No ano passado, a Forrester observou que “a lua-de-mel para empresas celebrando ingenuamente as promessas de cura das tecnologias de inteligência artificial (IA) acabou:… A IA e todas as outras novas tecnologias, como big data e Cloud Computing, ainda exigem muito trabalho.”
Dado que 70% das empresas esperam implementar a IA este ano, incluindo a Schneider Electric, gostaria de oferecer 3 formas concretas de as empresas aproveitarem o valor comercial que acredito firmemente que a IA promete.
Lição 1: Seja pragmático
Integrar uma estratégia de IA pode parecer uma tarefa difícil, como os analistas da Forrester apontam, por isso recomendamos que qualquer empresa que embarque nessa jornada comece com uma abordagem pragmática e prática para projetos de IA individuais.
Pergunte antecipadamente: “Qual problema posso resolver com uma solução digital com inteligência artificial?” Essa pergunta sempre leva o nosso processo de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) a liderar com o desafio do cliente em mente. Essa abordagem funcionou bem, por exemplo, quando um cliente onshore de petróleo e gás precisava de uma maneira melhor de gerenciar a produtividade e a manutenção de bombas de óleo extremamente remotas. Trabalhamos com a Microsoft para desenvolver uma solução que usa análise local habilitada pelo aprendizado de máquina.
Lição 2: Veja o valor em novos modelos de negócios digitais ativados por AI
Para todos nós, a transformação digital em geral é encontrar maneiras de criar novos valores de negócios a partir da digitalização. Recentemente, tive a oportunidade de discutir este tópico detalhadamente com o Gerente Geral da Manufacturing Çağlayan Arkan, da Microsoft.
https://www.youtube.com/watch?v=eoHtaxq49ZM&feature=youtu.be
Concordamos que, no entanto, muitas vezes é um desafio para qualquer empresa tradicional ver além de seu modelo de negócios principal lançar e acelerar uma jornada digital. Vou canibalizar meu negócio? Como faço para circular um novo valor para os clientes?
As aplicações de IA podem ajudar os clientes a entender o que realmente significa impulsionar novos modelos de negócios digitais de maneira disruptiva, mas lucrativa.
Tome construtores de máquinas de longa data (ou OEMs) como um exemplo. A maioria dos OEMs constroem equipamentos altamente especializados, como a máquina de pastilhas de café de menor tamanho que nós co-inovamos com nosso cliente SOMIC. Em muitos casos, porém, o comprometimento do CapEx para essas máquinas sob medida é alto. Mas, e se um construtor de máquinas pudesse alavancar a IA, juntamente com os recursos de monitoramento remoto, para começar a oferecer “tempo de atividade como um serviço” para seus usuários finais? Esta é uma maneira de reduzir o ônus do CapEx para usuários finais. Somente a AI possibilita esse modelo de negócios, pois os modelos de dados treinados podem qualificar se o tempo de inatividade de uma máquina é realmente um problema da máquina em comparação a um erro humano ou outro. Vê aqui o valor da IA para gerar novos modelos de negócios?
Lição 3: fortaleça seus conhecimentos de domínio
Ter forte experiência em domínio é fundamental para o sucesso dos projetos de IA. Não subestime seu valor. Por quê? A sobrecarga de dados é uma realidade conhecida, por isso, é claro que não precisamos de mais dados. O que precisamos são maneiras muito melhores de aproveitar o valor comercial desses dados. A maioria das empresas não é especialista em IA; canalizando a expertise do domínio, o que tornará os projetos de IA relevantes para as empresas e seus clientes.
Isso é realmente o que vemos como o valor de ouro da IA: transformar dados em insights. Você pode ler mais sobre esse processo em um artigo que eu coautoria com Lance Olson, da Microsoft, diretor de parceiros de gerenciamento de programas da Cloud AI Platform.
A arquitetura EcoStruxure ™ da Schneider Electric baseia-se em nossa própria experiência em domínio profundo em toda a indústria, edifícios, data centers, grid, planta e máquina. Analisamos ainda mais o nível do segmento para garantir que nossos projetos de IA orientados para o cliente tenham um impacto comercial que vale a pena.
Meu objetivo aqui é criar equipes de projeto de IA que incluam um especialista em IA, um cientista da computação e, tão crucial quanto, um especialista em domínio. É o especialista de domínio que pode fazer as perguntas certas para a AI resolver e, mais importante, saber como responder melhor ao que os modelos de IA revelam (por exemplo, aplicações de manutenção preditiva).
O futuro promissor da AI está aqui.
Então a lua de mel da IA acabou? Com a devida atenção aos problemas de integração e implantação, acreditamos que a IA como a próxima onda de inovação da IoT está apenas começando!
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