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May 28, 2024

Como as empresas estão errando com a IA

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Kandarpa Borchetia

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Estamos vivendo em uma era em que a IA e o aprendizado de máquina se tornaram a nova palavra da moda. Eles são como os garotos legais do ensino médio com os quais todos querem se associar. As estratégias de marketing contribuem ainda mais para o hype. Um produto rotulado como “alimentado por IA” possui um fascínio irresistível – o rótulo que transforma magicamente qualquer dispositivo comum em maravilhas de última geração. Quer se trate de smartphones com câmeras controladas por IA ou de refrigeradores com controle de temperatura por IA, o mercado está inundado com essas palavras da moda.

No entanto, vamos parar por um momento e perguntar: até que ponto entendemos AI-ML ou, mais importante, qual é a diferença entre os dois!

O casamento incompatível: IA e ML

Inteligência Artificial, ou IA, tem sido uma palavra da moda desde, bem, desde sempre. É o conceito de criar máquinas que possam simular a inteligência humana. Pense nisso como um guarda-chuva abrangente que cobre tudo, desde seu lindo assistente de voz digital até a ideia futurista de robôs com consciência.

Aumente um pouco o zoom e lá está o ML – o filho favorito da IA.

O aprendizado de máquina – menos preciso, mas mais popularmente chamado de inteligência artificial (IA) é um subconjunto que envolve ensinar às máquinas como aprender com os dados para que possam tomar decisões ou fazer previsões. Basicamente, é o molho mágico que alimenta sistemas de recomendação como o Netflix, dizendo a você o que assistir a seguir ou aqueles anúncios direcionados assustadoramente precisos em seu feed de mídia social.

“Um campo científico é melhor definido pela questão central que estuda. O campo do Machine Learning procura responder à questão: Como podemos construir sistemas informáticos que melhoram automaticamente com a experiência, e quais são as leis fundamentais que regem todos os processos de aprendizagem?” — Tom M. Mitchell escreveu; caso você prefira uma definição mais precisa e concisa.

A inteligência artificial, por outro lado, tem um escopo vasto.

“Inteligência artificial é a ciência e a engenharia que faz com que os computadores se comportem de maneiras que, até recentemente, pensávamos que exigiam a inteligência humana.” Andrew Moore Ex-reitor da Escola de Ciência da Computação da Carnegie Mellon University.

Então, aí está. IA e aprendizado de máquina – o casal mais poderoso do mundo da tecnologia que todo líder deseja integrar em seus negócios. Muitos deles também querem ser os primeiros a usar IA em seus respectivos setores. Mas, tal como qualquer pessoa, as empresas precisam de ter cuidado para não se precipitarem na IA.

Se você olhar de perto, fica óbvio que existem algumas razões óbvias pelas quais a maioria das empresas erra na integração da IA.

1.Lavagem com IA

Este é um fenômeno irritante quando uma empresa afirma ser impulsionada pela IA, quando na realidade ela é muito esticada. Um exemplo mais comum é a análise de dados, onde uma empresa “pensa” que está usando IA para analisar os dados, mas, na realidade, pode estar apenas utilizando técnicas rudimentares de análise de dados para tornar algo mais “inteligente”.

Uma verdadeira IA é algo que pode aprender com os dados que você alimenta, tomar decisões por conta própria e ficar mais inteligente com o tipo certo de dados que consome ao longo do tempo.

Nem toda automação é uma IA. A MMC Ventures descobriu na sua investigação que 40% das startups de IA na UE não tinham uma incorporação significativa da tecnologia de IA nas suas operações. Isso mexe com toda a imagem legal da IA, porque há uma grande lacuna entre o que eles se gabam e o que realmente estão fazendo. Não é apenas um golpe em sua reputação, mas também confunde a todos sobre o que a IA significa no mercado.

2.A síndrome do objeto brilhante

É o típico problema de comprar o gadget mais recente sem saber para que vai usá-lo. Algumas empresas fazem isso com IA. Eles embarcam no trem da propaganda da IA ​​só porque está na moda, sem realmente saber como isso pode realmente ajudá-los. Não é à toa que o Gartner relatou em 2020 que 85% dos projetos de aprendizado de máquina falham.