São Paulo — InkDesign News — O avanço em machine learning e deep learning tem gerado debates sobre a eficácia e os desafios na implementação dessas tecnologias nas organizações. Recentes pesquisas revelam que a taxa de falhas em projetos de IA é preocupante.
“Arquitetura de modelo”
A escolha do modelo é um dos fatores críticos na implementação de soluções de IA. A pesquisa realizada pelo MIT destaca que a arquitetura do modelo pode influenciar diretamente os resultados dos projetos. “O maior problema, descobriu o relatório, não foi que os modelos de IA não eram suficientemente capazes… Em vez disso, os pesquisadores descobriram uma ‘lacuna de aprendizado’…” (“The biggest problem, the report found, was not that the AI models weren’t capable enough… Instead, the researchers discovered a ‘learning gap’…”) — MIT Research.
Essa lacuna indica que muitas organizações carecem de habilidades para configurar e otimizar modelos adequadamente. Isso se dá, em parte, pela complexidade dos dados e pela necessidade de integração com sistemas legados.
“Treinamento e otimização”
O treinamento de modelos de deep learning exige um volume significativo de dados e uma infraestrutura robusta. No entanto, como salienta o relatório, “as empresas que compraram soluções de IA foram mais bem-sucedidas do que aquelas que tentaram criar seus próprios sistemas” (“companies that bought-in AI models and solutions were more successful than enterprises that tried to build their own systems”) — Fortune. Isso se deve ao fato de que o ajuste fino e a manutenção contínua dos modelos são geralmente mais eficientes quando realizados por especialistas em ferramentas consolidadas.
Ademais, a curva de aprendizado para novas tecnologias pode ser um obstáculo, especialmente em setores onde a inovação é muitas vezes vista como um risco. Portanto, é crítico criar um ambiente de aprendizado contínuo para as equipes envolvidas.
“Resultados e métricas”
A avaliação do desempenho dos modelos deve ser orientada a métricas claras. O uso de KPIs, como acurácia e tempo de resposta, é essencial para aferir a eficácia das soluções implementadas. “A colaboração entre departamento e equipes de TI é fundamental para que os projetos se alinhem com as necessidades do negócio” (“collaboration between departments and IT teams is essential for projects to align with business needs”) — Data Science Expert.
Os investimentos em treinamento e nas tecnologias certas têm mostrado um retorno significativo. As organizações que se comprometem a formar suas equipes e a adotar uma abordagem centrada no humano tendem a ter mais sucesso na implementação de soluções de IA.
Em perspectiva, as aplicações práticas de machine learning e deep learning continuam a mostrar suas potencialidades em diversos setores, do financeiro ao varejo. O próximo passo para as organizações será aprimorar a integração dessas tecnologias em suas operações diárias, focando sempre na educação contínua de suas equipes e na adaptação às novas ferramentas disponíveis.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
