São Paulo — InkDesign News — A indústria de inteligência artificial (IA) enfrenta um cenário desafiador, especialmente em machine learning e deep learning, com um foco crescente em resultados mensuráveis e aplicações práticas.
Arquitetura de modelo
Os recentes avanços em IA têm gerado expectativas elevadas, mas pesquisas indicam que muitas abordagens carecem de um planejamento estratégico. O relatório do MIT sobre a adoção de IA nos negócios revela que “apenas 5% das iniciativas de IA em negócios geram valor significativo” (
“apenas 5% das iniciativas de IA em negócios geram valor significativo”
(“only 5% of AI initiatives in business generate meaningful value.”)— Autor Desconhecido, MIT
).
Isso destaca a importância de uma arquitetura de modelo sólida, que se alinhe às necessidades organizacionais. Modelos como CNN e RNN têm mostrado resultados promissores, mas sua eficácia depende da implementação adequada e da integração com processos existentes.
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos exige uma quantidade substancial de dados e tempo. Investimentos em infraestrutura, como data centers, são cruciais. Entretanto, a análise aponta que “o projeto pode falhar se não considerar a compatibilidade com processos existentes” (
“o projeto pode falhar se não considerar a compatibilidade com processos existentes”
(“the project can fail if it does not consider compatibility with existing processes.”)— Autor Desconhecido, MIT
).
Além disso, as técnicas de transfer learning têm se tornado populares como forma de otimizar o tempo de treinamento, reduzindo a necessidade de grandes volumes de dados sempre. Isso permite que organizações aproveitem modelos pré-treinados e adaptem-nos a casos específicos, acelerando a implementação.
Resultados e métricas
Os resultados das implementações de IA estão, muitas vezes, aquém das expectativas. Um número expressivo de projetos é iniciado como experimentação, mas não chega à produção. “Muitos projetos começam como pilotos, mas a falta de planejamento estratégico impede seu avanço” (
“Muitos projetos começam como pilotos, mas a falta de planejamento estratégico impede seu avanço”
(“Many projects start as pilots, but the lack of strategic planning prevents their advancement.”)— Autor Desconhecido, MIT
).
As métricas de sucesso precisam ser definidas claramente desde o início. Sem essas diretrizes, a maioria dos projetos de IA acaba se tornando uma caixa preta, sem valor agregado para as operações da empresa.
O futuro da IA parece depender da capacidade de integrar soluções de forma estratégica e minimizar falhas. O uso responsável de IA, com consideração de impactos sociais e ambientais, será essencial enquanto a tecnologia continua a evoluir e impactar o mercado de trabalho.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
