Por que a IA adaptativa é importante para o seu negócio

27 de outubro de 2022

Contribuições: Jackie Wiles e Lori Perri

A inteligência artificial adaptativa absorve aprendizados mesmo enquanto está sendo construída. Entenda como aplicá-la em sua organização.

A inteligência artificial (IA) adaptativa, ao contrário dos sistemas tradicionais de IA, pode revisar seu próprio código para ajustar-se às mudanças do mundo real que não eram conhecidas e/ou previstas quando o código foi escrito pela primeira vez. As organizações que incluem adaptação e resiliência ao design dessa forma podem reagir com mais rapidez e eficiência às interrupções.

“Flexibilidade e adaptação são vitais, como muitas empresas aprenderam durante as recentes crises sanitária e climática”, diz Erick Brethenoux, vice-presidente analista emérito do Gartner. “Os sistemas de IA adaptativa visam retreinar modelos continuamente ou aplicar outros mecanismos para adaptar e aprender dentro de ambientes de desenvolvimento e tempo de execução, tornando-os mais adaptativas e resilientes à mudança.”

Até 2026, o Gartner espera que as empresas que tiverem adotado práticas de engenharia de IA para criar e gerenciar sistemas de IA adaptativa devem superar seus pares em pelo menos 25% no valor e tempo para operacionalizar modelos de inteligência artificial .

Por que a inteligência artificial adaptativa é importante para os negócios

A inteligência artificial adaptativa reúne um conjunto de métodos, como design baseado em agente e técnicas de inteligência artificial, por exemplo, aprendizagem de reforço, para permitir que os sistemas ajustem seus comportamentos e práticas de aprendizagem. Dessa forma, eles podem se adaptar às circunstâncias mutáveis no mundo real durante a produção. 

Ao aprender padrões comportamentais a partir de experiências humana e de máquina anteriores, e dentro de ambientes de tempo de execução, a inteligência artificial adaptativa entrega resultados melhores e mais rápidos. O Exército e a Força Aérea dos EUA, por exemplo, criaram um sistema de aprendizagem que adapta suas lições aos alunos, usando os pontos fortes individuais deles. Esse sistema sabe o que ensinar, quando testar e como avaliar o progresso. O programa age como um tutor individual, personalizando a aprendizagem ao aluno.

E, para qualquer empresa, a tomada de decisões é uma atividade essencial, porém cada vez mais complexa, exigindo que os sistemas de inteligência de decisão exerçam mais autonomia. Contudo, os processos de tomada de decisões devem ser reformulados para usar a inteligência artificial adaptativa. Isso pode ter implicações importantes para as arquiteturas de processos existentes e exige que as partes interessadas dos negócios assegurem o uso ético da inteligência artificial para conformidade e regulamentação.

Reúna representantes de funções comerciais, de TI e suporte para implementar sistemas de inteligência artificial adaptativa. Identifique os casos de uso, forneça insights de tecnologias e identifique o impacto de aquisição e reaquisição. No mínimo, as partes interessadas do negócio precisam colaborar com dados e análise, práticas de engenharia de software e inteligência artificial para criar sistemas de inteligência artificial adaptativa. A engenharia de IA terá um papel crucial na construção e operacionalização das arquiteturas de IA adaptativa.

Em última instância, no entanto, sistemas adaptativos permitirão novas maneiras de fazer negócio, abrindo portas para novos modelos de negócios ou produtos, serviços e canais que romperão os silos de decisão.

Etapas de implementação de IA adaptativa

A engenharia de IA fornece os componentes básicos de implementação, operacionalização e gestão de mudança no nível do processo que capacitam sistemas de IA adaptativa. Mas a inteligência artificial adaptativa exige o fortalecimento significativo do aspecto de gestão da mudança dos esforços de engenharia de IA. Ela não fará sentido se apenas algumas funções em torno desse princípio forem alteradas.

Reformular sistemas para inteligência artificial adaptativa afetará significativamente funcionários, empresas e parceiros de tecnologia, e não acontecerá da noite para o dia. 

Primeiro, crie as bases de sistemas de IA adaptativa, complementando as implementações de IA existentes com padrões contínuos de design de inteligência e recursos de fluxo de eventos. Então, mude para métodos baseados em agentes para dar mais autonomia aos componentes do sistema.

Além disso, facilite para usuários de negócios adotarem a IA e contribuírem para gerenciar sistemas de IA adaptativa, integrando indicadores de negócios explícitos e mensuráveis aos sistemas operacionalizados e confiança ao modelo de decisões.

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Resumo:

  • A inteligência artificial adaptativa cria uma experiência de usuário superior e mais rápida, adaptando-se às circunstâncias mutáveis no mundo real.

  • A ampliação dos recursos de tomada de decisões e da flexibilidade acontece durante a implementação dos recursos de inteligência de decisão.

  • Os líderes de TI precisam reformular vários processos para criar sistemas de inteligência artificial adaptativa capazes de aprender e mudar seus comportamentos com base nas circunstâncias.

Erick Brethenoux é um vice-presidente analista emérito no Gartner Research. Ele é especialista em machine learning, inteligência artificial e computação cognitiva aplicada. Brethenoux orienta organizações nos aspectos estratégicos, organizacionais e tecnológicos do uso de inteligência analítica como um fator determinante do seu crescimento.

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