Descubra as características que promovem uma cultura pronta para IA

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Uma estratégia de IA bem-sucedida deve considerar questões culturais, bem como questões de negócios. Tornar-se uma organização pronta para IA requer uma transformação fundamental na forma como você faz as coisas, como os funcionários se relacionam uns com os outros, quais habilidades eles têm e quais processos e princípios guiam seus comportamentos. Essa transformação vai para o núcleo da cultura de uma organização, e é vital para as organizações lidar com essa transformação com uma abordagem holística. Os líderes devem apoiar essa mudança cultural para que todos na organização adotem e adotem a IA.

A promoção de uma cultura preparada para a IA exige:

Ser uma organização orientada por dados.
Capacitar as pessoas para participarem na transformação da IA e criar um ambiente inclusivo que permita uma colaboração multifuncional e multidisciplinar.
Criar uma abordagem responsável à IA que aborde as questões desafiadoras que a IA apresenta.

É claro que isso só é possível com uma liderança forte que impulsione a mudança, adotando as mudanças que essa transformação exigirá e apoiando ativamente as pessoas durante todo o processo. Abaixo, compartilhamos nossa perspetiva sobre as mudanças que você precisa fazer para alcançar uma cultura pronta para IA.

Orientado por dados

Fotografia mostrando o compartilhamento de dados em toda a sua organização e a adoção de práticas rigorosas de dados.

Qualquer bom sistema de IA depende de ter os melhores e mais completos dados e ser capaz de raciocinar sobre todo o seu acervo de dados. Por outras palavras, depende de uma questão de acesso e integridade dos dados.

Acesso a dados

Devido a problemas de propriedade ou armazenamento de dados, a maioria das organizações gera, organiza e usa dados de forma isolada. Embora cada departamento possa ter uma boa visão dos dados provenientes de seus próprios processos, eles podem não ter outras informações que possam ser relevantes para suas operações.

Por exemplo, um departamento de vendas pode não ter uma visão completa de um cliente, porque faltam dados, como atividade de comércio eletrônico e status de pagamento, que são controlados por outros departamentos. Neste caso, um vendedor pode cometer o erro de tentar vender a um cliente uma apólice de seguro que ele já comprou através de um canal online.

Ao compartilhar dados em toda a organização, a soma se torna maior do que as partes. Não é mais cada dado que importa, mas o que esses dados somam: uma visão unificada do cliente. Com essa visão unificada, você pode tomar melhores decisões, agir de forma mais eficaz e fornecer uma melhor experiência ao cliente. Seu conjunto de dados deve ser acessível para ser útil, seja no local, na nuvem ou na borda.

Integridade dos dados

A qualidade dos dados também é fundamental. Neste exemplo, se os dados do cliente estivessem repletos de erros, como informações de contato imprecisas, dados irrelevantes ou duplicação, não importaria que os dados tivessem sido unificados; O vendedor ainda pode cometer erros significativos na interação com o cliente.

Assim como a qualidade dos dados é fundamental para criar experiências de próximo nível para os clientes, também é fundamental para uma IA bem-sucedida. Um modelo de IA é tão bom e completo quanto os dados em que pode operar e aprender. Por isso, é de suma importância trabalhar de forma a garantir que seus dados sejam o mais completos e rigorosos possível.

Em resumo, tornar-se orientado por dados significa adquirir uma mentalidade de compartilhamento de dados e rigor que impulsiona como você trabalha e se relaciona e, finalmente, como você colabora. Isso permite que você perceba o valor da IA e enfrente melhor os desafios que a IA traz.

Empoderado

Fotografia mostrando três trabalhadores da construção civil representando empoderamento e inclusão: fornecendo recursos, uma cultura colaborativa e focando nas necessidades do negócio.

Promover uma cultura preparada para a IA significa capacitar as pessoas para fazerem parte da transformação da IA. As organizações devem oferecer as seguintes oportunidades para alcançar este objetivo:

Capacitação: Espaço, recursos, orientação, segurança e suporte são necessários para melhorar o que as pessoas fazem com a IA.
Tempo para aprender: As organizações devem ajudar as pessoas a obter o conhecimento e as habilidades.
Espaço para experimentação: Durante este processo, você deve incentivar novas ideias e melhoria contínua. Esta experimentação deve permitir espaço para erros, bem como celebração e reconhecimento do sucesso.

Significa também criar um ambiente inclusivo, que se baseia na vontade e capacidade dos colaboradores para trabalhar em equipas multifuncionais que ultrapassam as fronteiras organizacionais.

Além disso, significa fazer daqueles que melhor entendem o negócio uma peça central do seu processo de transformação. Os cientistas de dados que trabalham isoladamente geralmente criam modelos que não têm o conhecimento, o propósito ou o valor de negócios que os tornaria um recurso de IA eficaz. Da mesma forma, os empresários que trabalham isoladamente não têm conhecimento técnico para entender o que pode ser feito do ponto de vista da ciência de dados. É importante uma abordagem multidisciplinar.

Ao habilitar equipes multifuncionais que incluem cientistas de dados e os funcionários de negócios mais próximos da necessidade do negócio, você pode criar soluções de IA poderosas e eficazes. Um exemplo disso são nossas ferramentas de análise preditiva de conformidade extremamente bem-sucedidas, que foram inspiradas e desenvolvidas por funcionários que trabalham em nossas equipes financeiras. Eles só foram bem-sucedidos porque foram criados com os insights daqueles mais próximos da necessidade do negócio. Este exemplo ilustra como é poderoso criar uma abordagem colaborativa inclusiva e interorganizacional.

Responsável

Fotografia mostrando uma pessoa carimbando um papel para representar uma cultura de revisão e IA responsável.

O terceiro elemento-chave de uma cultura preparada para a IA é a promoção de uma abordagem responsável da IA. À medida que a IA continua a evoluir, tem o potencial de impulsionar mudanças consideráveis nas nossas vidas, levantando questões complexas e desafiantes sobre o futuro que queremos ver.

Como diz um Vice-Presidente Corporativo de Missões Estratégicas e Tecnologias da Microsoft: a questão muitas vezes não é o que a IA pode fazer, é o que a IA deve fazer. As organizações precisam se perguntar: como projetamos, construímos e usamos sistemas de IA para criar um impacto positivo nos indivíduos e na sociedade? Como podemos garantir que os sistemas de IA tratam todos de forma justa? Como podemos preparar melhor a força de trabalho para a nova era da IA?

Essas questões exigem que as organizações pensem sobre seus princípios de IA e como garanti-los em toda a empresa. Para garantir práticas responsáveis de IA, é necessário um planeamento específico que deve incluir um modelo de governação da IA. Dessa forma, você pode fornecer uma IA transparente, explicável e ética. O módulo Embrace responsible AI principles and practices fornece uma discussão mais detalhada das implicações da IA responsável para os negócios.

Gorjeta

Reserve um momento para pensar em como você pode determinar a prontidão da sua organização para a IA.
Fotografia que mostra pessoas a trabalhar e a falar à volta de uma mesa.