Apesar da grande expectativa do uso da Inteligência Artificial (IA) em todos os ramos de negócios, cerca de 90% dos experimentos que envolvem machine learning não saem da tela do computador. O dado consta em relatório da VentureBeat e aponta um verdadeiro paradoxo na área científica. 

Isso porque nove em cada dez executivos do segmento acreditam que a IA estará no centro da próxima revolução tecnológica, mas os cientistas de dados só conseguem produzir algo útil para as empresas em pouquíssimos experimentos. 

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Mesmo com os bilhões de dólares direcionados aos estudos de modelos de aprendizado de máquina, a grande maioria para melhorar a experiência dos clientes, muitos investimentos estão tendo um retorno mais demorado do que a expectativa das companhias. 

Ilustração de machine learning
Projetos em machine learning ainda precisam superar vários desafios para ganharem mais eficiência dentro das empresas. Imagem: NicoElNino/Shutterstock

Assim, muitos líderes estão aumentando as pressões em busca de soluções mais efetivas e em um menor período de implantação, fazendo com que os cientistas de dados tenham uma certa sobrecarga da rotina. Mas há outros gargalos que precisam ser enfrentados para melhorar a efetividade dos experimentos referentes ao aprendizado de máquina.  

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Falta de acesso aos dados   

Muitas empresas falham na coleta de dados pela deficiência na comunicação entre os setores, diferenças nos formatos e também variações na segurança e privacidade. 

Portanto, as empresas precisam facilitar essa integração, destinando dados bem apurados aos cientistas. 

Outro desafio é contar com uma equipe bem alinhada, multifuncional e que inclua cientistas de dados, engenheiros, DevOps, além de profissionais de outras funções com foco no cumprimento das etapas de um experimento. 

A terceirização precisa ser valorizada pelos gerentes, principalmente para acelerar o andamento de um projeto em fase inicial. 

Sofisticação com coerência 

Uma máxima na área de ciências de dados é não buscar sofisticação a todo custo. Afinal, se um modelo simples e barato resolver 80% das necessidades do cliente, podendo ser enviado em poucos meses, ele já é bem útil e terá impacto positivo na rentabilidade. 

Além disso, as empresas que conseguem desenvolver um modelo simples ganham experiência para criarem novos dispositivos mais complexos, ou seja, é possível evoluir, deixando os clientes 100% satisfeitos. 

Além dos fatores citados, outros aspectos que precisam de melhorias nos projetos de Inteligência Artificial seriam a maior conexão entre TI, engenharia e ciência de dados, maior aceitação dos projetos pelos executivos, aumento da produtividade e otimização do tempo. 

Dessa maneira, a revolução tecnológica esperada na próxima década necessitará de alguns ajustes no ambiente corporativo, principalmente para priorizar a eficiência nos modelos de aprendizado da máquina. 

Via: TNW

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