AI não é um conceito futuro; Já ocorreu em muitas posições. Juntamente com a automação do trabalho de rotina, a IA está transformando tudo, permitindo a inteligência preditiva. De fato, um relatório da PWC publicado em 2024 descobriu que 86 % das empresas consideram a IA como uma tecnologia convencional na empresa.
A IA parece emocionante, mas o caminho para sua implementação bem -sucedido pode não ser reto.
Um grande número de empresas se depara com obstáculos reais que podem desacelerar, descarrilar e até congelar seus programas de IA. Nem tudo isso Desafios de implementação da IA Envolva a tecnologia: com mais frequência, eles estão ligados à preparação organizacional ou à falta de clareza e aos problemas de dados.
Neste artigo, explicaremos os cinco desafios que as empresas de primeira linha experimentam ao implantar a IA e como sua empresa pode superá-las utilizando soluções inteligentes e escaláveis.
1. Plano de IA subdesenvolvido
Pular a IA antes de criar uma boa estratégia é semelhante à construção de uma casa sem um plano. É incrível notar que 47 % dos projetos de IA nunca deixam a fase do protótipo porque não têm planejamento adequado ou uma falta de metas de negócios adequadamente definidas.
Muitas empresas pensam que precisam de IA e nem sempre estão cientes do problema que ela deve abordar e como indicar sucesso. Isso resulta em uma perda de investimentos e em um desenrolar das expectativas.
Solução:
Vá primeiro em vez de Tech-primeiro. Defina casos de uso concreto de IA que terão valor comercial mensurável, ou seja, impulsionando o custo das operações, melhorando a experiência do cliente ou prevendo melhor a demanda.
2. Má qualidade e acessibilidade dos dados
A qualidade da IA é baseada nos dados que ele usa para obter conhecimento. No entanto, mais de 80% dos dados corporativos não são estruturados ou desatualizados. A alimentação de dados falhos ou incompletos em um modelo de IA leva a previsões tendenciosas, resultados imprecisos e perda de confiança das partes interessadas.
Além disso, muitas empresas nem sabem onde residem todos os seus dados, muito menos como limpá -los e organizá -los.
Solução:
Além disso, você pode obter assistência para estabelecer a base de dados adequada para escalabilidade de IA de longo prazo com soluções de IA corporativas. Isso permite:
- Centralizando fontes de dados
- Conjuntos de dados de limpeza e rotulagem
- Garantir a conformidade com a privacidade de dados
- Implementando oleodutos que mantêm os dados atualizados em tempo real
Ferramentas como lagos de dados, automação ELT e governança de metadados podem diminuir drasticamente o atrito. Com a ajuda da Enterprise AI Solutions, você pode obter assistência na configuração da fonte de dados correta para o crescimento da IA de longo prazo.
3. Falta de talento qualificado
A experiência da IA não é fácil de encontrar ou reter. Há uma escassez global de profissionais que podem construir, treinar e ajustar os sistemas de IA. Mesmo se você conseguiu contratá -los, manter o principal talento da IA em um mercado competitivo é um jogo totalmente novo.
Segundo o Gartner, 70% das empresas lutam com a contratação de IA e talento de ciência de dados suficientes para atender às suas necessidades de crescimento.
Solução:
Você não precisa construir tudo internamente. Um modelo híbrido, onde as equipes internas gerenciam estratégia e parceiros externos gerenciam a implementação, pode ajudar a preencher a lacuna de talentos.
Trabalhe com um parceiro de implementação de IA que traz estruturas comprovadas, modelos pré-treinados e profundidade técnica para que sua equipe possa se concentrar na execução de alto nível. Com essa abordagem, você pode construir mais rápido sem comprometer a qualidade.
4. Resistência à mudança dentro da organização
A adoção da IA é sobre humanos, não apenas sobre robôs. E as pessoas temem mudar. Seja os funcionários preocupados com a segurança do emprego ou os departamentos hesitam em adotar novos fluxos de trabalho, a resistência é real e muitas vezes subestimada.
De fato, a Forbes observa que os problemas de gerenciamento de mudanças representam até 60% das iniciativas de IA com falha.
Solução:
Comece pequeno e escala gradualmente. Escolha casos de uso rápido em que a IA possa aumentar, não substituir, papéis humanos. Envolva equipes multifuncionais no início do processo e tornam a educação uma prioridade.
Execute workshops internos para desmistificar a IA, mostrar histórias de sucesso e enfatizar como a IA pode ajudar os funcionários a serem mais eficientes, não resistentes. Comunicação e transparência são essenciais para obter apoio de todas as partes envolvidas.
Com a liderança certa e um parceiro que entende o lado humano da transformação, você pode transformar o ceticismo em apoio.
5. Inconsistência da infraestrutura escalável
A IA requer processamento, armazenamento e resposta intensivos em tempo real. A maioria das empresas logo fica frustrada por seu ambiente de TI existente não cortar a mostarda quando se trata de hospedar processos complexos de IA, portanto, gargalos, latência extrema e excedentes de custos são as consequências.
Dependendo do tamanho da organização, construir tudo, desde o início, pode custar uma fortuna em termos de finanças e tempo.
Solução:
Acelere o investimento inicial usando os Serviços de Cloud de AI e os modelos de infraestrutura como serviço. Com nativo em nuvem soluções de IA corporativas, As empresas ganham flexibilidade, segurança, escalabilidade e uma tremenda economia de custos em termos de investimento em hardware.
Há também o fato de que a arquitetura modular e as APIs permitem que as empresas incorporem a IA na infraestrutura atual com muito mais problemas.
Uma métrica para medir o sucesso da IA: como definir a boa IA?
Instalar uma IA sem uma estratégia para medir, é semelhante ao lançamento de uma campanha sem conhecer seu público. Antes do início das empresas, elas devem primeiro definir o sucesso que estão tentando realizar, seja melhor retenção de clientes, tempo de processamento reduzido ou uma melhor calibração das mudanças de mercado.
A presença de KPIs claros faz com que a IA pare de ser uma palavra da moda e um ativo mensurável. Essa transparência ajuda as partes interessadas a estar na mesma página e dizer à liderança que estão atingindo suas metas de investimento. A nova geração da Enterprise AI Solutions possui painéis e análises de desempenho que fornecem informações em tempo real sobre o desempenho de seus modelos de IA, seja para otimizar, escalar o que está funcionando e repetir. AI sem KPIs é sem rumo. Objetivos claros – como retenção de clientes ou processamento mais rápido – tire a IA em um ativo mensurável. A Modern Enterprise AI Solutions oferece insights de desempenho em tempo real.
Pensamentos finais: Mudar a ambição da AI para a ação da IA
AI não é uma escolha; É necessário para o planejamento e o crescimento dos negócios. No entanto, a menos que os desafios mais universais na implementação da IA sejam mitigados, seus projetos mais revolucionários permanecem por trás da curva.
Pode ser a ausência de estratégia, higiene dos dados, falta de habilidades, resistência cultural, problemas na infraestrutura etc., e cada problema pode ser resolvido. O truque é fazer a IA como uma jornada de transformação de uma empresa e não em um projeto de tecnologia.
Na Clavax, ajudamos empresas de todos os escopos a superar esses obstáculos usando soluções de IA corporativas de ponta a ponta, tanto estrategicamente quanto através de implementações sem falhas.
É uma boa oportunidade para perceber que sua organização está preparada para desbloquear os resultados reais da IA. É hora de construir mais inteligente, mais rápido e pronto para o futuro.