IA empresarial: de “construir ou comprar” para “parceria e crescimento”

Não muito tempo atrás, um parceiro de colaboração me abordou casualmente sobre um caso de uso de IA em sua organização. Eles queriam tornar o processo de integração mais eficiente usando IA para responder a perguntas frequentes dos recém-chegados. Eu sugeri uma abordagem de bate-papo prático que incorporasse sua documentação interna, e eles seguiram em frente com confiança, planejando "conversar com sua equipe de TI" no futuro.

Por experiência, eu sabia que esse tipo de otimismo era frágil. A equipe média de TI não está preparada para implementar uma aplicação de IA completa e abrangente por conta própria. E assim foi: meses depois, desligaram. O sistema deles era frustrantemente lento, e também ficou claro que eles haviam entendido mal as reais necessidades dos usuários durante o desenvolvimento. Os novos funcionários estavam fazendo perguntas diferentes daquelas que o sistema estava configurado. A maioria dos usuários desistiu após algumas tentativas e nunca mais voltou. Corrigir esses problemas exigiria repensar toda a arquitetura e estratégia de dados, mas o dano já estava feito. Os funcionários ficaram frustrados, a liderança percebeu e o entusiasmo inicial sobre a IA deu lugar ao ceticismo. Seria difícil defender outra fase extensa de desenvolvimento, então a questão foi discretamente deixada de lado.

Esta história não é nada única. O marketing inteligente das empresas de IA cria a ilusão de acessibilidade da IA, e as empresas se precipitam em iniciativas sem entender completamente os desafios futuros. De fato, é necessária experiência especializada para criar uma estratégia de IA robusta e implementar qualquer caso de uso mais ou menos personalizado em sua empresa. Se essa expertise não estiver disponível internamente, você precisará obtê-la de parceiros ou fornecedores externos.

Isso não significa que você precisa comprar tudo — seria como ter US$ 100 e gastá-los em um restaurante em vez de ir ao supermercado. A primeira opção saciará sua fome imediatamente, mas a segunda garantirá que você tenha algo para comer por uma semana.

Então, como você começa e quem deve implementar seus primeiros projetos de IA? Aqui está o que vejo: esqueça "construir ou comprar" e concentre-se em fazer parcerias e aprender. Acredito firmemente que a maioria das empresas deve desenvolver expertise em IA internamente – isso lhes dará maior amplitude em suas estratégias e atividades de IA no futuro. Ao mesmo tempo, a IA é uma arte complexa que leva tempo para dominar e o fracasso está em toda parte (de acordo com Para este relatório emitido pela RAND Corporation(Mais de 80% das iniciativas de IA falham.) Aprender com o fracasso é bom na teoria, mas, na realidade, leva ao desperdício de tempo, recursos e credibilidade. Para atingir a maturidade da IA ​​de forma eficiente, as empresas devem considerar colaborar com parceiros confiáveis ​​dispostos a compartilhar sua experiência. Uma preparação pragmática e cuidadosa não só garantirá uma implementação técnica mais tranquila, mas também abordará os aspectos humanos e comerciais da sua estratégia de IA.

Abaixo, descreverei primeiro os princípios básicos (entradas, saídas e compensações) das decisões de “comprar ou construir” em IA. Em seguida, você aprenderá sobre uma abordagem de parceria mais exclusiva. Ele combina construção e compra, ao mesmo tempo em que melhora sua curva de aprendizado interna. Por fim, concluirei com algumas notas práticas e dicas sobre parcerias em IA.

Noções básicas sobre como tomar decisões de “fazer ou comprar” em IA

Vamos começar dividindo a clássica decisão de "fazer ou comprar" em duas partes: entradas — os elementos que precisam ser avaliados com antecedência — e saídas — as consequências de cada escolha para o seu futuro negócio. Decidir entre fabricar IA internamente ou comprá-la de um fornecedor externo é uma decisão estratégica crítica, que exige um profundo entendimento dos recursos disponíveis e dos custos previstos.

Entrada

Para preparar a decisão, as capacidades internas e os requisitos do caso de uso devem ser avaliados. Esses fatores determinarão o quão realista, arriscada ou benéfica cada opção é:

• Maturidade da IA ​​na sua organização: Considere suas capacidades técnicas internas, como talentos qualificados em IA, ativos de IA reutilizáveis ​​(por exemplo, conjuntos de dados, modelos pré-construídos e gráficos de conhecimento) e habilidades técnicas adjacentes que são transferíveis para o domínio da IA ​​(por exemplo, engenharia e análise de dados). Considere também como os usuários interagem com a IA e lidam com seu ceticismo. Invista na atualização de habilidades e na construção de audácia à medida que sua maturidade em IA cresce.
• Requisitos de experiência de campo: Até que ponto a solução reflete seu conhecimento do setor? Em casos de uso que exigem intuição humana especializada ou conhecimento organizacional, seus especialistas de domínio interno desempenharão um papel fundamental. Eles devem fazer parte do processo de desenvolvimento, seja por meio de construção interna ou em parceria próxima com um fornecedor externo.
• Complexidade técnica do caso de uso: Nem todas as aplicações de IA são criadas iguais. Um projeto que depende de APIs existentes ou modelos básicos é muito mais simples do que um projeto que exige o treinamento de uma arquitetura de modelo personalizada do zero. Alta complexidade aumenta os riscos, os requisitos de recursos e os potenciais atrasos de uma abordagem de “construir primeiro”.
• Valor e diferenciação estratégica: O caso de uso é essencial para sua vantagem estratégica ou é apenas uma função de suporte? Se for exclusivo do seu setor (ou mesmo da sua empresa) e aumentar a diferenciação competitiva, a construção conjunta ou o desenvolvimento conjunto podem agregar maior valor. Por outro lado, para um caso de uso padrão (como classificação e previsão de documentos), a compra provavelmente fornecerá resultados mais rápidos e econômicos.

Consequências das decisões de fabricar internamente ou comprar produtos prontos para uso

Depois de avaliar suas entradas, você precisará determinar o impacto subsequente de sua decisão de fabricar internamente ou comprar e avaliar as compensações. Aqui estão sete dimensões que impactarão cronogramas, custos, riscos e resultados:

1. Personalização: Até que ponto uma solução de IA pode ser adaptada para atender ao fluxo de trabalho, às metas e às necessidades de domínio específicos de uma organização. A personalização geralmente determina o quão bem uma solução se adapta aos requisitos comerciais específicos. A personalização cuidadosa é essencial para garantir que a solução esteja alinhada aos seus processos comerciais específicos.
2. Propriedade: Direitos de propriedade intelectual e controle de modelos de IA subjacentes, código e direção estratégica. A fabricação interna proporciona propriedade completa, enquanto a compra normalmente envolve o licenciamento de tecnologia de terceiros. A propriedade total é uma vantagem estratégica, especialmente em setores que dependem de inovação e proteção de ativos intelectuais.
3. Outras informações: Abrange como os dados são manipulados, onde estão localizados e quem tem acesso a eles. Em ambientes regulamentados ou sensíveis, a privacidade e a conformidade dos dados são preocupações centrais, especialmente quando os dados podem ser compartilhados ou processados ​​por fornecedores terceirizados. A conformidade com os padrões globais de segurança de dados, como GDPR e ISO 27001, é essencial.
4. o custo: Inclui o investimento inicial e as despesas operacionais contínuas. A fabricação interna envolve P&D, talento, infraestrutura e manutenção de longo prazo, enquanto a compra pode exigir licenças, assinaturas ou taxas de uso da nuvem. Uma análise detalhada do Custo Total de Propriedade (TCO) deve ser realizada para avaliar a viabilidade financeira de cada opção.
5. Tempo necessário para levar o produto ao mercado: Mede a rapidez com que uma solução pode ser implantada e começar a gerar valor. A implantação rápida geralmente é crítica em mercados competitivos ou dinâmicos; Atrasos podem levar à perda de oportunidades. Escolher uma solução pronta para uso pode acelerar significativamente o processo de lançamento no mercado, dando à sua organização uma vantagem competitiva.
6. Suporte e Manutenção: Inclui quem é responsável por atualizações, dimensionamento, correções de bugs e desempenho contínuo do modelo. Projetos de interiores exigem recursos de manutenção dedicados, enquanto soluções externas geralmente incluem serviços de suporte. Os Acordos de Nível de Serviço (ANS) devem incluir detalhes claros sobre tempos de resposta e resolução de problemas.
7. Curva de Aprendizagem da Inteligência Artificial: Reflete a complexidade de adquirir e implantar expertise em IA dentro de uma organização. A fabricação interna geralmente envolve muita tentativa e erro e resultados frágeis porque a equipe não tem um conhecimento básico de IA. Por outro lado, uma compra ou parceria pode acelerar o aprendizado por meio de experiência guiada e ferramentas maduras, além de criar uma base sólida para futuras atividades de IA. As parcerias podem fornecer acesso a conhecimento especializado e reduzir os riscos associados ao desenvolvimento interno de IA.

Agora, na prática, o pensamento binário de fabricação interna ou compra pronta para uso muitas vezes leva a compensações insolúveis. Vamos analisar o caso de uso de configuração mencionado anteriormente. Uma das razões pelas quais a equipe tende a Fabricação interna É a necessidade de manter a confidencialidade dos dados da empresa. Ao mesmo tempo, eles não tinham a expertise interna em IA para desenvolver um sistema de bate-papo pronto para produção. Eles poderiam ter tido mais sucesso terceirizando a engenharia de chat e o suporte contínuo enquanto construíam seu próprio banco de dados internamente. Portanto, você não deve decidir fabricar internamente ou comprar produtos prontos para uso em todo o sistema de IA. Em vez disso, divida-o em componentes e avalie cada componente com base em suas capacidades, restrições e prioridades estratégicas.

Rumo a uma cooperação frutífera entre a competência de campo e a inteligência artificial

No nível dos componentes, recomendo que você diferencie entre decisões internas ou terceirizadas sob a ótica dos requisitos de especialização. A maioria dos sistemas de IA B2B combina dois tipos de conhecimento: conhecimento de domínio, que está disponível dentro da sua empresa, e conhecimento técnico de IA, que pode ser trazido por meio de um parceiro externo se você (ainda) não tiver habilidades especializadas em IA. A seguir, examinarei as necessidades de especialização de cada um dos componentes principais de um sistema de IA (ver Este artigo Para uma explicação dos ingredientes). Essa abordagem estratégica garante a utilização máxima dos recursos disponíveis e o alcance dos objetivos de negócios de forma eficiente e eficaz.

Oportunidade de emprego: Identificando os problemas certos de IA

Você sabia que o principal motivo do fracasso dos projetos de IA não é técnico, mas sim a escolha do problema errado para resolver (veja As causas raiz do fracasso em projetos de inteligência artificial e como eles podem ter sucesso)? Você pode se surpreender, nossas equipes de especialistas entendem profundamente seus problemas. Mas o ponto principal é que eles não têm os meios para conectar seus pontos problemáticos à tecnologia de IA. Aqui estão alguns dos padrões de falha mais comuns:

• enquadrar o problema de forma vaga ou inadequadaEssa é uma tarefa na qual a IA já é boa? Definir o problema com precisão geralmente é o primeiro passo para uma solução bem-sucedida usando IA.
• Estimando esforço perdido/ROIO resultado vale o tempo e os recursos gastos para desenvolver e implantar a IA? O retorno esperado do uso da IA ​​deve ser claro e justificado.
• expectativas irrealistasO que significa “bom o suficiente” para uma IA imperfeita? Os critérios de sucesso devem ser claramente definidos antes de iniciar o projeto.

Por outro lado, há muitas organizações que usam a IA pela IA, criando soluções em busca de um problema. Isso queima recursos e enfraquece a confiança interna.

Um bom parceiro de IA ajuda a avaliar os processos de negócios que estão prontos para intervenção de IA, estima o impacto potencial e modela como a IA pode agregar valor. Ambas as partes podem moldar um caso de uso focado e de alto impacto por meio de workshops conjuntos de descoberta, sprints de design e prototipagem exploratória.

Dados: o combustível para o seu sistema de IA

Dados de domínio limpos e bem organizados são um recurso essencial. Ele criptografa o conhecimento operacional, o comportamento do cliente, o desempenho do sistema e muito mais. Mas dados brutos por si só não são suficientes: eles devem ser transformados em sinais de aprendizagem significativos. É aqui que a experiência em IA entra para projetar cadeias de suprimentos, escolher as representações de dados corretas e alinhar tudo com os objetivos de aprendizagem da IA.

Isso geralmente envolve rotular os dados, ou seja, anotar exemplos com os sinais dos quais o modelo precisa aprender. Pode parecer tedioso, mas resista à vontade de terceirizar. A etiquetagem é uma das partes mais sensíveis ao contexto da cadeia de suprimentos e requer conhecimento especializado para ser executada corretamente. Na verdade, muitas tarefas de ajuste fino hoje em dia têm melhor desempenho em conjuntos de dados pequenos, mas de alta qualidade. Portanto, trabalhe em estreita colaboração com seu parceiro de IA para manter o esforço focado e gerenciado.

A limpeza e o pré-processamento de dados são outra área em que a experiência faz uma grande diferença. Você já deve ter ouvido o velho ditado: “A maioria dos cientistas de dados gasta seu tempo limpando dados.” Isso não significa que precisa ser lento. Com engenheiros experientes na forma como seus dados são apresentados (texto, números, imagens, etc.), esse processo pode ser bastante acelerado. Eles saberão instintivamente quais técnicas de pré-processamento aplicar e quando, transformando semanas de tentativa e erro em horas de configuração produtiva.

Inteligência Artificial: Modelos e Arquiteturas de IA

É aqui que a maioria das pessoas pensa que os projetos de IA começam, mas é apenas o meio da história. A construção de sistemas de IA eficazes exige profundo conhecimento em IA para selecionar ou otimizar modelos, avaliar desempenho e projetar arquiteturas de sistema. Por exemplo, seu caso de uso deve usar um modelo pré-treinado? Você precisa de uma configuração multimodelo? O que são escalas de avaliação lógica? Em sistemas mais complexos, diferentes componentes de IA, como modelos e bases de conhecimento, podem ser combinados em um fluxo de trabalho de várias etapas.

A expertise no domínio surge durante a validação e avaliação do sistema. Especialistas e futuros usuários precisam verificar se os resultados da IA ​​fazem sentido e correspondem às suas expectativas do mundo real. Um modelo pode ser estatisticamente robusto, mas operacionalmente inútil se suas saídas não corresponderem à lógica de negócios. Ao projetar sistemas complexos, especialistas no domínio também precisam garantir que a configuração do sistema reflita suas operações e necessidades do mundo real.

Projetar modelos de IA e construir uma arquitetura de IA personalizada é sua fase de “assistente piloto”: equipes de IA projetam e otimizam o sistema, enquanto equipes de domínio o orientam e otimizam com base em objetivos de negócios. Com o tempo, o objetivo é construir uma propriedade compartilhada do comportamento do sistema.

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Estudo de caso: Desenvolvendo expertise em IA para dar suporte a companhias de seguros

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Em uma empresa líder em seguros, a equipe de ciência de dados foi encarregada de criar um sistema de previsão de risco de sinistros, um projeto que eles queriam manter interno para manter a propriedade total e o alinhamento próximo com seus dados e fluxo de trabalho. No entanto, os protótipos enfrentaram problemas de desempenho e escalabilidade. Foi aqui que minha empresa entrou em cena. Anacódio Como parceiro arquitetônico e estratégico. A equipe interna nos ajudou a avaliar modelos candidatos, projetar uma arquitetura modular e configurar pipelines de aprendizado de máquina (ML) repetíveis. Mais importante ainda, oferecemos cursos de treinamento guiados focados em avaliação de modelos, operações de aprendizado de máquina (MLOps) e práticas responsáveis ​​de IA. Com o tempo, a equipe interna ganhou confiança, reformulou os protótipos anteriores em uma solução robusta e assumiu total responsabilidade pelas operações. O resultado foi um sistema que eles dominaram completamente, enquanto a orientação especializada que fornecemos durante o projeto também aumentou suas capacidades internas de IA. Essa abordagem garante **melhoria do sistema de previsão de riscos** e **desenvolvimento de capacidades internas de IA**.

Experiência do usuário: entregando valor de IA por meio da interface do usuário

Esse aspecto é complexo. Com poucas exceções, é improvável que especialistas de domínio ou engenheiros de IA experientes criem uma experiência intuitiva, eficiente e agradável para usuários reais. O ideal é contratar designers de UX especializados. Se isso não estiver disponível, procure pessoas de disciplinas adjacentes que tenham um senso natural de experiência do usuário. Hoje em dia, há muitas ferramentas de IA disponíveis para dar suporte ao design e à prototipagem de UX, então o gosto é mais importante do que a habilidade técnica. Depois de ter as pessoas certas, você precisa fornecer a elas informações de ambos os lados:

• o fundoOs especialistas em IA fornecem informações sobre como o sistema funciona internamente – seus pontos fortes, limitações e níveis de certeza – e apoiam o design de elementos como explicações, índices de incerteza e pontuações de confiança (ver Este artigo Sobre como construir confiança em IA por meio da experiência do usuário.
• face frontalEspecialistas no domínio entendem os usuários, seu fluxo de trabalho e seus pontos problemáticos. Eles ajudam a validar os fluxos dos usuários, destacar atritos e sugerir melhorias com base em como as pessoas realmente interagem com o sistema.

Concentre-se na repetição rápida e esteja preparado para alguns erros. A experiência do usuário em IA é um campo emergente, e não há uma fórmula fixa para o que é "ótimo". As melhores experiências surgem de ciclos de feedback rigorosos e iterativos, onde o design, os testes e a melhoria ocorrem continuamente, incorporando contribuições de especialistas de domínio e de IA. O objetivo deve ser projetar interfaces de usuário (UIs) eficazes e fáceis de usar, garantindo que o valor da IA ​​seja entregue perfeitamente aos usuários.

 

Suporte e manutenção: mantendo a IA em execução

Uma vez implantados, os sistemas de IA exigem monitoramento rigoroso e melhoria contínua. O comportamento do usuário no mundo real geralmente difere dos ambientes de teste e muda ao longo do tempo. Essa incerteza inerente significa que seu sistema precisa de monitoramento eficaz para que os problemas possam ser identificados e resolvidos precocemente.

A infraestrutura técnica para monitoramento — incluindo rastreamento de desempenho, detecção de desvios, retreinamento de máquinas e pipelines de MLOps — normalmente é configurada pelo seu parceiro de IA. Uma vez estabelecidas, muitas tarefas de monitoramento diário não exigem habilidades técnicas profundas. O que é necessário é conhecimento especializado no domínio: entender se a saída do modelo ainda faz sentido, perceber mudanças sutis nos padrões de uso e saber quando algo está "errado".

Uma fase de suporte bem projetada é mais do que apenas operacional: pode ser uma fase de aprendizado crítica para suas equipes internas. Ele cria espaço para o desenvolvimento gradual de habilidades, uma compreensão mais profunda do sistema e, finalmente, um caminho mais tranquilo para assumir maior responsabilidade pelo sistema de IA ao longo do tempo. Isso permite a melhoria contínua do desempenho e da eficiência do sistema.

Portanto, em vez de enquadrar a implementação da IA ​​como uma decisão binária entre "construir ou comprar", você deve vê-la como um mosaico de atividades. Algumas dessas atividades são altamente técnicas, enquanto outras estão intimamente relacionadas ao contexto do seu negócio. Ao definir responsabilidades em todo o ciclo de vida da IA, você pode:

• Esclarecer as funções e habilidades essenciais para o sucesso
• Identifique as capacidades que você já possui na empresa.
• Descubra lacunas onde a experiência externa é mais valiosa.
• Planejamento para transferência de conhecimento e propriedade de longo prazo

Se você quiser se aprofundar na integração de expertise de domínio em seus sistemas de IA, confira meu artigo "Injetando Expertise de Domínio em Seus Sistemas de IA". É importante ressaltar que a linha entre expertise de "domínio" e expertise de "IA" não é fixa. Você pode já ter membros da equipe experimentando com aprendizado de máquina ou outros ansiosos para assumir funções mais técnicas. Com o modelo de parceria certo e uma estratégia de requalificação, você pode evoluir rumo à autonomia em IA, assumindo gradualmente mais responsabilidade e controle à medida que sua maturidade interna cresce.

Comece cedo e concentre-se na comunicação ao fazer parcerias em IA.

Agora você sabe que as decisões de fazer ou comprar devem ser tomadas no nível dos componentes individuais do seu sistema de IA. Mas se você ainda não tem experiência em IA na sua equipe, como pode imaginar como será seu sistema e seus componentes? Resposta: Comece a parceria cedo. Ao começar a moldar e projetar sua estratégia de IA, contrate um parceiro confiável para orientar o processo. Escolha alguém com quem você possa se comunicar fácil e abertamente. Com a colaboração certa desde o início, você terá mais chances de superar os desafios da IA ​​com tranquilidade e sucesso. Construir parcerias fortes em IA, especialmente com especialistas, é fundamental para garantir o sucesso de projetos de IA e mitigar riscos potenciais.

Escolha um parceiro de IA com experiência essencial na área.

Seu parceiro de IA não deve apenas fornecer código e ativos técnicos, mas também ajudar sua organização a aprender e crescer durante a colaboração. Aqui estão alguns tipos comuns de parcerias externas e o que você pode esperar de cada uma:

• TerceirizaçãoEste modelo elimina a complexidade – você obtém resultados rapidamente, como uma dose de carboidratos rápidos. Embora eficiente, raramente fornece valor estratégico de longo prazo. Você acaba ficando com uma ferramenta, não com recursos mais poderosos.
• Parcerias acadêmicas: Ótimo para inovação de ponta e pesquisa de longo prazo, mas geralmente menos adequado para implantação e adoção reais de um sistema de IA no mundo real.
• Parcerias consultivasNa minha opinião, o caminho mais promissor, principalmente para empresas que já possuem uma equipe técnica e querem desenvolver sua expertise em IA. Um bom consultor capacita os engenheiros da sua empresa, ajuda-os a evitar erros dispendiosos e traz insights práticos e baseados na experiência para perguntas como: Qual é o kit de ferramentas técnicas certo para o nosso caso de uso? Como podemos selecionar nossos dados para melhorar a qualidade e liberar um ciclo de dados robusto? Como podemos expandir sem comprometer a confiança e a governança?

Uma estrutura detalhada para seleção de parceiros está além do escopo deste artigo, mas aqui vai um conselho suado: tenha cuidado com empresas de terceirização e consultoria de TI que repentinamente adicionam a palavra "IA" às suas ofertas após o boom da GenAI em 2022. Elas podem encantá-lo com chavões sofisticados, mas se a IA não fizer parte do DNA delas, você pode acabar pagando pela curva de aprendizado delas em vez de se beneficiar de expertise complementar. Escolha um parceiro que já tenha feito o trabalho duro e esteja disposto a passar esse conhecimento para você.

 

Duplique seus esforços de comunicação e coordenação.

A comunicação e a coordenação eficazes entre as partes interessadas são essenciais nos modelos de parceria. Aqui estão algumas funções importantes de comunicação que você deve dominar na sua empresa:

• Os especialistas em liderança e domínio devem identificar e comunicar claramente os problemas de negócios que valem a pena resolver (além das melhores práticas para compartilhar ideias sobre IA). aqui).
• Os usuários finais precisam compartilhar suas necessidades com antecedência, fornecer feedback durante o uso e, melhor ainda, se tornar parceiros na construção da experiência de IA.
• As equipes de TI e governança devem garantir conformidade, segurança e proteção ao mesmo tempo em que permitem a inovação da IA, e não a impedem. Lembre-se: essas habilidades não parecem totalmente formadas.

Em projetos de IA, o risco de má coordenação e silos improdutivos aumenta. A IA ainda é um campo relativamente novo, e a terminologia por si só pode criar confusão. Se você já se viu em um debate sobre a diferença entre “IA” e “Aprendizado de Máquina”, sabe o que quero dizer. Caso contrário, recomendo que você experimente na sua próxima reunião com colegas. Pode ser tão evasivo quanto aquela conversa com seu parceiro que começa com: “Precisamos conversar.”

Busque a reaproximação de ambos os lados para resolver a ambiguidade e a desconexão. Suas equipes internas devem investir em qualificação e construção de uma compreensão fundamental dos conceitos de IA. Por outro lado, seus parceiros de IA devem concordar com você. Eles devem pular o jargão e usar uma linguagem clara e voltada para os negócios, com a qual sua equipe possa realmente trabalhar. A colaboração eficaz começa com um entendimento compartilhado.

Conclusão

A verdadeira questão não é: "Devemos construir IA ou comprá-la?" Em vez disso, “Como podemos desenvolver nossas capacidades de IA de uma forma que equilibre velocidade, controle e valor a longo prazo?” A resposta está na percepção de que a IA é uma combinação de tecnologia e experiência, onde o sucesso depende da combinação dos recursos certos com as tarefas certas.

Para a maioria das organizações, o caminho mais inteligente é Parceria – Combine os pontos fortes do seu setor com experiência externa em IA para construir mais rápido, aprender mais rápido e, finalmente, aproveitar ao máximo sua jornada em IA.

O que você pode fazer em seguida:

• Defina seus casos de uso de IA em relação às suas capacidades internas. Seja honesto sobre as lacunas.
• Escolha parceiros que transfiram conhecimento, não apenas entregas.
• Determine quais componentes precisam ser construídos, comprados ou cocriados. Você não precisa fazer uma escolha binária.
• Aumente o nível das habilidades da sua equipe conforme você avança. Cada projeto deve torná-lo mais capaz e independente, não mais dependente dos ativos e habilidades do seu parceiro.
• Comece com projetos piloto focados. Crie valor e impulso para o aprendizado interno.

Ao adotar uma abordagem estratégica para o desenvolvimento de capacidades hoje, você está estabelecendo a base para se tornar uma organização habilitada para IA — e, em última análise, uma organização orientada por IA — no longo prazo.