Engajamento do C-Level e diretoria é ponto forte nas empresas bem-sucedidas em IA

Pressa e falta de alinhamento impactam o desenvolvimento dos sistemas e expõem o negócio a riscos desnecessários.

A pressa e a falta de alinhamento entre C-levels e diretoria estão entre os principais obstáculos à implementação bem-sucedida de sistemas de inteligência artificial, expondo o negócio a riscos que poderiam ser evitados.

Com base na experiência recente de implementação de IA no mundo, é possível dizer que as companhias mais eficientes ou bem-sucedidas têm seus diretores e C-Levels engajados, assegurando-se de que os princípios de implementação dessa tecnologia estejam sendo efetivamente cumpridos em toda a organização.

Testes prévios são imprescindíveis, especialmente quando os sistemas são desenvolvidos para fora da organização, antes de chegarem ao mercado. Isso porque podem, de alguma forma, ferir a privacidade dos consumidores ou interagir de forma inesperada, resultando no erro de IA, também chamado de alucinação do algoritmo ou do sistema.

Três passos são fundamentais para se fazer frente ao desafio. O primeiro é traçar uma estratégia que inclua a forma como a empresa organiza seus bancos de dados, entendendo quais são esses dados e se podem realmente ser usados por um sistema de IA em conformidade com as normas, como a de proteção de dados. O segundo é compreender como esses dados são protegidos em termos de segurança da informação. Há mecanismos efetivos para proteger essas informações? Em caso de incidente de segurança, a organização está preparada para responder adequadamente? E, por fim, avaliar se a empresa tem a expertise ou inteligência necessária para construir um sistema de IA – ou se antes deveria se dedicar a conhecer profundamente ou um pouco mais esse universo.

É responsabilidade dos C-Levels descobrir como priorizar os investimentos em IA de acordo com as áreas ou funções mais relevantes para o negócio. Além disso, esses executivos devem definir o time multidisciplinar de operações, que é quem fará o trabalho no dia a dia, para tirar do papel o projeto de IA, por meio da distribuição correta das funções e da criação de cronograma de implementação desses esforços de transformação. Tudo isso faz parte de um framework de IA, cujo papel é também priorizar o uso dessa tecnologia com base na área que trará mais valor para o negócio.

Criação da governança

Para quem está começando, o primeiro passo é criar uma governança com foco na educação da organização sobre essa tecnologia, nos sistemas de arquitetura e na proteção dos dados. A organização precisa primeiro saber para onde ir. Depois, é preciso saber as áreas que serão transformadas por meio da IA.

Muitas organizações, especialmente de varejo, por exemplo, têm transformado seu marketing, por meio de novas experimentações de produtos e serviços; a cadeia de suprimentos, com o objetivo de otimizar os processos envolvidos na gestão dos fornecedores; e o atendimento ao cliente, com a meta de alçar essa experiência a um novo patamar.

Em termos de risco, os sistemas desenvolvidos para interação direta com o cliente, ou seja, para fora da empresa, são mais perigosos. De qualquer forma, mesmo para um sistema de IA usado internamente, o vazamento de dado sensível ou prioritário para o negócio – sobre um colaborador, por exemplo – representa um risco. Por isso, é preciso criar políticas sobre quem usa esses sistemas e suas ferramentas, capacitando essas pessoas, além de assegurar que os modelos estejam realmente adequados e sem vieses inconscientes.