10 coisas que os gestores de projectos devem saber antes de iniciar um projeto de IA

AI and machine learning technologies are transforming the way organizations streamline their business processes and operations. Across industries, companies are realizing the benefits of AI technology like data-driven outcomes, automated processes, and faster implementation.
A recent TechRepublic survey found that 90% of organizations are currently working on AI projects. However, only one in three AI projects is proving to be successful. To leverage maximum benefits, project managers must plan their strategy before executing their AI project.
Here are 10 things for project managers to consider before starting their next AI project.

10 aspectos a ter em conta em qualquer projeto de IA

1. Garantir dados de alta qualidade.

Os dados de alta qualidade são o recurso mais importante para a implementação bem sucedida do seu projeto de IA. Os dados são essenciais para tornar o seu modelo de IA eficaz para o seu caso de negócio.

Certifique-se de que, no planeamento do seu projeto de IA, reserva tempo e recursos suficientes para obter dados de boa qualidade.

2. Verificar se a IA é viável para os requisitos do seu projeto.

Antes de escolher a tecnologia de IA para o seu próximo projeto, deve certificar-se de que a IA é a solução plausível para o seu problema de negócio. Com a ajuda de um parceiro de consultoria de IA qualificado, pode determinar se o seu projeto de IA é uma solução viável para um desafio empresarial específico.

3. Quantificar os resultados do projeto de IA.

Qual deve ser o resultado esperado de um projeto de IA bem sucedido? Sem expectativas claramente definidas, é difícil para os gestores de projectos quantificar os resultados dos seus projectos de IA.

Para lidar com esta situação, trate sempre a primeira versão da sua implementação de IA como um caso de base para avaliar se a qualidade da solução é suficientemente boa para resolver o problema inicial. Se a precisão inicial for muito inferior à média humana, isso significa que há problemas com a quantidade ou a qualidade dos dados, ou que a metodologia que está a utilizar para o seu esquema de classificação tem de ser ajustada ao que pode ser expresso nos dados.

Depois de estabelecer um caso de base e identificar as soluções viáveis com base nos números de precisão iniciais, utilize as versões e iterações posteriores para melhorar o valor comercial e o ROI.

4. Definir o problema a resolver

Muitos gestores de projectos e empresas implementam projectos de IA sem uma compreensão clara do problema ou objetivo comercial que estão a tentar resolver. O "hype" geral sobre a tecnologia de IA faz parecer que esta pode resolver todo o tipo de problemas. Na realidade, não é assim que funciona.

Definir o problema da empresa - e descobrir se é demasiado complexo para ser resolvido por uma solução baseada em IA.

5. Assegurar que todas as partes interessadas no projeto têm a mesma compreensão da IA

Com base na sua experiência e aprendizagem anteriores, as partes interessadas, incluindo gestores de projectos, chefes de equipa e programadores, têm uma compreensão diferente da tecnologia de IA.

Uma solução de IA é normalmente limitada pelos dados disponíveis para treino e pela experiência para fazer com que as soluções funcionem com os dados que tem. Muitas vezes, não há código ou dados disponíveis para recriar os estudos mais recentes. Por este motivo, a IA não é uma solução que se compra e esquece, é um processo que requer contributos constantes e as partes interessadas têm de redefinir as suas expectativas em relação a outras soluções de software.

Antes de implementar qualquer projeto de IA, desenvolva uma abordagem coerente para a implementação da solução de IA.

6. Definir o âmbito do projeto de IA

Apesar dos seus inúmeros benefícios, os projectos de IA são como quaisquer outros projectos de TI e de desenvolvimento, e têm normalmente um prazo e um orçamento. Com base nos recursos atribuídos, defina o âmbito geral do seu projeto de IA - ou o que pretende alcançar. Trace um calendário para recolher e limpar os dados para alimentar o projeto e identifique as necessidades de dados que podem atrasar um projeto e quem será responsável por fornecer esses dados.

Avalie o âmbito do seu projeto em termos de custos, recursos disponíveis e retorno do investimento.

7. Escolha os dados correctos

Antes de selecionar o algoritmo de IA adequado, as equipas de projeto devem selecionar, limpar e filtrar os dados de treino para corresponder à tarefa em questão. Ao preparar e reunir os conjuntos de dados correctos para a formação de modelos, os engenheiros de projeto podem acelerar o desenvolvimento e as experiências futuras de IA. Para uma formação adequada, as equipas de gestão de projectos necessitam de peritos qualificados que sejam proficientes em ciência de dados para compreender o que é significativo nos dados e nos resultados, e em linguagens de programação como Python, mas saber como utilizar Java ajuda a criar algumas aplicações do lado do cliente que podem ser executadas numa máquina individual.

8. Escolher o algoritmo de IA correto

Quer se trate de aprendizagem supervisionada ou não supervisionada, os gestores de projectos devem escolher o algoritmo de IA adequado para os seus projectos. A consideração importante é que, dependendo dos requisitos do projeto, existem diferentes tipos de algoritmos de IA para cada tarefa, incluindo para tarefas de classificação, reconhecimento de entidades, recomendação, texto generativo, conteúdo visual generativo, agrupamento, deteção de anomalias e floresta aleatória.

9. Garantir a segurança dos dados

Como qualquer solução de software, uma solução baseada em IA também tem de cumprir todos os requisitos relacionados com a segurança. Como gestor de projeto, deve tomar as medidas adequadas para proteger qualquer sistema de IA de potenciais atacantes. Além disso, certifique-se de que cumpre os regulamentos de segurança de dados ao trabalhar num projeto de desenvolvimento de IA.

10. Personalize a sua solução de IA

Nenhum software baseado em IA é uma solução do tipo "tamanho único", principalmente porque os dados com que está a trabalhar e as soluções que são exclusivas para o seu negócio e indústria requerem dados de nicho ou dados personalizados para a sua empresa. As soluções têm de ser personalizadas de acordo com os requisitos empresariais específicos. Se a sua organização estiver a trabalhar com um parceiro tecnológico, verifique se este pode fornecer soluções de IA personalizadas e como os seus modelos podem ser ajustados aos seus dados.

Para além da personalização, crie o seu produto de IA para se integrar facilmente com sistemas de terceiros utilizados pela sua organização.

Conclusão

Tal como outras tecnologias, a IA não é uma "bala de prata" que possa resolver problemas empresariais por si só. Os gestores de projectos devem abordar uma IA de forma diferente de outros projectos de TI, começando com o que os dados mostram com a sua solução de base. Entre outras considerações, as equipas de gestão de projectos devem definir claramente o problema comercial que estão a tentar resolver utilizando a tecnologia de IA.