Preparando empresas para IA
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O documento fornece diretrizes para empresas prepararem-se para a Inteligência Artificial, incluindo sair do físico para o digital, construir negócios em torno de dados e redes, e alavancar máquinas e dados para inovação. Também discute as tendências da Era do Multi-Cloud e Machine Learning e as melhores estratégias de dados, como construir soluções ou adquirir startups.
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- 4. https://www.forbes.com/sites/tomdavenport/2019/04/05/ai-is-destroying-traditional-business-thinking/#14be83b33205 • Sair do físico para o digital • Sair de produtos e serviços para plataformas, redes e dados • Sair do petróleo (oil) para dados como fonte de criação de valor O que fazer? • Deixar a propriedade e fabricação de bens para os outros • Construir seu negócio em torno de redes e frameworks abertos • Diversificar seu modelo de negócios e saber mudá-lo • Considerar framework contábil alternativo para o seu negócio • Alavancar as máquinas (IA) e sua expansão com novos conjuntos de dados
- 5. https://www.kdnuggets.com/2019/07/death-big-data-multi-cloud-era.html O que está vindo? • A Era do Multi-Cloud • A Era do Machine Learning • A Era do Contexto em tempo real
- 7. Qual a melhor estratégia de Dados para as Empresas? •Construir do zero •Customizar um projeto em open source •Comprar/licenciar solução de um fornecedor •Co-desenvolvimento •Aquisição de empresa/startup https://www.kdnuggets.com/2019/07/best-data-strategy-enterprises-build-buy-partner-acquire.html
- 9. 10 Machine Learning Methods that Every Data Scientist Should Know 1. Regression 2. Classification 3. Clustering 4. Dimensionality Reduction 5. Ensemble Methods 6. Neural Nets and Deep Learning 7. Transfer Learning 8. Reinforcement Learning 9. Natural Language Processing 10. Word Embeddings https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/10-machine-learning-methods-that-every-data-scientist-should-know
- 14. Smart Business (Alibaba way) • Step 1: “Datafy” every customer exchange Engajamento na dataficação criativa para enriquecer o conjunto de dados que o negócio usa para se tornar mais inteligente • Step 2: “Software” every activity Coloque workflows e atores essenciais online • Step 3: Get data flowing Defina padrões e APIs para viabilizar a coordenação e o fluxo de dados em tempo real • Step 4: Apply the algorithms Use algoritimos de machine-learning para a tomada “inteligente” de decisões Novo tipo de Liderança Aumentar a taxa de successo da inovação ao invés de melhorar a eficiência da operação https://hbr.org/2018/09/alibaba-and-the-future-of-business
- 16. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS45344519 • Principais drivers: melhorar produtividade, agilidade do negócio, e satisfação do cliente via automação • Barreiras: custo das soluções de IA, falta de pessoal qualificado, e viés nos dados • Mais de 60% das organizações reportaram mudanças em seus modelos de negócio associadas à adoção da IA • TI é a área de negócios #1 para uso da IA, seguida de perto pelo atendimento a clientes e gestão de fraudes/riscos • Considerações de Confiança, viés, e éticas estão ganhando importância • A Maioria das organizações relatou falhas nos seus projetos de IA com ¼ delas informando taxas de até 50%