Embora os líderes empresariais possam já estar em parceria com prestadores de serviços alternativos que não a Infosys, a estratégia da empresa de demarcar as áreas de acção necessárias para implementações de IA oferece um valor significativo. As seis áreas descritas fornecem pontos de referência práticos que podem ser usados em qualquer organização para planear projectos ou talvez monitorizar e avaliar os esforços de implementação em curso.
Entre estes, a preparação de dados é central. Os sistemas de IA dependem da qualidade e consistência dos dados, pelo que o investimento em plataformas de dados, governação de dados e práticas de engenharia que suportam modelos é um princípio central sobre o qual as iniciativas de IA são construídas.
Incorporar IA em fluxos de trabalho significa que às vezes é necessário redesenhar a forma como os funcionários trabalham. Os líderes devem estar cientes de como os agentes e funcionários de IA interagem e medir as melhorias de desempenho. Podem ser feitas alterações tanto nas tecnologias implementadas como nos métodos de trabalho que existiram até à data. Neste último caso, será necessária a reciclagem e a educação dos funcionários afectados, com custos associados.
A questão dos sistemas legados requer atenção cuidadosa, pois muitas organizações operam propriedades complexas que limitam a agilidade necessária para que a IA melhore as operações. As próprias ferramentas de IA podem ajudar a analisar as dependências existentes e até mesmo planejar a modernização, implementada, de preferência, em vários estágios ou em sprints separados.
As operações físicas cruzam-se cada vez mais com sistemas digitais. Para empresas com produtos físicos, como na fabricação ou logística, a incorporação de IA em dispositivos e equipamentos pode melhorar o monitoramento e a capacidade de resposta dos dispositivos. Isto exigirá coordenação entre as equipes de TI, TO, engenharia e operacionais, e os líderes da linha de negócios devem ser consultados em particular.
A governação deve acompanhar qualquer escala de implementação da IA. A avaliação de riscos, os testes de segurança, a formulação de políticas de segurança e o projeto de proteções específicas para IA devem ser estabelecidos desde o início. O escrutínio regulamentar da IA está a aumentar, especialmente em sectores que lidam com dados sensíveis, e aplicam-se sanções legais à perda ou má gestão de dados, independentemente da sua fonte – IA ou outra – na empresa. Estruturas e documentação claras de responsabilização reduzem esses riscos para as operações e a reputação.
Tomadas em conjunto, estas áreas indicam que a implementação da IA é organizacional e não puramente técnica. O sucesso depende do alinhamento da liderança, do investimento sustentado e da avaliação realista de quaisquer lacunas de capacidade. As reivindicações de transformação rápida devem ser tratadas com cautela, e resultados duradouros são mais prováveis quando a estratégia, os dados, a concepção de processos, a modernização, a integração operacional e a governação são abordados em paralelo.
(Fonte da imagem: “Infosys, Bangalore, India” por theqspeaks está licenciado sob CC BY-NC-SA 2.0.)
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