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Principais conclusões da ZDNET
- Velozes e furiosos ou cautelosos? A IA requer ambos.
- Líderes da PwC e da NBCUniversal compartilham suas jornadas de IA.
- Esteja preparado com os dados corretos antes de introduzir a IA.
Começar e capturar a essência e o valor da IA pode ser exaustivo. Também levanta uma questão incómoda: o caminho a seguir é avançar rápido e furioso, saltando sobre todos os modelos que aparecem on-line, ou é prosseguir com um plano e extrema cautela? Depoimentos de dois líderes empresariais de TI sugerem que é necessária uma combinação de ambas as abordagens.
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Experiências divergentes no lançamento e manutenção do ímpeto da IA foram compartilhadas recentemente conferência hospedado pela Part, uma consultoria liderada pelo renomado professor da NYU Scott Galloway.
1. O humano é o circuito
Para começar, não entregue apenas as chaves aos agentes de IA – qualquer empreendimento precisa permanecer instigado e liderado por humanos. “Pare de ser o humano no circuito. O humano é o ciclo”, disse Scott Likens, engenheiro-chefe international de IA da PwC.
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Começar significa começar com o usuário closing e trabalhar retroativamente para determinar a ferramenta certa para o trabalho.
“Comece com processos e dados facilmente repetíveis. Comece com o 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?’ ‘Em que você passa cinco horas do seu dia?'”
2. A experimentação é importante
Esteja disposto a experimentar em larga escala para determinar onde a IA pode oferecer resultados, disse Likens.
A PwC, por exemplo, implementa experimentos baseados em IA em ciclos de um ou cinco dias. O desafio é incitar os líderes empresariais a pensarem nas possibilidades que a IA traz em vez de simplesmente conseguirem 2% ou 3% em poupanças de custos. “Toda essa conversa sobre tokens começou há alguns meses e agora, de repente, há um foco nos custos com a IA”, disse Likens.
“Essa é a maneira errada de ver as coisas. A experimentação é muito importante e muito fácil hoje em dia, e você obtém suggestions rapidamente”, disse Likens.
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Isto exige uma mudança radical no pensamento de muitos líderes empresariais, especialmente no nível médio, disse Likens.
“Muitos não estão acostumados com ciclos de uma ou duas semanas; é uma mentalidade arquitetônica diferente”, disse Likens. “Os altos executivos e membros do conselho podem estar a bordo, assim como os novos funcionários que já estiveram lá. É aquele meio congelado, aqueles especialistas e gestores que não querem mudar de atitude. É um desafio humano.”
3. Explodir um processo ruim
Para aqueles entusiasmados com a IA, há a percepção de que a tecnologia corrigirá rapidamente processos complicados e acelerará as decisões de negócios. Há uma advertência importante nesse tipo de pensamento, disse Morgan.
“Você precisa ter dados limpos e um fluxo de trabalho limpo do início ao fim. Você precisa literalmente pegar papel e caneta e escrever o 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 papel e caneta, descubra com os usuários: “o que você tem que fazer repetidamente e que odeia fazer?” Morgan disse. “Então trabalhe a partir daí. Conheça pessoas de onde elas estão. Além disso, onde há muitos dados que também podem ser facilmente repetidos. Comece com coisas facilmente corrigíveis pela 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 dele está uma base de dados bem planejada, formulada antes que a IA fosse uma grande parte do cenário. A empresa abordou questões de dados em áreas regulamentadas do negócio, como contabilidade e auditoria, disse Likens.
Likens disse que o desafio period fornecer contexto aos dados, que “geralmente ficam na cabeça das pessoas. Como extrair conhecimento tácito?”
Likens disse que o objetivo dos esforços de IA da PwC é “coleta de conhecimento tácito, telemetria, o que os agentes estão fazendo e que então alimenta a coleta de conhecimento tácito”. Isso exige um “foco primeiro na arquitetura, para que ela possa ser dimensionada para o nosso pessoal, para que, quando a usarem, saibam que é segura, saibam para que podem usá-la e tenham acesso aos dados corretos aos quais podem ter acesso”.
4. Governança e proteções
Na NBCUniversal, governança e proteções são peças essenciais do processo. Ainda assim, 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-programa meu almoço em minha agenda ou algo parecido, isso é de baixo risco, não precisamos de um humano no circuito. Se tivermos algo de agente que envia automaticamente nossas mensagens aos consumidores, isso é um problema maior porque é um risco maior para a empresa”, disse Morgan.
O processo de governança da NBCUniversal consiste em formulários de admissão. Isso ajuda a equipe de 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 “um por cento da organização – esses são os engenheiros de IA profundos”, disse Likens. “Esses engenheiros estabelecem padrões, criam chassis confiáveis e seguros. E fazem as construções. Depois, temos 10% que são construtores práticos distribuídos por toda a empresa. Construindo para clientes, que entendem diretamente um setor ou função.”
