Automação, pequenos passos para a Excelência

Respostas a 10 perguntas antes de implementar Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina em sua organização

A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) podem oferecer às organizações inovações em seus sistemas de produção e até mesmo uma vantagem competitiva, se usadas com cuidado e no contexto adequado. A Quarta Revolução Digital e seus múltiplos avanços geraram pressão sobre as empresas, derivada do medo de ser deixada para trás. Posteriormente, resultou em uma pré-disposição entre os líderes para implementar essas tecnologias em suas empresas.

Automação – o que é?
Em palavras simples, uma técnica é usada para construir um sistema capaz de trabalhar de forma independente com pouca ou nenhuma assistência humana. Com efeito, AI/ML está por trás da automação, na área em que enfrentamos uma enorme escassez de pessoas talentosas.

A magia da automação é reduzir os esforços humanos em tarefas tediosas e repetitivas. A automação permite que as pessoas inovem mais rapidamente com os serviços de IA/ML mais abrangentes trabalhando para elas. Sua produtividade está melhorando e eles podem tomar decisões mais rápidas, inteligentes e precisas – um exemplo simples.

Qual é o objetivo da Automação?
Para melhorar os fluxos de trabalho da empresa com automação e serviços subsidiários. Podemos reduzir custos, tempo e desperdício, bem como aumentar a produtividade e a precisão

1. Que desafios você planeja resolver com a IA?

   O objetivo fundamental, neste caso, é começar por definir o problema. O que a empresa procura, que problemas resolver? Então, é um modelo de aprendizado de máquina que pode resolvê-lo?
   Por um lado, é essencial detectar quais tipos de atividades são ineficientes ou intensivas em capital humano. Por outro lado, é essencial determinar como os sistemas de IA e ML podem atenuar esses problemas.

2. Qual é o plano de negócios para incorporar a IA com valor agregado?

   Como o negócio planeja resolver o problema e implementar a solução completa de IA e ML?
   As empresas podem estabelecer valor conectando IA a plataformas de dados e usar aprendizado de máquina (supervisionado ou não supervisionado) para envolver sistemas para “falar uns com os outros”, passando informações para colher tendências e expor padrões de dados. Esses padrões podem ser usados ​​para criar valor com os clientes e aumentar o desempenho econômico.

3. Você está pensando em uma solução temporária ou permanente?

   A tecnologia de IA deve se tornar parte dos objetivos de negócios centrais da empresa e deve ser complementada por uma mudança de mentalidade na equipe de gerenciamento (da sala de reuniões ao chão de fábrica). A imensa maioria das histórias de sucesso é sustentada por uma transformação digital do negócio em todos os níveis.

   Dependendo das circunstâncias detalhadas, um modelo de IA é necessário para uma ação específica em uma escala de tempo claramente definida ou para os processos diários da empresa; será decidido adquirir um produto sob medida, uma solução padronizada ou um serviço temporário.

   

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4. Qual é a estrutura de dados para importar para o esquema AI?

   A excelência do modelo de IA depende diretamente da qualidade e quantidade dos dados disponíveis para a empresa. Além disso, o uso de IA implica em treinar um modelo de dados preciso e significativo que possa alimentar os sistemas de IA para aprender a funcionar por conta própria; portanto, ter dados históricos de qualidade é crítico.

   Minha empresa possui um volume abrangente de dados?
   As fontes de dados que a IA usará são confiáveis?
   A empresa possui uma arquitetura de dados robusta?

   Para responder honestamente a essas perguntas, é necessário ter uma estrutura sólida de objetivos e KPIs (indicadores-chave de desempenho) e uma estratégia de dados de espectro abrangente para comprimi-los da forma mais valiosa possível.

5. Todos os dados estão em formato digital?

   Tenho os dados armazenados em sistemas / formato digital? Para gerenciar os dados corretamente, eles devem ser digitalizados, centralizados, organizados e integrados em diferentes ferramentas digitais (CRM's, ERP's, SharePoint) ou em diversos bancos de dados.
   Tipos de arquivos como; PDF, Word, JPG (digitalizado ou fotos). O sistema deve ser capaz de extrair, processar, traduzir se necessário e compreender as informações. Se este não for o caso, a digitalização e o uso de IA desses dados podem levar muito tempo e, às vezes, um investimento desafiador.

    

6. A empresa possui o know-how e os recursos para implementar uma solução ponta a ponta?

   A empresa deve ser realista sobre se possui os recursos necessários para absorver as mudanças no nível de capital humano e financeiro. Pergunta fundamental: onde encontraremos o talento especializado para implantar a IA? Eu preciso considerar a procura de 3^rd empresa partidária para nos auxiliar na tarefa? Qual é o orçamento da empresa para adquirir um modelo de ML?

   Para uma transição suave da Inteligência Artificial e uma correta integração com os sistemas internos, é imprescindível contar com uma equipe técnica que conheça o ambiente da empresa. Na maioria dos casos, as equipes internas e externas trabalham juntas. Além disso, essas equipes devem ter experiência para integrar os modelos a serem implementados nos sistemas da empresa.

   Por outro lado, a precisão do modelo de IA dependerá do orçamento, do ambiente (a nuvem) e do tempo apresentado à empresa para desenvolvê-lo. Tudo isso também determinará se a empresa escolhe um serviço sob demanda ou a aquisição de uma solução desenvolvida sob medida para atender às suas necessidades.

   

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7. Como testar a IA e o que fazer quando ocorrerem problemas?

   Os modelos de Inteligência Artificial funcionam por meio de algoritmos muito sofisticados e correlações estatísticas, e sempre há uma margem de erro (usamos A2I para eliminar erros). A empresa deseja implementar IA em um processo com alta variabilidade e baixa taxa de precisão, ou muito pelo contrário? Quais riscos e prioridades são avaliados individualmente.

   Dependendo de quais sistemas e conjuntos de dados estão disponíveis, a empresa deve avaliar se a precisão dos modelos conduzidos atende às expectativas para prosseguir.

   Sugerimos testar IA em uma escala menor como uma Prova de Conceito (PoC) e, em seguida, enquanto os resultados são apresentados, expandi-la conforme necessário. Lembre-se de que a IA pode não funcionar bem na primeira vez e recomendamos testar vários cenários.

8. De que forma a IA integrará totalmente a visão da empresa?

   Como a empresa integrará a IA com processos e pessoas? Existem pontos de inflexão em que a IA colidirá com os processos? Muito improvável, a IA melhora a estratégia geral de negócios.

   A IA não deve ser implementada como um sistema autônomo e como uma solução integrada que faz sinergia com todas as áreas da empresa para maximizar a produtividade e os resultados. Portanto, a empresa deve se perguntar se o modelo de IA funcionará em conjunto com as demais partes e identificar quais problemas podem surgir.

9. Como a IA beneficiará e afetará o pessoal da empresa?

   Até que ponto a capacidade da IA ​​de automatizar as atividades agora realizadas pelos trabalhadores afetará o tamanho da força de trabalho?
   O tamanho da força de trabalho deve permanecer o mesmo; A IA aumentará sua produtividade e criatividade, minimizará erros, fornecerá mais de 90% de precisão de dados, para que a empresa permaneça competitiva e gere receita. Os funcionários não serão sobrecarregados, terão uma boa vida familiar, talvez trabalhem um pouco menos horas e os salários não devem ser degradados. Afinal, IA e pessoal trazem um valor agregado melhor. Existem novos caminhos para a empresa explorar para gerar uma receita extra - “Trabalhe de maneira mais inteligente, não mais difícil”.

   Como os funcionários podem ser céticos em relação às novas mudanças, e qual é a situação ética, sua posição na empresa será afetada a curto ou longo prazo? Portanto, esses pontos precisam ser claramente comunicados e explicados (como acima).

   Programas de mudança convincentes se concentrarão em treinamentos e intervenções específicas para envolver funcionários e gerentes na empresa.

10. Qual é o ROI geral da aplicação da tecnologia de IA?

    Quanto tempo a empresa vai demorar para recuperar o investimento? Quanto os custos da empresa serão reduzidos depois que a IA for implementada? Integrar modelos de IA e ML em uma empresa implica um custo e, portanto, um investimento significativo.

    Por este motivo, uma estimativa realista deve ser feita para determinar os parâmetros do retorno do investimento. Para executar o plano de IA e ML, os possíveis indicadores de desempenho (KPI's) devem ser definidos no início para que se possa medir o retorno e quanto valor o modelo traz para a empresa.

    Para quem espera respostas imediatas, a configuração e os custos contínuos são muito competitivos, pois, em muitos casos, o sistema e a infraestrutura são executados na plataforma Cloud. Quanto você pode ganhar, Retorno do Investimento (ROI), verifique nossa calculadora.

Pronto para começar a implementar IA em sua empresa?

A Inteligência Artificial abre portas para inúmeras possibilidades para os negócios, e mesmo se implantada como Prova de Conceito (PoC) vai visualizar todo o seu potencial para os stakeholders. Nosso conselho é implementar IA para uma tarefa específica, objetivo e começar a expandir para áreas adjacentes. Aconselhamos fazer isso como evolução, não como revolução.

A aplicação nativa do Aprendizado de Máquina permite o gerenciamento e expansão de diferentes algoritmos avançados e sua introdução acessível no processo de produção em tempo real. Queremos adicionar o valor máximo dos dados.

O que nos motiva nos sistemas v500?
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