Produtos e projetos de IA – como eles são diferentes dos outros? | IA nos negócios #49

Introdução à gestão de produtos de IA

Produtos de IA requerem desenvolvimento e personalização constantes, o que é diferente das soluções tecnológicas tradicionais.

• IA, inteligência artificial – um nome geral para a capacidade das máquinas de realizar tarefas que imitam o funcionamento da razão e criatividade humanas, como reconhecer imagens, entender linguagem escrita e falada, ou tomar decisões com base em dados disponíveis,
• ML, aprendizado de máquina – uma subdisciplina da IA que abrange processos nos quais as máquinas aprendem com dados e experiências como realizar tarefas melhor. A singularidade dos produtos baseados em aprendizado de máquina (ML) vem do fato de que eles não são pré-programados, mas são equipados com capacidades de aprendizado e adaptação. Em indústrias como a saúde, a IA contribui para diagnósticos mais precisos, enquanto nas finanças permite análises de risco mais sofisticadas,
• GenAI, inteligência artificial generativa – um novo campo de ML envolvendo sistemas que podem criar novo conteúdo, como texto, imagens, vídeo, modelos 3D ou música, com base na invenção do usuário ou em propósitos e dados de entrada especificados pelo usuário, como palavras-chave, consultas ou sugestões, ou esboços ou fotos.

Planejamento de produtos de IA – da ideia à implementação

Planejar um produto de IA requer fazer uma pergunta chave desde o início: Este produto se beneficiará da adição de capacidades de IA?

Implementar um produto de IA é arriscado e caro, e como resultado, é uma boa ideia começar definindo o problema a ser resolvido pela implementação da IA e, em seguida, tentar resolvê-lo de forma otimizada. Talvez usando brainstorming com ChatGPT ou Google Bard, que podem surpreendentemente aconselhar sobre o caminho de desenvolvimento de produto ideal – não necessariamente baseado em IA.

No entanto, se decidirmos adicionar inteligência artificial às ofertas de uma empresa, precisamos considerar as especificidades do ciclo de vida do projeto de IA. Afinal, dados da Gartner mostram que apenas 54% dos projetos de IA vão da fase piloto para a produção.

Isso muitas vezes se deve aos protótipos muito promissores que podem ser criados com as ferramentas de IA disponíveis hoje. Por outro lado, é muito difícil alcançar a “qualidade de produção” e a repetibilidade e relevância dos resultados exigidos pelas partes interessadas.

O ciclo de vida do produto de IA difere dos outros, no entanto, não apenas porque vai além da fase de conceito com um pouco menos de frequência. Onde o ciclo de vida de produtos tradicionais tende a um declínio gradual no interesse uma vez que as vendas atingem o pico, os produtos de IA experimentam o chamado “efeito flywheel.” Este é um fenômeno no qual um produto baseado em aprendizado de máquina melhora à medida que é utilizado e novos dados são coletados dos usuários. Quanto melhor o produto, mais usuários o escolhem, o que, por sua vez, gera mais dados para melhorar o algoritmo. Esse efeito cria um ciclo de feedback que permite a melhoria contínua e a escalabilidade de soluções baseadas em IA.

Fonte: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Isso os torna produtos com um ciclo de vida renovável. Em outras palavras, o efeito flywheel em IA significa que melhorias contínuas levam a melhorias incrementais no desempenho do produto. Por exemplo:

• Treinamento iterativo de modelos de IA – por exemplo, um modelo para previsão de vendas pode exigir treinamento repetido para alcançar precisão ideal, mas se torna cada vez mais perfeito ao longo do tempo,
• Gestão de backlog de dados – para aplicações de personalização de conteúdo, coletar e analisar dados dos usuários pode ser uma prioridade, o que gradualmente levará a resultados cada vez mais relevantes.

Em resumo, a gestão de projetos de IA requer flexibilidade e prontidão para melhorias contínuas. Portanto, os gerentes de projetos de IA devem estar preparados para atender a requisitos em mudança e ajustar constantemente as estratégias.

Entendendo dados e seu papel no desenvolvimento de produtos de IA

O papel dos dados no desenvolvimento de produtos de IA é crucial. A McKinsey estima que modelos de IA generativa poderiam gerar benefícios econômicos de até $4,4 trilhões anualmente. No entanto, alcançar uma parte desse bolo requer gestão de dados de qualidade.

Por exemplo, para que um sistema de recomendação de produtos de e-commerce funcione bem, a qualidade dos dados de comportamento do cliente é crucial. Não só será necessário ter a quantidade certa de dados, mas também sua segmentação e atualização adequadas, e, mais importante, a habilidade de tirar conclusões a partir das informações coletadas.

Ao criar um produto de IA orientado a dados, é igualmente importante manter a imparcialidade nos dados. Por exemplo, em algoritmos de IA usados em recrutamento ou seguros, os dados não devem conter preconceitos implícitos – baseados em gênero ou localização – que poderiam levar à discriminação.

Vale ressaltar que a gestão adequada de dados requer não apenas expertise técnica, mas também consciência de seu impacto no desempenho dos produtos de IA.

Os problemas mais comuns ao gerenciar produtos baseados em IA

Gerenciar produtos de IA envolve desafios que requerem habilidades específicas e consciência ética. Entre os problemas mais importantes, vale mencionar:

• Desenvolvimento de habilidades em IA – por exemplo, um gerente de produto na indústria de IA precisa entender os fundamentos do aprendizado de máquina para trabalhar efetivamente com a equipe técnica,
• orientação atualizada para requisitos legais – as regulamentações sobre produtos de IA estão apenas surgindo, então é necessário estar orientado para ajustar as políticas e regulamentações da sua empresa para o uso do produto de IA de forma contínua,
• integração de IA em sistemas existentes – integrar inteligência artificial avançada em sistemas de TI existentes pode apresentar desafios tecnológicos e organizacionais,
• escalabilidade de soluções de IA – para startups de tecnologia, desenvolver um protótipo de IA em um produto em larga escala requer recursos, tempo e expertise, o que também pode ser um problema devido à oferta relativamente baixa e alta demanda por especialistas,
• manter os usuários engajados – para um aplicativo que usa IA para personalizar conteúdo, adaptar-se constantemente às preferências em mudança dos usuários é fundamental para mantê-los engajados,
• abordar dilemas éticos – por exemplo, em uma aplicação de IA para monitoramento de saúde, a privacidade e segurança dos dados do usuário é uma prioridade.

Produtos de IA – resumo

Em resumo, gerenciar projetos e produtos de IA requer uma compreensão dos desafios e oportunidades únicas que a tecnologia traz. Compreender o papel dos dados, ser capaz de gerenciar equipes e projetos, bem como estar ciente dos aspectos éticos da IA são essenciais. Produtos de IA estão abrindo novos horizontes para os negócios, mas requerem a abordagem e habilidades certas.

Para startups, é importante focar em definir claramente o problema que o produto de IA deve resolver e construir uma equipe com o conhecimento e experiência adequados em IA. Também vale a pena focar na construção de sistemas de IA éticos e transparentes que atendam às expectativas dos usuários e regulamentações.

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