Nos últimos anos, o setor de tecnologia se apaixonou pela inteligência artificial (IA). Com aplicativos que vão desde ciência de dados de ponta até atendimento automatizado ao cliente, essa tecnologia está aparecendo em toda a empresa. A chave para dimensionar com sucesso um projeto de IA é identificar quais desafios você enfrentará ao longo do caminho e como resolvê-los. Veja como você pode acelerar a adoção de IA e dimensionar projetos de IA corretamente:
Amplie as fontes de dados:
As organizações terão que estender o número de fontes de dados e coletar diferentes tipos de dados. Quanto mais diversas forem as fontes de dados, mais profundidade os algoritmos baseados em IA terão e melhor desempenho eles terão. Certifique-se de avaliar a autenticidade e a precisão de cada fonte de dados antes de fornecer seus dados aos modelos baseados em IA.
Crie um manual:
Um playbook é uma solução completa para automatizar e desenvolver qualquer esporte, acampamento e juventude, uma organização de fitness ou instalação. Desenvolver uma equipe é importante para o sucesso de um projeto de IA. Depois de ter uma equipe, você precisa fornecer a eles o treinamento certo, criar uma estratégia de IA e estabelecer canais de comunicação com clientes internos e externos. Funciona para muitos tipos de organizações.
Adote uma estratégia multifacetada para o desenvolvimento de habilidades:
As competências multifacetadas são fundamentais para melhorar o Quociente de empregabilidade dos jovens. Concluir projetos de IA ou escalá-los não é fácil. Encontrar especialistas em dados individuais, analistas de segurança de dados, engenheiros de aprendizado de máquina etc. não é fácil. Como os algoritmos baseados em IA consomem muitos recursos, é necessário usar um servidor dedicado.
Comece com o melhor caso de uso:
Para concluir o projeto de IA com sucesso, primeiro encontre o melhor caso de uso e faça parceria com líderes de negócios. Eles também terão que envolver um ecossistema mais amplo para obter insights, tecnologia e talentos valiosos. Defina metas e marcos claros para manter sua equipe focada, caso contrário, seus projetos de IA podem ser facilmente desviados do caminho.
Priorize a entrega de dados:
Os modelos de IA e MI são tão bons quanto a qualidade dos dados que você os alimenta. Se alimentar modelos de IA e aprendizado de máquina com dados de alta qualidade, esses modelos funcionarão perfeitamente. Uma vez que os dados não tenham inconsistências e problemas, os modelos baseados em MI e IA funcionarão perfeitamente e fornecerão os resultados desejados.
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source – www.analyticsinsight.net
