Estabelecer funções e responsabilidades relacionadas à IA
Qualquer estratégia para a adoção da IA precisa resolver seus recursos de negócios existentes. Abordamos isso no módulo "Criar valor comercial da IA". O objetivo deste módulo é preparar sua empresa para iniciativas de IA. A pergunta agora é: em sua organização, quem é responsável pelas tarefas quando se trata de IA? Nesta unidade, aprofundaremos em como atribuir responsabilidades relacionadas à IA em uma organização.
Habilitar a IA em sua organização é uma responsabilidade coletiva
Todos têm um papel a desempenhar na transformação da IA, não apenas o setor de TI. É importante capacitar pessoas de todas as funções de sua empresa a contribuírem ativamente com ideias sobre aplicações da IA. É fundamental promover a colaboração entre as equipes de negócios e técnicas ao planejar o design e a implementação. Após a implantação, equipes das áreas técnica e operacional da empresa precisam estar envolvidas na manutenção das soluções de IA no decorrer do tempo:
- Medir o desempenho de negócios e o ROI da solução de IA.
- Monitorar o desempenho e a precisão do modelo.
- Agir com base nos insights obtidos com a solução de IA.
- Solucionar problemas que surgem e decidir como aprimorar a solução ao longo do tempo.
- Coletar e avaliar comentários dos usuários de IA (sejam eles clientes ou funcionários).
É responsabilidade final da equipe de liderança executiva sênior cuidar das decisões gerais de investimento e estratégia de IA, criando uma cultura pronta para IA, gerenciamento de alterações e políticas de IA responsáveis.
Quanto aos outros líderes da organização, não há um modelo único a ser seguido, mas diferentes funções podem desempenhar um papel. Sua organização precisará determinar qual modelo é adequado à sua estratégia e aos seus objetivos, às equipes em sua empresa e à sua maturidade de IA.
Líder de linha de negócios
Essa pessoa é um executivo de negócios responsável pelas operações de uma determinada função, linha de negócios ou processo dentro de uma organização.
- Reunir ideias de todos os funcionários: pessoas de todos os departamentos e níveis devem ser livres para contribuir com ideias, fazer perguntas e fazer sugestões relacionadas à IA. Descobrimos que as ideias para nossos aplicativos mais impactantes de IA vieram de nossos funcionários das funções de negócios, não de fora ou de acima.
- Identificar novos modelos de negócios: O valor real da IA está na transformação de negócios: gerar novos modelos de negócios, habilitar serviços inovadores, criar fluxos de receita e muito mais.
- Criar comunidades opcionais para trocar ideias: elas fornecem oportunidades para que as funções de TI e de negócios permaneçam conectadas continuamente. Você pode implementar essa medida virtualmente por meio de ferramentas como o Yammer ou pessoalmente em eventos de rede ou sessões de almoço e aprendizado.
- Treinar especialistas de negócios para se tornarem Proprietários de produtos Agile: um Proprietário de produto é um membro da equipe Agile responsável por definir os recursos do aplicativo e por simplificar a execução. Incluir esse papel como parte das responsabilidades (ou como a responsabilidade principal) de um especialista de negócios permitirá que ele dedique tempo e esforços às iniciativas de IA.
Diretor digital
O CDO (Chief Digital Officer, ou diretor digital) é um agente de mudança que supervisiona a transformação das operações tradicionais usando processos digitais. Sua meta é gerar novas oportunidades de negócios, fluxos de receita e serviços para o cliente.
- Cultivar uma cultura de compartilhamento de dados dentro da empresa: a maioria das organizações gera, armazena e usa dados em silos. Embora cada departamento possa ter uma boa visão dos próprios dados, ele pode não ter outras informações relevantes para suas operações. O compartilhamento de dados é fundamental para usar a IA com eficiência.
- Criar seu manifesto de IA: trata-se da "estrela guia", que descreve claramente a visão da organização com relação à transformação de IA e digital de maneira mais ampla. Seu objetivo é, além de solidificar a estratégia da empresa, inspirar todos na organização e ajudá-los a entender o que a transformação significará para eles. O CDO precisa trabalhar com outros membros da equipe de liderança executiva sênior para criar o documento e distribui-lo para a empresa.
- Identificar projetos catalisadores para ter vitórias rápidas: dê início à transformação de IA identificando o trabalho que pode se beneficiar dela imediatamente, ou seja, iniciativas H1. Em seguida, demonstre esses projetos para comprovar seu valor e ganhar tração com outras equipes (H2 e H3).
- Implantar um programa de educação sobre melhores práticas de gerenciamento de dados: à medida que mais pessoas fora do setor de TI se envolvem no uso e na criação de modelos de IA, é importante garantir que todos entendam as melhores práticas de gerenciamento de dados. Os dados precisam ser limpos, consolidados, formatados e gerenciados para que sejam facilmente consumíveis pela IA e podem evitar desvios.
Líder de Recursos Humanos
Um diretor de RH (Recursos Humanos) faz contribuições fundamentais para a cultura e o desenvolvimento de pessoas de uma organização. Suas tarefas abrangentes incluem a implementação do desenvolvimento cultural, a criação de programas de treinamento internos e a contratação de acordo com as necessidades da empresa.
Fomentar uma "cultura de aprendizagem": considerar como incentivar uma cultura apoiada pela liderança que aceite desafios e reconheça falhas como uma parte valiosa da aprendizagem e da inovação contínuas.
Elaborar uma estratégia de "liderança digital": fazer um plano para ajudar os líderes de linha de negócios a equipe de liderança executiva sênior a construir o próprio conhecimento sobre IA e a liderar as equipes por meio da adoção da IA. Tenha em mente que qualquer estratégia de IA deve estar em conformidade com os princípios de IA responsável.
Criar um plano de contratação para novas funções, como cientistas de dados: embora qualificar seus funcionários seja a meta de longo prazo, no curto prazo talvez você precise contratar alguns novos profissionais especificamente para iniciativas de IA. Novas funções que podem ser necessárias incluem cientistas de dados, engenheiros de software e gerentes de DevOps.
Criar um plano de habilidades para as funções afetadas pela IA: A criação de uma cultura pronta para IA requer o compromisso contínuo da liderança de educar e qualificar os funcionários tanto nos aspectos técnicos quanto nos de negócios.
- No aspecto técnico, os funcionários precisam de habilidades básicas para a criação e a operacionalização de aplicativos de IA. Pode ser útil estabelecer parcerias com outras empresas para que suas equipes fiquem a par, mas soluções de IA nunca são estáticas. Elas exigem ajustes constantes para explorar novos dados, novos métodos e novas oportunidades por pessoas que também têm uma compreensão profunda dos negócios.
- No aspecto dos negócios, é importante treinar as pessoas para que adotem novos processos quando um sistema baseado em IA altera seu fluxo de trabalho cotidiano. O treinamento inclui ensinar a elas como interpretar e atuar com base em previsões e recomendações de IA usando o bom senso humano. Você deve gerenciar essa mudança com cuidado.
Líder de TI
Enquanto o Diretor digital fica encarregado da criação e da implementação da estratégia digital geral, um diretor de TI supervisiona as operações de tecnologia cotidianas.
- Lançar iniciativas de trabalho Agile entre os setores de negócios e de TI: a implementação de processos Agile entre as equipes de TI e de negócios pode ajudar a manter essas equipes alinhadas a um objetivo comum. A implementação exige uma mudança cultural para facilitar a colaboração e reduzir conflitos de território. Ferramentas como Microsoft Teams e Skype são ferramentas de colaboração efetivas.
- Criar um plano de correção de "dados obscuros": dados obscuros são dados não estruturados, não marcados e divididos em silos que as organizações não conseguem analisar. Ela não é classificada, protegida ou governada. Em vários setores, as empresas poderão se beneficiar muito se conseguirem trazer luz aos dados obscuros. Para tanto, elas precisam de um plano para eliminar silos de dados, extrair informações estruturadas de conteúdo não estruturado e limpar dados desnecessários.
- Criar equipes e projetos multifuncionais para entrega ágil: equipes de entrega multifuncionais são cruciais para a execução de projetos de IA bem-sucedidos. Pessoas com conhecimento profundo das metas e dos processos de negócios e com controle sobre eles devem ser uma parte central do planejamento e da manutenção das soluções de IA. Cientistas de dados que trabalham isoladamente podem criar modelos que não têm o contexto, o objetivo ou o valor que os tornaria eficazes.
- Dimensionar o MLOps por toda a empresa: gerenciar todo o ciclo de vida de machine learning em escala é complicado. As organizações precisam de uma abordagem que traga a agilidade do DevOps para o ciclo de vida do machine learning. Chamamos essa abordagem de MLOps: a prática de colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de IA, desenvolvedores de aplicativos e outras equipes de TI para gerenciar o ciclo de vida de machine learning de ponta a ponta. Saiba mais sobre o MLOps nas unidades correspondentes do módulo "Aproveitar ferramentas e recursos de IA para sua empresa".
A função dos trabalhadores empresariais não é apenas fornecer insights aos cientistas de dados. A IA deve ajudá-los a trabalhar melhor e mais rapidamente. Na próxima unidade, vamos ver como essa meta pode ser alcançada com ferramentas sem código que não exigem experiência ou mediação de ciência de dados.