Oportunidade em AI: modelo de machine learning transforma negócios
São Paulo — InkDesign News — Cada vez mais, o uso de machine learning está revolucionando diferentes setores ao permitir que empresas otimizem processos e identifiquem novas oportunidades de crescimento.
Arquitetura de modelo
A adoção de sistemas de inteligência artificial, como redes neurais e transfer learning, está em ascensão. Essas arquiteturas são projetadas para maximizar a eficiência e melhorar a tomada de decisões em tempo real, especialmente em ambientes complexos.
A resposta reside em entender uma distinção crítica que a maioria dos líderes está perdendo: a diferença entre duas abordagens fundamentalmente diferentes para a adoção de IA.
(“The answer lies in understanding a critical distinction that most leaders are missing: the difference between two fundamentally different approaches to AI adoption.”)— Shreshth Sharma, Executivo de Estratégia de Negócios, InkDesign News
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos é uma etapa crucial que demanda tempo e recursos. Os algoritmos são ajustados para otimizar seu desempenho, com métricas de acurácia frequentemente utilizadas para avaliar a eficácia. Nesse contexto, a integração de sistemas de API melhora a interoperabilidade e permite a coleta de dados em tempo real.
As empresas tradicionais estão vulneráveis a concorrentes invisíveis que não têm o peso dos sistemas legados.
(“A critical threat to established enterprises isn’t coming from known competitors, it’s emerging from companies that don’t exist yet or are invisible today.”)— Shreshth Sharma, Executivo de Estratégia de Negócios, InkDesign News
Resultados e métricas
As métricas de desempenho são fundamentais na avaliação do impacto das implementações de IA. Uma abordagem centrada em Opportunity AI pode levar a melhorias significativas nos resultados de negócios ao resolver problemas que antes pareciam impossíveis.
O futuro das implicações de trabalho varia dramaticamente por função e setor, com setores que operam com trabalhos repetitivos enfrentando um grande potencial de transformação.
(“The future of work implications vary dramatically by function and industry, with repetitive, knowledge-work-intensive sectors facing the greatest transformation potential.”)— Shreshth Sharma, Executivo de Estratégia de Negócios, InkDesign News
À medida que as empresas exploram as possibilidades do machine learning, é essencial que desenvolvam capacidades nativas de IA e pensem em como podem aplicar essa tecnologia para criar oportunidades em seus modelos de negócios. O investimento em infraestrutura e pessoas capacitadas será decisivo para a competitividade futura.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
