A primeira vaga de pilotos de IA está bem preparada e, quando as empresas obtêm os retornos mais fortes, estão a construir as bases para a última.
Mais de £ 78 bilhões foram investidos em IA em todo o Reino Unido, com pilotos direcionados já em andamento, incluindo 23 milhões de ferramentas EdTech em escolas e cinco zonas dedicadas de IA aprimorada.
O verdadeiro diferencial é o que vem a seguir – desde detalhes vencedores, como HAT, até infraestrutura de estresse, experiência em big data e bases sólidas de dados em cada uma dessas jornadas.
Vice-presidente da área UKI, UiPath.
A diferença entre um piloto de estol e um socorrista é, em última análise, uma abordagem estratégica.
A questão é se as instituições estão prontas para lançar as bases para que isso aconteça. Faça certo e seu entusiasmo inicial se transformará em ROI de longo prazo.
Construindo IA nas fundações
Construir uma casa sobre alicerces quebrados não a torna mais forte, mas sim perigosa. O mesmo se aplica à IA. As organizações que obtêm os retornos mais fortes são aquelas que tratam a IA como uma prioridade estrutural, o seu design A infraestrutura de TI, as pessoas e as bases de dados são apoiadas desde o início. Isso significa pensar não apenas no ambiente piloto, mas também nas demandas reais da produção mundial desde o primeiro dia.
A IA generativa e de agente operam em uma lógica completamente diferente do software empresarial legado. Os sistemas legados são construídos sobre uma premissa simples: entradas estruturadas, saídas estruturadas. A IA moderna interpreta intenções, gera novos casos e requer refinamento contínuo. Na verdade, a investigação alertou que os projectos de agentes de IA serão abandonados até 2017 porque os sistemas legados são insustentáveis e não porque a própria tecnologia é falha.
Acertar esses princípios básicos desde o início também é uma estratégia comercial mais inteligente. Obter a arquitetura, a governança e as operações corretas desde o início evita atualizações de sistema dispendiosas e demoradas e reequipamento após o fato. As organizações que verão retornos reais são aquelas dispostas a repensar as suas operações desde o início, construindo uma infraestrutura que esteja pronta para a IA, e não apenas adjacente à IA.
Pequenos passos, grandes retornos
Um dos erros mais comuns que as organizações cometem antes de avançarem com a implantação imediata e em grande escala da IA.
O apetite é compreensível; Ele quer investimento e a pressão para mostrar resultados aumenta. Uma pesquisa realizada entre executivos globais descobriu que a maioria das organizações espera de dois a quatro anos para obter o ROI num caso de uso típico de IA, muito além do período de sete a doze meses normalmente esperado de investimentos em tecnologia. Mas a velocidade sem estrutura é exatamente o que impede a entrega do ROI a longo prazo.
Uma curta etapa piloto mede se a ferramenta se adapta ao fluxo de trabalho que está sendo desenvolvido, trazendo à tona os problemas antecipadamente e construindo um caso para o que se segue. Cada fase deve ser tratada como um passo numa jornada mais longa – gerando a visão necessária para avançar com confiança, e não apenas provar que a tecnologia funciona.
A pesquisa aponta o redesenho do fluxo de trabalho como um dos maiores impulsionadores do impacto mensurável da IA generativa, o que significa que os pilotos precisam ser projetados em torno de um processo adequado, e não apenas de um recurso.
As organizações que aproveitam ao máximo a IA estão ganhando impulso desde o início, usando cada etapa para obter uma compreensão mais profunda do que toda a organização precisa – construindo confiança entre as equipes, bem como testando a própria tecnologia.
O elemento humano não é opcional
Mesmo as fundações mais fortes não conseguem compensar os pobres. No nível executivo, direcionar questões sobre o impacto operacional; os resultados e resultados do mundo real são muitas vezes ignorados em favor de uma instituição que visa promover ou inovar.
Uma pesquisa no Cius global descobriu que, apesar do compromisso de ir além do período piloto, 60% permaneceram na fase experimental um ano depois. O meio termo entre a intenção e a execução raramente é técnico: é humano.
O arquivo abaixo é igualmente revelador. Quase três quartos (73%) dos funcionários do Reino Unido não tiveram formação em IA, mas dois terços dos funcionários do Reino Unido utilizam IA todos os dias no trabalho.
Compreender como aplicá-lo de forma significativa a funções específicas é uma habilidade totalmente diferente e na qual a maioria das organizações não está preparada para investir. É o resultado de uma adoção desigual e a força de trabalho de IA depende mais do instinto do que da compreensão.
Onde a educação é específica e construída em torno de ferramentas e materiais operacionais, a adoção torna-se um processo coletivo. Onde não está, a IA está trabalhando com algo, e não com trabalho.
Dados como ativo estratégico
Os dados são onde as ambições da IA geralmente não são frustradas. Muitos pilotos parecem ter sucesso em ambientes de controle, apenas para se depararem com uma parede quando chegar a hora de passar para a produção, onde estão as verdadeiras novidades. iniciando superfícies de dados.
Os sistemas de agentes coordenam tarefas complexas e de vários níveis de forma autônoma, enquanto os LLMs fazem o trabalho cognitivo mais pesado, sintetizando dados e interpretando dados não estruturados em escala. Quando a informação abaixo deles é reduzida, inconsistente ou mal controlada, ambos simplesmente amplificam cada falha.
Tratar os dados como um ativo estratégico, com propriedade clara, governação e uma arquitetura integrada concebida desde o início, é o que separa as organizações que escalam com sucesso daquelas que estão presas num ciclo de relegação de pilotos.
Construindo IA em escala
As organizações que definirão a próxima era da IA são aquelas que transformam o entusiasmo em algo construído para durar – movendo-se deliberadamente, construindo capacidades sustentáveis sobre bases sólidas, em vez de simplesmente perseguir a próxima onda de experiências.
As organizações que perceberem todo o potencial da IA serão aquelas que tratarem cada piloto não como um destino, mas como o primeiro passo numa jornada mais longa e deliberada, onde o verdadeiro trabalho começa após o término da experiência.
É nessas fundações, através de infraestruturas, pessoas, dados e governação, que se espera que sejam desbloqueados retornos significativos – e a janela para fazer o trabalho está a fechar-se mais rapidamente do que muitos esperam.
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