser assustador. Também levanta uma questão preocupante: o caminho a seguir será avançar rápido e furioso, saltando sobre todos os modelos que aparecem online, ou será necessário proceder com planeamento e extrema cautela? O feedback dos gestores de TI de duas empresas sugere que é necessária uma combinação de ambas as abordagens.
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Recentemente, as diferentes experiências de lançamento e manutenção de IA foram compartilhadas conferência hospedado pela Section, uma consultoria liderada pelo ilustre professor da Universidade de Nova York, Scott Galloway.
1. O homem é um laço
Primeiro, não entregue as chaves aos agentes de IA – qualquer trabalho deve permanecer conduzido e conduzido por humanos. “Pare de ser o homem do círculo. O homem é loop”, disse Scott Liken, principal engenheiro global de IA da PwC.
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Começar significa começar com o usuário final e trabalhar de trás para frente para determinar a ferramenta certa para o trabalho.
“Comece com processos e dados facilmente repetíveis. Comece com um ponto problemático”, disse Lasherelle Morgan, vice-presidente sênior de inovação e aceleração de IA da NBCUniversal. “Não traga apenas uma ferramenta de IA. Pergunte: ‘Com o que você está lutando?’ “O que você passa cinco horas por dia fazendo?”
2. A experimentação é importante
Esteja disposto a experimentar em escala para determinar onde a IA pode oferecer resultados, disse Liken.
Por exemplo, a PwC implementa experimentos orientados por IA em ciclos de um ou cinco dias. O desafio é encorajar os líderes empresariais a pensar nas possibilidades da IA, em vez de simplesmente conseguirem poupanças de custos de 2% ou 3%. “Toda essa conversa sobre tokens começou há apenas alguns meses e agora, de repente, a IA está focada no custo”, disse Liken.
“Essa é a maneira errada de ver as coisas. A experimentação é muito importante hoje em dia e é muito fácil e você obtém feedback rapidamente”, disse Liken.
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Isto requer uma mudança radical de pensamento entre muitos líderes empresariais, especialmente no nível médio, disse Liken.
“Muitos não estão acostumados com ciclos de uma ou duas semanas; é uma maneira diferente de pensar sobre arquitetura”, disse Liken. “Os gerentes seniores e os membros do conselho podem estar lá, assim como os novos contratados que já estiveram lá. É aquele meio congelado, aqueles especialistas e líderes que não querem mudar seus hábitos. É um desafio humano.”
3. Explodir um processo ruim
Para os interessados em inteligência artificial, existe a crença de que a tecnologia eliminará rapidamente processos complexos e acelerará a tomada de decisões de negócios. Há uma advertência importante nesse pensamento, disse Morgan.
“Você precisa ter dados limpos e um fluxo de trabalho limpo do início ao fim. Você literalmente precisa pegar papel e caneta, escrever um processo e me mostrar quem é o dono desse processo. Uma coisa em que a IA é realmente boa é explodir um processo ruim”, disse Morgan.
Com esta caneta e papel, descubra com os usuários: “o que você tem que fazer repetidamente, o que você odeia fazer?” Morgan disse. “Então trabalhe a partir daí. Conheça as pessoas onde elas estão. Também onde há muitos dados que também podem ser facilmente repetidos. Comece com as coisas que podem ser facilmente corrigidas com IA e comece por aí.”
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Na PwC, o ritmo de inovação e desenvolvimento da IA tem sido furioso, mas por baixo está uma base de dados bem planejada que foi construída antes que a IA se tornasse uma grande parte do cenário. A empresa abordou questões de dados em partes regulamentadas do negócio, como contabilidade e auditoria, disse Liken.
Liken disse que o desafio é fornecer contexto aos dados que “geralmente residem na cabeça das pessoas. Como obter conhecimento tácito?”
Liken disse que os esforços de IA da PwC visam “reunião de conhecimento tácito, telemetria, ações de agentes que então alimentam a coleta de conhecimento tácito”. Requer “focar primeiro na arquitetura para que ela possa se adaptar ao nosso pessoal, para que, quando a usarem, saibam que é segura, saibam para que pode ser usada e tenham acesso aos dados corretos que estão autorizados a acessar.”
4. Gestão e guarda-corpos
A governança e as proteções da NBCUniversal são uma parte essencial do processo. No entanto, a quantidade de supervisão depende da quantidade de risco para a organização, que Morgan chama de “raio de explosão” potencial.
“Com um caso de uso tão simples como uma ferramenta de agente que pré-define meu almoço em minha agenda ou algo parecido, é de baixo risco, não precisamos de um ser humano. Se tivermos algo como um agente que envia automaticamente nossas mensagens aos consumidores, isso é um grande problema porque representa mais risco para o negócio”, disse Morgan.
O processo de gestão da NBCUniversal consiste em formulários de inscrição. Eles ajudam a equipe do Morgan a rastrear e medir o impacto potencial da IA e dos agentes na organização.
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Na PwC, a responsabilidade pela IA está centralizada em torno de “um por cento da organização – engenheiros profundos de IA”, disse Liken. “Esses engenheiros definem os padrões, criam um chassi que é confiável e seguro. e fazem a construção. Depois, temos 10% de construtores práticos espalhados por toda a empresa. construindo para clientes que entendem diretamente do setor ou função.”
