Clientes costumam nos contatar com perguntas e curiosidades sobre o IA pode fazer organizações. No entanto, eles frequentemente são capturados por manchetes sobre a IA mudando tal ou qual indústria, presos à ideia de que a IA resolverá todos os problemas. Portanto, eles entram imamente em um projeto de IA.

A maioria desses projetos apressados acaba fracassando, principalmente pelo fato de que a maioria das consultorias de Machine Learning e IA fica presa na construção de uma ou mais Provas de Conceito (PoC) com pequena ou nenhuma progressão para uma solução de IA aplicada. As empresas tendem a isolar processos e departamentos de outros, com um orçamento mínimo e desconsideram a importância de ter um roteiro completo de IA do qual toda a organização pode se beneficiar.

Ter um plano claro em toda a organização, e o apoio departamento, além de uma clara compreensão das limitações, preparará a sua IA para o sucesso.

Neste blog, focamos em duas principais limitações, que encontramos em nossa experiência na construção de IA para clientes corporativos: pessoas e dados.

PESSOAS

Duas questões fundamentais que você para começ as pessoas certas para executar e gerenciar um projeto de IA?

As pessoas da organização têm a mentalidade, os processos e a autoridade adequados para fazer um projeto de IA ser um sucesso?

Quer um especialista em IA esteja executando seu projeto de IA ou você essencialmente precisa de alguém que possa entender as limitrições do lado técnico negócio todos os departamentos relevantes neste projeto é extremamente val solução de IA., um mecanismo de recomendação de conteúdo exigirá equipes de marketing, cliente e TI para se envolverem.

Os de TI não precisam necessariamente conhecer os algoritmos que serão usados, mas precisam entender os princípios por trás deles precisarão entender os principais participantes a envolver, especialmente ao usar um modelo supervisionado que exigirá o treinamento adequado por especialistas no assunto. Por um mecanismo de recomendação de conteúdo, isso pode ser um administrador ou curador de conteúdo.

Seja partes interessadas sobre o que será preciso para fazer um IA envolva todos com custos claros e prazos definidos contra um Retorno sobre o Investimento.

Processos manuais para realizar uma tarefa são valiosos para o design e a construção de uma sol, por exemplo, temos a Classificação de Documento para o Incidente, o suporte ao cliente de n descrição. Se o ticket de suporte de nível 1 não incluir detalhes suficientes ou estiver representando o problema real de alguma forma, então, esses tickets para treinar um classificador, o cientista de dados envolvido terá que fazer uma limpeza de dados. Isso também torna que suas equipes sigam o procedimento correto e a captura precisa, você economizará com eles. Os dados são inúteis se você tiver os dados que podem ser divididos por tipos, em resumo são limpos, marcados e facilmente armazenados em um banco de dados (ou seja data de nascimento, etc). Esses são estruturados em um banco de dados, como por exemplo Firebase. Considerar soluções para esses tipos do projeto, é um jogo totalmente diferente.