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A IA generativa está remodelando setores, desde o varejo até o jurídico e o gerenciamento da cadeia de suprimentos. No entanto, muitos projetos produtivos de IA falham devido a certos desafios que, se resolvidos, abrem caminho para um maior sucesso. Este blog examina os cinco principais motivos desse fracasso e oferece estratégias que podem ser implementadas. Exemplos do mundo real e dados do setor ilustram essas armadilhas, fornecendo um roteiro para uma implementação bem-sucedida da IA.
Por que os projetos produtivos de IA falham: 5 razões e como ter sucesso
Leia os cinco principais motivos pelos quais projetos produtivos de IA frequentemente falham e obtenha insights para ajudar seu projeto a ter sucesso. Este guia destaca desafios comuns, incluindo limitações de dados, alinhamento de modelos e problemas de dimensionamento, oferecendo soluções práticas para superar cada um deles.
Os 5 principais motivos pelos quais os projetos de IA falham
Esteja você iniciando um novo negócio de IA ou melhorando um já existente, essas dicas irão equipá-lo para superar obstáculos e desenvolver resultados impactantes com IA produtiva.
1. Falta de Governança e Supervisão
Por que falha:
A governação é essencial para projetos produtivos de IA. Sem uma supervisão forte, os projetos podem produzir resultados tendenciosos, perigosos ou incorretos, o que pode causar danos à reputação e financeiros.
- De acordo com o Gartner, até 2025, mais de 80% Espera-se que os projetos de IA produzam resultados negativos ou tendenciosos devido à má compreensão e estruturas de governação. Além disso, 42% das empresas relatam ter encontrado pelo menos um problema “significativo” com sistemas de IA desde que lançaram os seus sistemas de IA.
Caso em questão: Savey Meal-Bot da Pak'nSave
Pak'nSave, um supermercado com sede na Nova Zelândia, lançou um bot que permite aos clientes inserir ingredientes e receber sugestões de receitas. No entanto, a falta de governança levou a incidentes em que o bot sugeria receitas com ingredientes tóxicos, como água sanitária. As libertações descontroladas de bots atraíram a atenção dos meios de comunicação internacionais, sublinhando os perigos da utilização da IA sem supervisão adequada.
Estratégias para superar isso:
- Insira as Diretrizes Éticas: Estabeleça limites comportamentais claros para evitar sugestões perigosas, como as feitas pelo bot Pak'nSave.
- Estabeleça conformidade e responsabilidade: Inclua conformidade legal e defina responsabilidades claras para todos os desenvolvedores, cientistas de dados e gerentes.
- Use monitoramento e supervisão humana: Os modelos convencionais de garantia de qualidade e humanos podem apresentar erros desde o início, evitando problemas antes que eles se agravem.
Visão geral das soluções:
Desenvolva uma estrutura de gestão que inclua diretrizes éticas, estruturas de responsabilização e monitoramento em tempo real. Integre mecanismos humanos de monitoramento e feedback para garantir que a IA esteja em conformidade com os padrões de segurança, ética e legais.
2. Problemas de qualidade e acessibilidade de dados
Por que falha:
A IA generativa depende muito de dados, tornando a qualidade e a acessibilidade dos dados extremamente importantes. Dados de baixa qualidade ou inacessíveis levam a resultados imprecisos, enquanto os silos de dados nas organizações podem impedir conjuntos de dados coesos, prejudicando o desempenho da IA.
- Um estudo recente da VentureBeat descobriu exatamente isso 87% dos projetos de ciência de dados nunca chega à produção, os problemas de qualidade dos dados são o principal motivo. Além disso, a McKinsey estima que a má qualidade dos dados custa à economia dos EUA cerca de US$ 3,1 trilhões todos os anos.
Caso em questão: IA da cadeia de suprimentos em um fabricante de chips
A fabricante de chips tentou melhorar sua cadeia de suprimentos usando IA, mas teve dificuldades devido à disparidade de dados entre os departamentos. Esta falta de dados padronizados atrasou os insights e limitou o poderoso desempenho da IA.
Estratégias para superar isso:
- Colete e organize dados: Separar silos de dados e padronizar os dados entre departamentos pode aumentar a precisão da IA.
- Garanta o acesso aos dados em tempo real: Dados desatualizados ou incompletos podem levar a uma compreensão incorreta; O acesso a dados atualizados e em tempo real é essencial.
- Mantenha os padrões de privacidade e segurança de dados: Com 76% dos consumidores preocupados com a privacidade dos dados, garantir uma gestão segura dos dados é essencial para evitar riscos financeiros e de reputação.
Visão geral das soluções:
Insira e meça dados, garanta acesso em tempo real e estabeleça políticas de limpeza de dados. Use dados bem rotulados e fontes seguras para melhorar a precisão e a confiabilidade da IA.
3. Aumento dos custos e má gestão orçamental
Por que falha:
A IA generativa costuma ser considerada barata no início, mas os custos podem aumentar rapidamente à medida que o projeto é ampliado. Do armazenamento de dados à implementação de API, o dimensionamento sem previsão orçamentária pode tornar os projetos de IA financeiramente insustentáveis.
- Conforme CDI, 70% Os projetos de IA enfrentam custos excessivos, muitas vezes devido à subestimação dos requisitos de armazenamento e processamento. Além disso, o custo médio de treinamento de um grande modelo linguístico pode ser excedido US$ 1 milhãoe alguns projetos apresentam desempenho muito alto devido aos custos contínuos de desenvolvimento e ajuste.
Caso em questão: excesso de custos em uma empresa global de eletrônicos
Uma empresa global de eletrônicos gastou um centavo no custo da IA para a criação de grandes documentos. Embora os custos iniciais fossem gerenciáveis, as demandas de uso de API, armazenamento de dados e processamento aumentaram rapidamente.
Estratégias para superar isso:
- Previsão de custos de armazenamento e processamento: Antecipe os custos à medida que as necessidades de dados aumentam e planeje adequadamente.
- Orçamento de desenvolvimento contínuo de modelo: Os modelos de IA generativa precisam ser atualizados regularmente para permanecerem precisos, por isso é importante orçamentar esses custos.
- Configurar o uso da API: Cada chamada de API tem um custo, que pode se multiplicar rapidamente em escala; Otimizar o uso pode controlar bastante os custos.
Visão geral das soluções:
Execute previsões detalhadas de custos, aloque fundos para proteção e conformidade de dados e monitore o uso da API. Crie flexibilidade orçamentária para cobrir o desenvolvimento contínuo de modelos e custos inesperados.
4. Esperanças irrealistas e metas imprecisas
Por que falha:
A IA generativa é poderosa, mas não é uma solução única para todos. Expectativas irrealistas e metas erradas podem levar à decepção, ao fracasso do projeto ou ao abandono.
- Em um 2023 estudo da Deloitte, 63% dos executivos disseram que seus projetos de IA ficaram aquém das expectativas devido aos objetivos errados. Além disso, uma pesquisa recente descobriu que 55% das organizações admitiram que não têm métricas de sucesso de IA claramente definidas, dificultando a medição eficaz do desempenho do projeto.
Caso em questão: Criação de documentos em um fabricante de eletrônicos dos EUA
Uma empresa de eletrônicos tentou usar IA para criar documentos de preços personalizados. Eles esperavam que a IA gerasse preços automaticamente, o que não pode ser alcançado sem a contribuição humana. Expectativas erradas levaram à frustração e atrasos.
Estratégias para superar isso:
- Ensine às partes interessadas sobre habilidades de IA: Ajude as partes interessadas a compreender os pontos fortes e as limitações da IA para evitar promessas excessivas.
- Defina métricas de sucesso claras: Defina métricas de desempenho para avaliar significativamente o sucesso da IA.
- Distinguir entre metas de curto e longo prazo: Defina metas de curto e longo prazo para garantir que o projeto forneça valor sustentável.
Visão geral das soluções:
Estabeleça expectativas realistas com métricas de sucesso bem definidas, alinhe projetos com objetivos estratégicos e comunique-se de forma eficaz com as partes interessadas. Planeje com eficácia as necessidades de recursos de curto e longo prazo.
5. Interação humano-IA insuficiente
Por que falha:
A IA generativa é excelente na automatização de tarefas, mas carece do julgamento sutil necessário em muitas aplicações. Sem orientação humana, a IA pode produzir resultados insensíveis, imprecisos ou potencialmente prejudiciais.
- De acordo com um Pesquisa McKinsey de 2023, 55% das organizações relataram que as falhas da IA estavam diretamente ligadas à supervisão humana insuficiente. Além disso, 58% dos gestores destacaram que a integração de processos de revisão humana melhora muito a precisão e a qualidade dos resultados de IA.
Caso em questão: erros em documentos legais na Levidow, Levidow & Oberman
O escritório de advocacia Levidow, Levidow & Oberman usou o ChatGPT para redigir documentos legais, incluindo citações fictícias. Esta dependência da IA sem revisão humana resultou em danos à reputação e multas, destacando a importância da supervisão humana.
Estratégias para superar isso:
- Priorize os ciclos de feedback: O feedback humano regular é essencial para refinar continuamente os modelos de IA.
- Fornece treinamento essencial em IA: Os departamentos que utilizam IA devem ter formação adaptada às suas necessidades, maximizando o potencial da IA.
- Combine tomada de decisão humana e IA: Use a IA para apoiar a tomada de decisões em vez de substituí-la, garantindo resultados de alta qualidade.
Visão geral das soluções:
Combine experiência humana e de IA com ciclos de feedback, colaboração multifuncional e treinamento específico para funções. Alocar recursos para supervisionar as pessoas e garantir que as avaliações comportamentais estejam em vigor para alcançar resultados positivos.
Dica profissional :
Adaptação Contínua no Cenário de IA
A IA generativa está a desenvolver-se rapidamente, tornando a adaptabilidade um fator chave de sucesso. Acompanhar novas ferramentas, atualizar modelos e monitorar a conformidade garante que os projetos permaneçam operacionais e em conformidade.
Técnicas de prática contínua:
- Atualizações gerais do modelo: Os modelos de reciclagem ajudam a combater preconceitos emergentes. Um estudo da IBM descobriu que as organizações que revisam modelos de IA trimestralmente veem um 25% melhorar a qualidade da saída.
- Use novas técnicas: Manter-se atualizado com os desenvolvimentos de IA melhora o desempenho do projeto.
- Priorize a conformidade: Finalmente 75 novas leis de IA introduzidas até 2023 por si só, manter a conformidade ajuda as organizações a evitar consequências legais.
Considerações finais
A IA generativa tem potencial para transformar indústrias, mas o sucesso requer uma governação clara, dados de alta qualidade, objetivos realistas, interação humana e adaptabilidade. Ao abordar estas cinco áreas principais com camadas adicionais de supervisão, estrutura e flexibilidade, as organizações podem reduzir o risco de fracasso e tirar o máximo partido do potencial transformador da IA.
Você está pronto para desbloquear o poder da IA produtiva? Comece construindo uma base sólida com objetivos bem definidos, planejamento de recursos e uma abordagem colaborativa que garanta que projetos produtivos de IA agreguem valor e estejam alinhados com as prioridades organizacionais.
