É difícil imaginar o contexto atual sem interações com a inteligência artificial. Porém, limitar sua aplicação apenas a comandos simples, como “Alexa, acender luzes”, consultas ao ChatGPT ou recomendações em sites e streamings é subestimar a capacidade dessa tecnologia para apoiar pessoas e empresas em desafios complexos.

Para ter ideia, segundo o relatório GoTo, empresa de telefonia e nuvem, a estimativa é que empresas que implementarem a tecnologia em seus processos poderão incrementar sua lucratividade em 38% até 2035.

O ambiente corporativo brasileiro é um bom exemplo da aceitação e consolidação do uso de ferramentas de inteligência artificial generativa. Um levantamento do GetApp, plataforma de comparação de software, revela os seguintes dados:

• 27% dos profissionais brasileiros entrevistados usam a IA generativa todos os dias;
• 53% utilizam a tecnologia apenas algumas vezes na semana;
• 20% a utilizam algumas vezes por mês.

Um experimento realizado pela Universidade de Stanford e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) traz outra informação interessante sobre o tema: com a ajuda de ferramentas de IA generativa, os funcionários são capazes de realizar seu trabalho 35% mais rápido.

Mas é claro que só é possível chegar a esses resultados após uma implementação bem-sucedida das ferramentas de IA. Antes disso, alguns erros podem acontecer durante o percurso. Conheça os mais comuns e saiba como evitá-los.

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9 erros comuns na implementação de IA

Os temores e as expectativas (ou desconfiança) das pessoas com relação à IA se destacam como impeditivos para as empresas evoluírem em seus projetos de inovação. Neste sentido, o conhecimento é a melhor ferramenta para não errar. Confira nossas dicas para uma implementação de projetos com IA de sucesso.

1.Implementar IA sem uma estratégia definida

A ausência de uma estratégia clara pode resultar em investimentos dispersos e falta de alinhamento com os objetivos comerciais. Uma estratégia robusta define metas claras, identifica casos de uso prioritários e facilita uma implementação mais eficiente.

2. Não medir o impacto financeiro da implementação de IA

A falta de avaliação de ROI dificulta a justificação de investimentos em IA. Avaliar o impacto financeiro ao longo do tempo é crucial para garantir que a implementação seja uma decisão estratégica e rentável.

3. Falta de comprometimento e envolvimento da liderança

A liderança ativa é fundamental para inspirar a mudança organizacional necessária. Sem o apoio da alta administração, os projetos de IA podem encontrar resistência interna, falta de recursos e dificuldades na implementação.

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4.Ignorar preocupações éticas na implementação

Ignorar questões éticas pode resultar em danos à reputação da empresa, perda de confiança dos clientes e implicações legais. Incorporar princípios éticos desde o início é crucial.

5. Optar por soluções excessivamente complexas.

Soluções complicadas aumentam os custos de implementação, a curva de aprendizado da equipe e a probabilidade de falhas. A simplicidade muitas vezes resulta em implementações mais rápidas, manutenção mais fácil e maior aceitação.

6. Não treinar a equipe para trabalhar com tecnologias de IA

A falta de habilidades pode criar resistência à mudança, prejudicar a eficácia operacional e limitar o potencial impacto da IA. Investir em treinamento adequado é essencial para maximizar os benefícios.

7. Não comunicar claramente sobre o uso da IA

Não ser transparente sobre a utilização de ferramentas de IA pode gerar desconfiança entre os stakeholders. Comunicar de maneira aberta sobre como a IA é usada, seus limites e benefícios, fortalece a confiança.

8. Implementar sem testes adequados

Testes abrangentes, incluindo casos extremos, garantem a confiabilidade e eficácia dos modelos de IA.

9. Não considerar a escalabilidade das soluções de IA

Soluções que não são dimensionadas adequadamente podem enfrentar desafios ao lidar com volumes crescentes de dados e demandas operacionais. Planejar para escalabilidade é vital para sustentar o crescimento e a evolução da empresa.

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