Você e a sua equipa de liderança terão de integrar eficazmente a Inteligência Artificial (IA) para transformar a sua organização. A IA pode criar uma vantagem competitiva para a sua empresa, reduzindo custos, melhorando a experiência do cliente, melhorando a tomada de decisões, acelerando a inovação e reduzindo o risco. No entanto, o caminho para uma implementação bem-sucedida – ou, dito de outra forma, para a concretização – está repleto de potenciais armadilhas, sendo a maior delas não conseguir construir uma base sólida para a implementação. Como diz o velho ditado, “não se pode construir um grande edifício sobre uma base fraca”. Para ser bem-sucedido, deve concentrar- se imediatamente no estabelecimento das sete bases essenciais para o sucesso: dados, processos, ecossistema tecnológico, governaça, talento, formação e liderança.
Os dados são o combustível que irá alimentar os seus sistemas de IA, que são altamente dependentes da qualidade, quantidade e acessibilidade dos dados – lixo dentro, lixo fora. Nos cuidados de saúde, por exemplo, os sistemas de IA utilizam grandes quantidades de dados de pacientes para melhorar os diagnósticos ou prever tendências de saúde. No entanto, estes sistemas são apenas tão bons quanto os dados que lhes são fornecidos. Por conseguinte, as organizações de cuidados de saúde, tal como quaisquer outras empresas que embarquem na sua jornada de IA, devem estabelecer práticas sólidas de racionalização e gestão de dados.
Antes de embarcar em iniciativas de limpeza de dados potencialmente dispendiosas, é necessário identificar o maior número possível de use cases que irá utilizar. O envolvimento em esforços extensos e não direcionados é um risco real para muitas organizações.
Uma vez identificados os use cases corretos, o passo seguinte é catalogar e limpar os dados dispersos por vários sistemas e formatos dentro da organização. Nos cuidados de saúde, isto pode significar a integração de dados de diferentes departamentos, como radiologia, patologia e registos gerais dos doentes. Depois de limpos e organizados, estes dados podem ser consolidados em data lakes ou armazéns de dados, tornando-os mais facilmente acessíveis aos sistemas de IA.
Ao mesmo tempo que garante a qualidade e a acessibilidade dos dados, deve também implementar protocolos de gestão de dados eficazes. Isto é particularmente crucial nos cuidados de saúde, onde são tratados dados sensíveis dos pacientes. Estes protocolos fornecem orientações sobre a utilização dos dados, o controlo da qualidade, a privacidade e a segurança. O setor da saúde também apresenta desafios únicos relacionados com a aquisição de dados, exigindo estratégias para recolher dados de saúde relevantes sem infringir os direitos de privacidade dos pacientes.
Em vez de se limitar a automatizar os processos existentes, deve encarar a IA como um catalisador para a reinvenção e a racionalização. Por exemplo, no setor da saúde, a IA pode revolucionar o processo de marcação de consultas dos pacientes. Para além da automatização básica, a IA pode utilizar a modelação preditiva para prever os comportamentos dos pacientes, otimizar os horários das consultas e diminuir os tempos de espera, melhorando a sua satisfação.
Para além de estabelecer os use cases prioritários, o primeiro passo para esta transformação é identificar as áreas que podem ser melhoradas e as ineficiências dos processos atuais associados. Ao efetuar uma auditoria exaustiva dos fluxos de trabalho existentes, pode identificar e resolver os estrangulamentos e as redundâncias.
Em seguida, é necessário definir objetivos claros e quantificáveis para a transformação dos processos. Nos cuidados de saúde, estes objetivos podem ser reduções específicas nos tempos de espera dos pacientes ou um aumento das consultas diárias. A existência de objetivos bem definidos fornece à sua organização um roteiro para a implementação da IA e um padrão para avaliar o progresso.
Por último, tem de conceber e implementar novos processos orientados para a IA. Isto pode exigir a integração de tecnologias avançadas, novas acções de formação do pessoal ou uma reestruturação organizacional. O resultado final são sistemas mais simplificados e eficazes que, no exemplo dos cuidados de saúde, melhoram a experiência do paciente e aumentam a eficiência em geral.
A implementação da IA requer tecnologia robusta e escalável para cálculos complexos e para o tratamento de enormes conjuntos de dados. Mas também envolve uma integração cuidadosa dos vários sistemas que suportam use cases específicos, particularmente em domínios complexos como o dos cuidados de saúde. A boa notícia é que a escalabilidade da cloud pode acomodar confortavelmente o poder de processamento necessário e o crescimento dos dados, um fenómeno predominante à medida que as organizações de cuidados de saúde digitalizam e armazenam mais registos de pacientes e outros dados relacionados.
O verdadeiro desafio não reside na infraestrutura de base mas na integração das aplicações, especialmente quando estão envolvidos sistemas antigos. Os problemas complexos de integração e escalabilidade destes sistemas antigos colocam obstáculos significativos. Por conseguinte, é necessário adotar uma abordagem abrangente a todo o seu panorama de IT, que inclui a resolução dos desafios colocados pelos sistemas antigos e a concentração na criação de um ecossistema tecnológico coeso e eficiente para a implementação da IA.
Dado o potencial de utilização indevida dos sistemas de IA, é essencial uma governaça eficaz, especialmente no que diz respeito à conformidade com a privacidade e a segurança dos dados. Os seus sistemas de IA têm de ser transparentes, explicáveis e justos para que seja possível confiar neles.
Por exemplo, os sistemas de IA podem ser utilizados nos cuidados de saúde para diagnosticar doenças ou prever as tendências de saúde dos pacientes. No entanto, a tecnologia deve fazer mais do que fornecer resultados exatos; deve também mostrar o caminho que percorreu para chegar a essas conclusões. Médicos, outros prestadores de cuidados de saúde e pacientes devem compreender como é que o sistema de IA chegou a um determinado diagnóstico ou previsão para poderem confiar nos seus resultados. Este princípio, conhecido como “IA explicável”, promove a confiança e a aceitação, que são fundamentais num domínio tão sensível como o dos cuidados de saúde.
Em contextos como os cuidados de saúde, as aplicações de IA têm de cumprir regulamentos rigorosos de privacidade e segurança de dados. Desde a Lei da Portabilidade e Responsabilidade dos Seguros de Saúde (HIPAA) até ao Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), estes quadros legais protegem os dados dos clientes e garantem a utilização ética da IA. Deve criar mecanismos que verifiquem se os seus sistemas de IA cumprem todos os regulamentos relevantes
– é uma necessidade. A governança adequada garante que a sua implementação de IA é ética, legal e confiável, mitigando possíveis riscos legais e de reputação.
O aproveitamento do poder da IA requer uma série de competências especializadas, incluindo a ciência dos dados, a programação de algoritmos de IA, a formação de modelos de aprendizagem automática, a gestão de projetos e a ética da IA.
Uma abordagem estratégica para desenvolver a base de competências necessária começa com a avaliação das competências organizacionais existentes para identificar os pontos fortes e dar prioridade às áreas a expandir. Tal fornece uma imagem clara das capacidades atuais e das necessidades futuras.
“Tem de definir os objetivos, estabelecer prioridades, atribuir recursos e tratar a implementação como um processo de transformação que tem de liderar proativamente.”
Em contextos como os dos cuidados de saúde, a aplicação da IA vai para lá dos aspetos técnicos. O pessoal médico tem de ganhar novas competências para poder utilizar eficazmente os sistemas de IA, o que pode implicar formação em ferramentas de diagnóstico ou técnicas de apoio à decisão com recurso à IA.
Poderá também ser necessário recrutar especialistas externos em IA, como cientistas de dados ou engenheiros de IA que possam colaborar com o pessoal existente para desenvolver soluções à medida, porque o talento relevante é um recurso escasso que muitas organizações não conseguirão atrair (e não poderão pagar).
Com o ritmo da evolução da IA, é essencial promover uma cultura de aprendizagem contínua. Incentivar e apoiar a atualização de competências garante que a organização se mantém na vanguarda da integração da IA. O sucesso da implementação da IA assenta fundamentalmente nas pessoas que a alimentam.
Os seus gestores estarão na linha da frente da implementação da IA e têm de estar preparados para a batalha. Isto requer o desenvolvimento de programas de formação personalizados que os preparem eficazmente para a viagem transformativa da IA. Por exemplo, na telemedicina, o potencial da IA para automatizar tarefas de rotina e ajudar em consultas remotas introduz um nível significativo de mudança com a qual os gestores e as suas equipas têm de estar equipados para lidar.
Os seus gestores têm de compreender em profundidade a forma como a IA irá alterar as estruturas de trabalho. Devem também incentivar uma cultura de aprendizagem contínua e gerir eficazmente as mudanças inevitáveis. Isto implica abordar as preocupações e apreensões do pessoal, identificar lacunas de competências e promover as iniciativas de melhoria de competências necessárias. Em certos cenários, os gestores podem necessitar de formação técnica em ferramentas de IA para liderar eficazmente as suas equipas.
Os gestores devem também estar preparados para mitigar os riscos associados à IA, incluindo possíveis problemas técnicos e vulnerabilidades de segurança. Devem ainda estar atentos a considerações éticas, como o enviesamento algorítmico e as preocupações com a privacidade. Além disso, devem ser capazes de acompanhar e medir o sucesso da implementação da IA, identificando áreas de melhoria e reconhecendo os progressos. Em última análise, programas de formação abrangentes e bem estruturados são essenciais para a adoção bem-sucedida da IA, garantindo que o seu potencial transformador é totalmente aproveitado.
Por último, como CEO, deve ser o principal impulsionador da criação das bases para uma adoção bem-sucedida da IA. Tem de definir os objetivos, estabelecer prioridades, atribuir recursos e tratar a implementação como um processo de transformação que tem de liderar proativamente. Deve informar-se a si e à sua equipa de liderança sobre a tecnologia e o seu impacto e ser “cuidadosamente agressivo” para fazer avançar os processos.
Tal como descrito num artigo anterior, a IA generativa é como um tsunami tecnológico. A sua força e potencial são imensos, e a sua velocidade é de cortar a respiração. Como qualquer tsunami, é imparável e implacável para aqueles que não estão preparados. No entanto, com os conhecimentos, as competências e a preparação adequados, é possível surfar esta onda, aproveitando o seu imenso poder para impulsionar o seu negócio.
Para tal, tem de estabelecer uma visão de IA coerente e poderosa que se enquadre na cultura, missão e objetivos comerciais da sua organização. E tem de cultivar uma cultura que promova a inovação, a colaboração e a aprendizagem contínua, assegurando que toda a sua equipa está empenhada e comprometida com o percurso da IA.
A liderança é crucial para alinhar as iniciativas de IA com os objetivos da sua organização. Um projeto pode envolver a utilização de IA para impulsionar a eficiência operacional ou para fornecer serviços mais personalizados, mas o objetivo final deve estar sempre alinhado com a estratégia empresarial mais ampla.
Ao abordar eficazmente a gestão de dados, a otimização de processos, a integração tecnológica, a governaça eficaz, a aquisição de talentos, a formação de gestores e a liderança, a sua organização pode navegar com sucesso o caminho para uma implementação bem-sucedida da IA.
Além disso, tem de liderar o processo de elaboração de um roteiro pormenorizado para a implementação da IA. Isto inclui a identificação dos principais passos, a atribuição de funções e responsabilidades, a definição de prazos e a afetação de recursos. Este roteiro deve ser realista, flexível e abrangente, considerando potenciais obstáculos e alterações no panorama da IA.
Ter sucesso na implementação da IA é uma jornada complexa, exigindo um foco incansável no estabelecimento das sete bases essenciais para o sucesso. Ao abordar eficazmente a gestão de dados, a otimização de processos, a integração de tecnologia, a governança eficaz, a aquisição de talentos, a formação de gestores e a liderança, a sua organização pode navegar com êxito o caminho para uma implementação bem-sucedida da IA. À medida que nos precipitamos para a próxima fase da era digital, as empresas que irão prosperar serão aquelas que conseguem tirar partido da IA de forma competente. A sua pode ser uma delas.
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