É difícil descobrir um post técnico ou uma especificação da corporação, que não mencione as frases “inteligência artificial”. Cada organização com visão de futuro é hoje um projecto ou iniciativa em torno da transformação digital, com a Inteligência Artificial, geralmente em primeiro plano. Ainda é incipiente, a adoção da Inteligência Artificial ainda está estagnada em algum ponto entre a fase de inovação e a fase de adoção precoce.
Onde aplicar a Inteligência Artificial? A primeira barreira é a ausência de compreensão de quais são as mais queridas, problemas pra resolver, utilizando Inteligência Artificial. Vimos algumas corporações adotar a abordagem de seleção de projetos baseados em tecnologia (tendo como exemplo, “busquemos um projeto onde possamos implementar chatbots ou aprendizagem automática e, em seguida, averigüemos como queremos aplicá-lo”).
Os especialistas tendem a gravitar pra as dificuldades matemáticos ou dos algoritmos corretos pra resolver. Outra coisa que distorce este problema de seleção de dificuldades é o detalhe disponível. Temos visto repetidamente que esse não é o caso. Dado que estes projectos exigem tempo e interesse, Se olharmos pra história, tomar inovações em pequena escala e usá-los para criar uma implementação em extenso escala para toda a corporação, a todo o momento foi o domínio das TI centrais.
Infelizmente, a maioria das inovações da indústria, em geral, dirigidas pelos Googles e as Amazonas do universo, ainda se concentram em oferecer poder ao grupo de ciência de dados. No entanto, esta forma de sonhar desatiende por completo as necessidades da comunidade de TI. Por causa esse acontecimento, as corporações que não possuem as ferramentas, habilidades e métodos necessários para fechar as brechas entre os fluxos de trabalho de ciências de fatos e fluxos de serviço de desenvolvimento de sistemas de software. A Amazon está fazendo tentativas com SageMaker e Google Cloud AutoML, entretanto estes kits de ferramentas só abordam uma divisão da dificuldade: as habilidades necessárias para elaborar, treinar e exercer estes modelos de Aprendizagem Automática.
Estes serviços ainda não possuem as ferramentas e os métodos necessários pra converter a Inteligência Artificial numa colocação em ambientes de produção. Por exemplo, como proporcionar que um sistema de Inteligência Artificial elaborado para a geração, tenha resiliência interna para escalar com a quantidade de dados que está consumindo?
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Como proporcionar que o sistema de Inteligência Artificial tenha os espaços internos para garantir a experiência de definição, a garantia de algoritmos e o desempenho e a otimização focados em Indicadores-Chave de Desempenho? Um dos maiores dificuldades com a adoção da Inteligência Artificial em grande escala nas organizações, tem que observar com a possibilidade que têm estas organizações. Para resolver dificuldades de negócios com Inteligência Artificial precisa da plataforma tecnológica adequada e de um parceiro com um conhecimento profundo da sua indústria e seus requisitos.
A grande quantidade de plataformas horizontais de ciência de detalhes ou API de emprego geral de Watson, Google ou AWS não resolvidos adequadamente os complexos dificuldades que as corporações enfrentam. Cada indústria tem suas conjuntos de fatos originais, modelos de fatos e os requisitos regulamentares.
Sem uma abordagem centrada na indústria, a maioria das medidas de funcionamento para os sistemas de Inteligência Artificial que só conseguem ser executados a nível estatístico. Mas dificilmente queremos relatar se o nosso padrão de previsão pra fornecer uma experiência canal completo impecável para o visitante do teu web site, você podes aperfeiçoar se você se vê incrementado o resultado de F1. A realidade é que a maioria dos processos de negócios empresariais são muito complexos pra serem resolvidos por um padrão de Aprendizagem de cada vez.
Estes precisam ser aplicadas de forma integral no grau de Indicadores-Chave de Desempenho do negócio, sendo primordial, as ferramentas, os métodos e os blocos de construção pra permitir isso. Ao falar em um evento de Recode, o CEO do Google, Sundar Pichai alegou que AI é “uma das coisas mais respeitáveis em que a humanidade está trabalhando”.