Fernando Castanheira, do Riverbed, aconselha as empresas a não concorrer antes que possam andar quando se trata da implementação da IA.
Com as tecnologias de inteligência artificial (IA) aumentando o tempo todo, a implementação da IA agora é vista como essencial para permanecer competitiva, aumentar a produtividade e impulsionar a inovação.
Apesar da promessa clara, descobertas recentes de Pesquisa global de IA e experiência digital do Riverbed Revele que muitos líderes empresariais ainda estão cometendo erros fundamentais em sua abordagem à integração da IA. Esses erros devem ser evitados para garantir que as estratégias de IA possam evoluir de uma base sólida e saudável. Afinal, você não pode correr antes de poder andar.
Excesso de confiança nas capacidades de IA
Um dos problemas mais prevalentes é uma superestimação generalizada da prontidão da IA para fornecer resultados, que resultam principalmente de uma falta combinada de prontidão, habilidades e recursos dedicados; uma ausência de casos de uso comparáveis à indústria; qualidade de dados internos insuficientes; e um mal -entendido mais amplo das capacidades da IA.
De fato, um impressionante 82 % de líderes empresariais de todos os setores acredita que eles estão à frente de seus concorrentes quando se trata de IA, mas apenas 37 % dizem que estão realmente preparados para implementar projetos no momento. Destacado, essa lacuna entre percepção e realidade pode causar contratempos de projeto e recursos mal alocados, o que resultaria na repartição da confiança das partes interessadas e, finalmente, grandes desafios na implantação da IA.
Para ser mais realista com suas expectativas, as organizações devem realizar uma avaliação completa da prontidão da IA-garantindo que sejam preparados para acomodar a infraestrutura interna, a qualidade precisa dos dados e uma cultura de aprendizado contínuo antes de avançar com iniciativas de IA em larga escala.
Subutilização de dados internos
A Forbes descreveu os dados como o “sangue vital”Da IA, porque a“ qualidade e quantidade dos dados que ele ingere são fundamentais para sua eficácia ”. No entanto, como está, muitas organizações não conseguem aproveitar seus próprios dados internos. Enquanto 85pc de líderes reconhecem que os excelentes dados são críticos para o sucesso da IA, apenas 34pc classificam seus dados como excelentes para consistência e padronização.
Essa discrepância aponta para uma oportunidade perdida: as empresas estão em uma abundância de dados que podem ser usados para alimentar sua IA, mas não o alavancam corretamente em todas as áreas relevantes do negócio. Ou seus dados carecem fundamentalmente a precisão e confiabilidade para apoiar consistentemente a IA em primeiro lugar.
Para padronizar dados, as organizações devem investir em ferramentas aprimoradas de gerenciamento de dados e desenvolver uma estratégia abrangente para coleta, armazenamento e padronização de dados em todos os departamentos que precisam.
Compartilhamento de dados, colaboração e consistência entre departamentais entrepartamentais para análises uniformes garantirão resultados confiáveis e repetíveis de novos modelos de IA, construindo assim a confiança nas decisões orientadas a dados que eles produzem e oferecendo melhores resultados comerciais no processo.
Barras de segurança cibernética e conformidade
A rápida integração da IA no mundo do trabalho promete muitos benefícios, mas infelizmente introduz toda uma nova arena de gerenciamento de riscos. Ou seja, ameaças digitais maliciosas, como violações de dados e ransomware direcionado à IA, bem como pressão formal de regulamentos de conformidade como GDPR, ISO e NIS2.
Muitos líderes empresariais são cautelosos com a adoção da IA por exatamente esses motivos, com 43 % hesitantes em investir mais devido a preocupações com a segurança cibernética e 36 % devido a desafios regulatórios. Claramente, o surgimento da IA poderia expor informações sensíveis se não for adequadamente protegidas – tanto que McKinsey também destacou que 53pc de organizações reconhecem a segurança cibernética como um risco generativo relacionado à IA.
Em vez de permitir que essas apreensões parem, as empresas devem optar por vê -las como oportunidades para ampliar suas estratégias de IA. Investir em arquitetura segura de IA e fatoração em conformidade com o início pode impedir obstáculos semelhantes no futuro. Abordar esses desafios antecipadamente significa que os projetos de IA se tornam não apenas inovadores, mas também resistentes às regulamentações do setor e às necessidades de segurança interna.
Subestimar o papel da IA no aumento da experiência
Um substancial 94pc de líderes concorda que a IA pode ajudá -los a oferecer melhores experiências digitais para seus usuários finais. Isso pode implicar interações perfeitamente personalizadas, tempos de resposta mais rápidos e a promoção de um ambiente envolvente e altamente acessível em todas as plataformas digitais.
Mas, na realidade, esse potencial transformador ainda é frequentemente esquecido.
A IA pode tornar essas aspirações alcançáveis de maneiras práticas. Por exemplo, as soluções inteligentes de serviço de serviço aprimoram o suporte ao cliente usando a funcionalidade de IA integrada para automatizar consultas e remediar problemas-permitindo suporte contínuo e preciso com o mínimo de intervenção humana.
Ao aproveitar os dados coletados dinamicamente das experiências do usuário, a IA também é capaz de adaptar as recomendações específicas do usuário, fazendo com que cada interação pareça sem atrito. Isso não apenas aprimorará as operações de IA, mas também ajudará as organizações a se destacarem tecnologicamente amigáveis em um mercado altamente competitivo.
Falta de supervisão em ambientes de TI
A integração perfeita da IA depende de uma infraestrutura de TI robusta e regulamentada. No entanto, muitas organizações são inadvertidamente culpadas de falta de supervisão nessa área, especialmente em ambientes complexos de TI que abrangem sistemas de nuvem, híbrido e multidevice. Essa obscuridade da visão pode causar dificuldade em monitorar o desempenho, desafiar a segurança e a consistência dos dados, além de aumentar o risco de tempo de inatividade operacional.
Os tomadores de decisão devem, portanto, auditar regularmente sua infraestrutura para fraquezas, enquanto ainda buscam implementar soluções de gerenciamento centralizadas que fornecem monitoramento em tempo real em todos os usuários finais, rede, dados e aplicativos. Essas ferramentas oferecem insights em tempo real e respostas automatizadas à saúde e desempenho de um ambiente de TI complexo e apoia equipes com suas iniciativas de IA.
Além disso, o poder de transformar a supervisão em previsão permite a identificação e a resolução mais rápidas de questões, eliminando o risco do projeto de IA desafios devido às vulnerabilidades do sistema.
Um passo de cada vez
A IA possui imenso potencial para transformar o futuro das operações comerciais, mas apenas se as organizações fizerem avanços para evitar esses erros comuns. Para construir uma estrutura saudável para a IA, as empresas devem, portanto, ser realistas sobre sua prontidão; melhorar sua qualidade de dados; familiarize -se com os padrões de conformidade; adaptar -se às novas expectativas do usuário; e esclarecer informações sobre seus próprios ambientes de TI.
Ao adotar a abordagem correta e implementar a IA prática que funciona e escala, as organizações podem atingir novas alturas comerciais e operacionais, oferecendo uma vantagem competitiva significativa e melhores resultados comerciais.
Fernando Castanheira é o CIO global do Riverbed, responsável por todos os aspectos, incluindo transformação digital, segurança cibernética/TI, infraestrutura, operações e plataformas de negócios. Antes de ingressar no Riverbed, ele trabalhou no JPMorgan Chase em várias funções de TI, mais recentemente como diretor administrativo e CTO.
Não perca o conhecimento necessário para ter sucesso. Inscreva -se para o Breve diariamenteDigest de Notícias de Sci-Tech da República de Silício.
