A inteligência artificial (IA) está pronta para refazer radicalmente a empresa digital, mas a transição não acontecerá de uma só vez. Como a maioria das iniciativas de tecnologia, ela terá uma implementação gradual em uma miríade de plataformas e processos que atualmente habitam o local de trabalho.
Isso significa que, por um determinado período de tempo, a IA terá que se integrar a ambientes legados, o que provavelmente terá o efeito duplo de reforçar certas atividades enquanto se esforça contra o ritmo lento de processos não inteligentes.
Mas como a empresa deve navegar nesse processo? Existem maneiras de aproveitar ao máximo um investimento em IA sem enfrentar os encargos financeiros e a natureza disruptiva de uma atualização completa de empilhadeira?
Planejando a Integração
De acordo com Isla Sibanda da My Tech Decisions, a integração de IA é semelhante às integrações de tecnologia anteriores de várias maneiras. Para começar, você precisará de um plano. Isso requer uma avaliação cuidadosa dos objetivos de negócios, necessidades das partes interessadas, configurações e dependências de recursos existentes e uma série de outros fatores.
A partir daí, você precisará determinar como aprimorar a qualidade e a disponibilidade dos dados a um nível que possa oferecer suporte aos lados inteligentes e não inteligentes da empresa, prestando atenção especial a questões como propriedade de dados, gerenciamento de políticas e governança e questões de privacidade e segurança ao longo de todo o pipeline de informações.
Fatores culturais também entrarão em jogo à medida que esse novo paradigma de trabalho for implantado. A qualificação dos funcionários é vital para que a IA atinja todo o seu potencial, assim como a necessidade de direcionar a nova tecnologia para a solução de problemas que permitam que as pessoas se tornem melhores em seus empregos ou façam a transição para novos e mais importantes.
Enquanto isso, a empresa deve garantir que seus modelos de IA se comportem de maneira responsável e ética e estejam em conformidade com todas as leis e regulamentos aplicáveis.
Meios de comunicação
Para que a IA se integre facilmente aos aplicativos legados, ela deve ser capaz de se comunicar. É aqui que entra a interface de programação de aplicativos (API). Joel Davenport, da Salesforce, argumenta que um Estratégia de implementação de IA liderada por API não apenas resolve muitas das dores de cabeça de integração que existem no início, mas também aquelas que surgem à medida que os ambientes se expandem e se tornam mais complexos.
Usando APIs, as organizações acharão mais fácil quebrar a estrutura monolítica da maioria das implantações de IA, o que, por sua vez, permite uma abordagem mais modular que promove flexibilidade e confiabilidade em todo o ecossistema corporativo. As plataformas monolíticas, afinal, exigem longos ciclos de desenvolvimento e geralmente não podem ser reutilizadas além de seus objetivos iniciais de implantação.
Com uma estrutura liderada por API, você pode criar qualquer número de módulos de IA intercambiáveis, cada um dos quais pode adicionar novos insights e recursos aos vários requisitos de um processo típico.
Integração Granular
A IA é diferente das iniciativas tecnológicas anteriores de uma maneira significativa; no entanto: ele não apenas criará novas funções para aumentar os sistemas legados, mas também retrabalhará suas operações por dentro. Entender como isso mudará sua funcionalidade é crucial para gerenciar uma integração bem-sucedida.
Sudeep Srivastava, co-fundador e diretor da consultoria de tecnologia AppInvetiv, recentemente apontou as três maneiras pelas quais a IA pode alterar aplicativos legados:
- Raciocínio: Por meio da tomada de decisões em tempo real, a IA melhora a experiência do usuário e agiliza os processos operacionais;
- Recomendações: A análise de dados aprimorada permite que a IA ofereça produtos e serviços que criam confiança e retenção de marca;
- Comportamental: A diferenciação entre comportamento normal e anormal melhora o desempenho e a segurança.
Em última análise, a integração bem-sucedida da IA deve diminuir muito do medo, dúvida e incerteza (FUD) que está dificultando a adoção da IA e, ao mesmo tempo, deve permitir que os aplicativos funcionem de maneiras mais relevantes para as necessidades do usuário e produzam maior níveis de satisfação.
Inteligência orquestrada
Ainda assim, é importante ter em mente que a integração é apenas o primeiro passo na marcha em direção ao objetivo real da implementação da IA: a orquestração inteligente completa do modelo de negócios.
David Linthicum, diretor de estratégia de nuvem da Deloitte Consulting, observou que a maioria das implantações de IA até o momento segue o caminho de menor resistência simplesmente acoplando inteligência a aplicativos e dados.
No futuro, podemos esperar que essas arquiteturas sejam afrouxadas sob serviços de orquestração leves, a fim de fornecer flexibilidade para a IA gerar novas soluções por meio de auto-reconfiguração, em vez de desenvolvimento profundo.
Crucial para esse esforço é o desenvolvimento de ferramentas especializadas que podem integrar bancos de dados de origem e destino com sistemas de IA individuais, provavelmente usando um mecanismo de orquestração de código baixo ou sem código. Essas ferramentas terão que ser adaptadas para arquiteturas de nuvem individuais, tecnologias de habilitação e outros elementos para fornecer desempenho ideal.
Conclusão
Como a IA visa criar ambientes operacionais altamente individualizados para a empresa, não é provável que haja um modelo padrão para integração e orquestração completas. Além das semelhanças mais básicas, cada organização é praticamente independente para definir e refinar a maneira como a IA se fundirá com seus ecossistemas legados.
À medida que a experiência com a tecnologia cresce, no entanto, as organizações devem obter uma noção maior do que funciona e do que não funciona.
Eventualmente, isso liberará o verdadeiro poder da IA – não para permitir que você faça o que todo mundo está fazendo, mas para fazer o que ninguém mais pode.