Produtos e projetos de IA – em que são diferentes dos outros? | IA nos negócios #49

Introdução ao gerenciamento de produtos de IA

Os produtos de IA exigem desenvolvimento e customização constantes, o que é diferente das soluções tecnológicas tradicionais.

• IA, inteligência artificial – um nome geral para a capacidade das máquinas de realizar tarefas que imitam o funcionamento da razão e da criatividade humanas, como reconhecer imagens, compreender a linguagem escrita e falada ou tomar decisões com base nos dados disponíveis,
• ML, aprendizado de máquina – uma subdisciplina de IA que abrange processos nos quais as máquinas aprendem com os dados e experimentam como executar melhor as tarefas. A singularidade dos produtos baseados em aprendizado de máquina (ML) vem do fato de que eles não são pré-programados, mas estão equipados com capacidades de aprendizagem e adaptação. Em setores como o da saúde, a IA contribui para diagnósticos mais precisos, enquanto no setor financeiro permite análises de risco mais sofisticadas,
• GenAI, inteligência artificial generativa – um novo campo de ML envolvendo sistemas que podem criar novos conteúdos, como texto, imagens, vídeo, modelos 3D ou música, com base na invenção do usuário ou na finalidade especificada pelo usuário e dados de entrada, como palavras-chave, consultas , ou instruções, ou esboços ou fotos.

Planejamento de produtos de IA – da ideia à implementação

Planejar um produto de IA exige fazer uma pergunta-chave desde o início: Este produto se beneficiará com a adição de recursos de IA?

A implementação de um produto de IA é arriscada e cara e, como resultado, é uma boa ideia começar definindo o problema a ser resolvido pela implementação de IA e depois tentar resolvê-lo de forma otimizada. Talvez usando brainstorming com ChatGPT ou Google Bard, que pode surpreendentemente aconselhar sobre o caminho ideal de desenvolvimento de produto – não necessariamente baseado em IA.

No entanto, se decidirmos adicionar inteligência artificial às ofertas de uma empresa, precisamos de considerar as especificidades do ciclo de vida do projeto de IA. Afinal, os dados do Gartner mostram que apenas 54% dos projetos de IA passam da fase piloto até a produção.

Muitas vezes, isso se deve aos protótipos muito promissores que podem ser criados com as ferramentas de IA disponíveis atualmente. Por outro lado, é muito difícil alcançar a “qualidade da produção” e a repetibilidade e relevância dos resultados exigida pelas partes interessadas.

O ciclo de vida do produto de IA difere dos outros, porém, não apenas porque ultrapassa a fase de conceito com um pouco menos de frequência. Enquanto o ciclo de vida dos produtos tradicionais tende a um declínio gradual no interesse quando as vendas atingem o pico, os produtos de IA experimentam o chamado “efeito volante”. Este é um fenômeno em que um produto baseado em aprendizado de máquina melhora à medida que é usado e novos dados são coletados dos usuários. Quanto melhor o produto, mais usuários o escolhem, o que por sua vez gera mais dados para melhorar o algoritmo. Este efeito cria um ciclo de feedback que permite a melhoria contínua e o dimensionamento de soluções baseadas em IA.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Isso os torna produtos com um ciclo de vida renovador. Em outras palavras, o efeito volante na IA significa que melhorias contínuas levam a melhorias incrementais no desempenho do produto. Por exemplo:

• Treinamento iterativo de modelos de IA – por exemplo, um modelo para previsão de vendas pode exigir treinamento repetido para atingir a precisão ideal, mas se torna cada vez mais perfeito com o tempo,
• Gestão do backlog de dados – para aplicações de personalização de conteúdo, a coleta e análise de dados do usuário pode ser uma prioridade, o que levará gradativamente a resultados cada vez mais relevantes.

Em resumo, o gerenciamento de projetos de IA exige flexibilidade e prontidão para melhoria contínua. Portanto, os gerentes de projetos de IA devem estar preparados para atender aos requisitos em constante mudança e ajustar constantemente as estratégias.

Compreender os dados e o seu papel no desenvolvimento de produtos de IA

O papel dos dados no desenvolvimento de produtos de IA é crucial. A McKinsey estima que os modelos generativos de IA poderiam gerar benefícios económicos de até 4,4 biliões de dólares anualmente. No entanto, alcançar uma fatia desse bolo requer uma gestão de dados de qualidade.

Por exemplo, para que um sistema de recomendação de produtos de comércio eletrônico funcione bem, a qualidade dos dados de comportamento do cliente é crucial. Você não precisará apenas da quantidade certa de dados, mas também de sua adequada segmentação e atualização e, o mais importante, de tirar conclusões habilidosas a partir das informações coletadas.

Ao criar um produto de IA baseado em dados, é igualmente importante manter a imparcialidade nos dados. Por exemplo, nos algoritmos de IA utilizados no recrutamento ou nos seguros, os dados não devem conter preconceitos implícitos – baseados no género ou na localização – que possam levar à discriminação.

É importante notar que a gestão adequada de dados requer não apenas conhecimentos técnicos, mas também consciência do seu impacto no desempenho dos produtos de IA.

Os problemas mais comuns ao gerenciar produtos baseados em IA

A gestão de produtos de IA envolve desafios que exigem competências específicas e consciência ética. Entre os problemas mais importantes merecem destaque:

• Desenvolvimento de habilidades de IA – por exemplo, um gerente de produto na indústria de IA precisa compreender os fundamentos do aprendizado de máquina para trabalhar de forma eficaz com a equipe técnica,
• orientação atualizada para requisitos legais – regulamentações sobre produtos de IA estão apenas surgindo, então você precisa ser orientado para ajustar as políticas e regulamentações da sua empresa para usar o produto de IA continuamente,
• integração da IA ​​nos sistemas existentes – a integração da inteligência artificial avançada nos sistemas de TI existentes pode representar desafios tecnológicos e organizacionais,
• dimensionar soluções de IA – para start-ups tecnológicas, desenvolver um protótipo de IA num produto em grande escala requer recursos, tempo e conhecimentos especializados, o que também pode ser um problema devido à oferta relativamente baixa e à elevada procura de especialistas,
• manter os usuários engajados – para um aplicativo que usa IA para personalizar o conteúdo, a adaptação constante às mudanças nas preferências dos usuários é fundamental para mantê-los engajados,
• abordar dilemas éticos – por exemplo, numa aplicação de IA para monitorização da saúde, a privacidade e a segurança dos dados dos utilizadores são uma prioridade.

Produtos de IA – resumo

Em resumo, a gestão de projetos e produtos de IA requer uma compreensão dos desafios e oportunidades únicos que a tecnologia traz. Compreender o papel dos dados, ser capaz de gerir equipas e projetos, bem como estar atento aos aspectos éticos da IA ​​são essenciais. Os produtos de IA estão abrindo novos horizontes para os negócios, mas exigem a abordagem e as habilidades certas.

Para as start-ups, é importante concentrar-se na definição clara do problema que o produto de IA pretende resolver e na construção de uma equipa com o conhecimento e a experiência adequados em IA. Também vale a pena focar na construção de sistemas de IA éticos e transparentes que atendam às expectativas e regulamentações dos usuários.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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