Nos últimos anos, o uso da inteligência artificial passou a fazer parte dos negócios e a ocupar diversos espaços, desde a análise de dados até a comunicação com o cliente.
No entanto, muitas dessas novas ferramentas exigem suporte de uma equipe de tecnologia com habilidades especializadas. Para isso, as empresas precisarão garantir que os times tenham especialistas capazes de acompanhar as novas tendências do mercado.
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Veja, na galeria a seguir, 12 habilidades que as equipes de tecnologia devem desenvolver para se manterem competitivas no mercado, segundo os especialistas do Forbes Technology Council:
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1 / 12 Eva Katalin/Getty Images1. 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 / 12 Dowell/Getty Images2. 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 / 12 Mahmud013/Getty Images3. 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 / 12 Teera Konakan/Getty Images4. 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 / 12 Laurence Dutton/Getty Images5. 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 / 12 Dong Wenjie/Getty Images6. 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 / 12 Erik Isakson/Getty Images7. 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 / 12 Monty Rakusen/Getty Images8. 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 / 12 CreativeDJ/Getty Images9. 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 / 12 Photographer is my life/Getty Images10. 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 / 12 Photographer is my life/Getty Images11. 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 / 12 Busakorn Pongparnit/Getty Images12. 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
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