12 habilidades que as equipes de TI precisam desenvolver para trabalhar com IA

1. Explicação dos modelos de IA

“A capacidade de explicar os modelos de IA será fundamental para garantir a visibilidade e confirmar a falta de viés. É fácil compreender os componentes individuais do modelo mas, quando colocados juntos, pode haver consequências indesejadas.”

– Kartik Sakthivel, da LIMRA LOMA LL Global

2. Gerenciamento da equipe de bots

“À medida que a IA se torna mais popular e difundida nos mercados em geral, e não apenas entre os profissionais de TI, precisaremos de especialistas em bots. Conforme adotarmos a automação de processos e outras formas de IA na prática, haverá cada vez mais necessidade de aperfeiçoamento. Devemos nos tornar hábeis em gerenciar as equipes que nos apoiam, treinando e orientando para uma maior eficácia.”

– Chris Grundemann, Myriad360

3. Decisões sobre tempo e recursos

“Qualquer novo produto não apresenta desafios só no aspecto da tecnologia, como também de negócios. As equipes devem possuir capacidades e habilidades para tomar decisões qualificadas sobre onde investir tempo e recursos quando se trata de IA. Além disso, abordar questões como quais problemas podem ser resolvidos, quais projetos podem ser mantidos e quais gerarão receita será crucial para o negócio.”

– Robert Weissgraeber, AX Semantics

4. Arquitetura de cibersegurança bem definida

“Com a expansão da IA, a importância de uma sólida segurança cibernética também aumenta. A contratação de arquitetos de segurança, especificamente, deve ser uma prioridade para garantir que as redes neurais estejam protegidas contra o risco de hackers.”

– Ashwini Choudhary, Recogni

5. Operacionalização de algoritmos

“Os líderes de TI devem reconhecer que o desenvolvimento de algoritmos é a parte mais fácil do desenvolvimento de ferramentas de AI/ML. A operacionalização de algoritmos requer controle sobre toda a cadeia de suprimentos digital, incluindo rotinas de treinamento de modelo, fontes e qualidade de dados e usos pretendidos de saída. Já o uso seguro e eficaz da produção requer integração cuidadosa de pessoas e processos para atingir os impactos desejados.”

– Jason Crabtree, QOMPLX, Inc.

6. Desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamentos

“Os sistemas de IA muitas vezes dependem da aprendizagem de máquina e ciclos de feedback para que possam melhorar com o tempo. Isso significa que o conjunto de dados de treinamento inicial do sistema e de aprendizagem contínua são essenciais para seu funcionamento. As equipes de TI devem ter profissionais que entendam os tipos de dados necessários para treinar o sistema de IA, como adquiri-los e como usá-los adequadamente.”

– Ron Cogburn, Exela Technologies

7. Saber o que pode e o que deve ser automatizado

“Saber o que pode e o que deve ser automatizado e o que nunca será é essencial. A diferenciação entre os dois ajudará as equipes de tecnologia a compreenderem melhor os princípios e os objetivos dos mecanismos de IA e permitirá que elas aprendam mais sobre a tecnologia.”

– Daria Leshchenko, SupportYourApp Inc.

8. Engenharia de dados

“Cientistas e engenheiros de dados estão crescendo em popularidade, bem como em necessidade. Os trabalhos focados em dados são essenciais para plataformas e modelos de aprendizado de máquina que permitem que as empresas identifiquem tendências e conduzam experiências personalizadas.”

– Eugene Khazin, Prime TSR

9. Necessidades comerciais e as experiências do usuário

“Uma habilidade essencial que as equipes de TI precisam desenvolver é entender as necessidades dos negócios e traduzi-las em soluções que gerem valor tangível para os usuários finais. A IA não se trata de algoritmos sofisticados, mas de projetar sistemas que forneçam ​às empresas percepções e, ainda assim, mantenham o uso simples e intuitivo.”

– Samiran Ghosh, Rockmetric

10. Pensamento crítico

“O pensamento crítico será a habilidade focada em IA que a maioria das equipes de TI precisará adquirir. Não é a ferramenta, mas o observador que determina o resultado. Conforme os mecanismos se tornam mais poderosos e ricos em recursos, mais ônus é colocado sobre os ombros de quem usa essas ferramentas.”

– Vishwas Sutar, Lowry Solutions

11. Redação cognitiva

“Os líderes empresariais provavelmente recorrerão a redatores cognitivos se quiserem implementar um serviço de atendimento ao cliente baseado em IA em seus sites. Esses profissionais trabalham com softwares de IA e com dados de comportamento do consumidor para endereçar respostas às demandas dos clientes.”

12. Compreender a aprendizagem de máquina

“É um ativo importante para qualquer membro da equipe envolvido com IA. A Amazon e a Microsoft, por exemplo, têm grandes recursos para se atualizar rapidamente. O aprendizado de máquina é muito importante porque forma a base dos recursos de IA de hoje, independentemente da plataforma.”

– Dave Todaro, Ascendle