Nos dias de hoje, a inteligência artificial (IA) é um assunto quente, mas, como mostra uma pesquisa recente da Gartner, quase dois terços das organizações ainda não têm certeza se estão preparadas para gerenciar os dados necessários para aproveitar essa tecnnologia. A previsão de que 60% dos projetos de IA serão abandonados até 2026 é alarmante e nos leva a refletir: o que estamos fazendo de errado? Como arquiteto de software com anos de experiência, posso compartilhar algumas lições que podem ajudar a evitar esse cenário desastroso.

Entendendo o Cenário Atual

A primeira coisa a se considerar é que a adoção de IA não é apenas uma questão de tecnologia, mas de cultura organizacional. Muitas empresas, especialmente no setor aéreo, já utilizam IA de formas que podem parecer cimples, como prever a carga de passageiros. Contudo, a chave para o sucesso é como essas ferramentas são integradas na operação. Richard Masters, VP de dados e IA da Virgin Atlantic, destaca que a evolução da análise estatística através da IA não é nova, mas a velocidade com que isso está se desenvolvendo é.

Fomentando a Curiosidade

Um ponto que não pode ser negligenciado é o papel da curiosidade dentro da equipe. É fácil se perder no dia a dia da tecnologia, focando apenas nas ferramentas e não no que realmente importa: o que a empresa precisa. É crucial que as equipes de dados se dediquem a entender a essência do negócio. Isso pode ser tão simples quanto fazer perguntas sobre as necessidades dos usuários ou avaliar a experiência do cliente.

Dicas Avançadas para o Sucesso em Projetos de IA

1. Expor as Pessoas a Novas Ferramentas

Não tenha medo de mostrar novas ferramentas para a equipe. Isso pode abrir a mente de pessoas que antes não pensavam em como a IA poderia facilitar seu trabalho. A introdução de chatbots, por exemplo, pode transformar a maneira como as equipes interagem com os dados.

2. Responder a Perguntas-Chave do Negócio

Focar em questões importantes pode ajudar a direcionar os esforços de IA. Ao invés de apenas explorar dados, pergunte-se: "Como isso pode aumentar nossa receita?" e "Quais ferramentas estão realmente trazendo retorno sobre investimento?" O uso de plataformas como o Databricks pode ajudar a analisar essas variáveis de forma mais ágil.

3. Estabelecer uma Abordagem Unificada

Um dos maiores desafios é a pressão por soluções de IA de diferentes fontes. É fundamental que as organizações tenham um processo claro para avaliar a utilidade de novas ferramentas. Isso evita a sobrecarga de tecnologia e garante que as soluções escolhidas realmente atendam às necessidades da empresa.

4. Explorar Seu Plataforma

Consolidar dados de diferentes áreas em uma única plataforma é um passo essencial. Isso não só facilita a análise, mas também proporciona insights valiosos que podem ser utilizados em tempo real. Imagine poder ajustar operações em resposta a uma mudança repentina de demanda...

5. Cultivar a Curiosidade Contínua

Focar em entender o que acontece dentro da empresa, ao invés de apenas se perder na tecnologia, é fundamental. Essa mudança de mentalidade pode ajudar a remover ruídos e a concentrar esforços no que realmente importa.

Conclusão

O sucesso das iniciativas de IA não depende apenas da tecnologia, mas de como os dados são geridos e como as equipes se engajam com essas novas ferramentas. É um processo contínuo de aprendizado e adaptação. Portanto, minha recomendação é: não tenha medo de explorar, questionar e se adaptar. O futuro da tecnologia é promissor, mas é preciso estar preparado para as mudanças que vêm junto.