A Inteligência Artificial (IA) está mudando nossas vidas a cada dia que passa. De ferramentas de texto a carros autônomos, estamos aprendendo lentamente a incorporar os vários usos da IA em vários aspectos de nossas vidas. Outro campo em que a IA pode ser usada com grande sucesso é o aprendizado on-line. No entanto, empresas e instituições que buscam atualizar seus sistemas de aprendizagem com Inteligência Artificial podem se deparar com obstáculos inesperados. Aqui, veremos 6 desafios de implementação de IA, bem como maneiras de superá-los.
1. Dados insuficientes ou de baixa qualidade
Os sistemas de IA funcionam sendo treinados em um conjunto de dados relevantes para o tópico que estão abordando. No entanto, as empresas muitas vezes lutam para “alimentar” seus algoritmos de IA com a qualidade certa ou o volume de dados necessários, seja porque não têm acesso a eles ou porque essa quantidade ainda não existe. Esse desequilíbrio pode levar a resultados discrepantes ou mesmo discriminatórios ao operar seu sistema de IA. Esse problema, também conhecido como problema de viés, pode ser evitado se você usar dados representativos e de alta qualidade. Além disso, seria melhor iniciar sua jornada de IA com algoritmos mais simples que você possa compreender facilmente, controlar o viés e modificar de acordo.
2. Infraestrutura desatualizada
Para que os sistemas de Inteligência Artificial nos deem os resultados esperados, eles precisam processar grandes quantidades de informações em frações de segundo. A única maneira de conseguir isso é operando em dispositivos com infraestrutura e recursos de processamento adequados. No entanto, muitas empresas ainda usam equipamentos desatualizados que não são capazes de enfrentar o desafio da implementação da IA. Portanto, não é preciso dizer que as empresas que desejam revolucionar seus métodos de Treinamento e Desenvolvimento com Machine Learning devem estar preparadas para investir em infraestrutura, ferramentas e aplicativos tecnologicamente avançados.
3. Integração em sistemas existentes
Incorporar IA em seu programa de treinamento é muito mais do que baixar alguns plugins em seu LMS. Como já discutimos, você precisa de mais tempo para considerar se possui o armazenamento, os processadores e a infraestrutura necessários para o funcionamento adequado do sistema. Ao mesmo tempo, seus colaboradores devem ser treinados para usar suas novas ferramentas, solucionar problemas simples e reconhecer quando o algoritmo de IA está com baixo desempenho. Colaborar com um provedor que tenha a experiência e o conhecimento necessários em IA pode ajudá-lo a superar todos esses problemas e garantir a transição mais suave possível para o aprendizado de máquina.
4. Falta de talento em IA
Já que estamos falando de especialização, considerando o quão novo é o conceito de IA no aprendizado e na educação, é seguro dizer que encontrar pessoas com o conhecimento e as habilidades necessárias é um desafio considerável. Na verdade, a falta de conhecimento interno impede que muitas empresas experimentem a IA. Embora a busca por um provedor que possa fazer a transição de sua empresa para o Machine Learning seja uma solução viável, as empresas com visão de futuro estão chegando à conclusão de que é mais benéfico, a longo prazo, investir em sua base de conhecimento interna. Em outras palavras, eles sugerem treinar seus colaboradores no desenvolvimento e implementação de IA, contratar talentos de IA e até mesmo licenciar recursos de outras empresas de TI para que você possa desenvolver seus protótipos de aprendizado internamente.
5. Superestimando seu sistema de IA
Os avanços tecnológicos que testemunhamos às vezes nos levam a acreditar que a tecnologia não pode fazer nada de errado. Mas a IA depende dos dados que recebe e, se isso não estiver correto, as decisões que ela tomar também não estarão. Um grande desafio de implementação de IA é que o processo de aprendizagem é bastante complexo, especialmente ao tentar formulá-lo em um conjunto de dados que podemos importar para um sistema. Por esse motivo, a explicabilidade da IA é crucial para uma transição bem-sucedida para o Machine Learning. A quebra de algoritmos e o treinamento dos usuários no processo de tomada de decisão da Inteligência Artificial proporcionam transparência e ajudam a evitar operações defeituosas.
6. Requisitos de investimento
Com base em tudo o que discutimos até agora, fica fácil entender que desenvolver, implementar e integrar a Inteligência Artificial à sua estratégia de treinamento não será barato. Para acertar, você terá que colaborar com especialistas em IA que tenham o conhecimento e as habilidades necessárias, lançar um programa contínuo de treinamento em IA para seus colaboradores e provavelmente atualizar seu equipamento de TI para poder lidar com os requisitos de sua máquina. Ferramentas de aprendizado. Embora seja impossível evitar alguns desses investimentos, você pode definitivamente minimizá-los procurando programas de treinamento econômicos ou aplicativos gratuitos. Existem várias opções disponíveis que podem ajudá-lo a descobrir de quais recursos de IA seu programa de treinamento se beneficiaria antes de gastar dinheiro para adquiri-los.
Outros desafios de IA
Além dos desafios de implementação de IA, também podemos mencionar as discrepâncias na disponibilidade de IA em todo o mundo. Especificamente, enquanto alguns países já estão dando saltos na tecnologia de IA, outros estão lutando para conquistar avanços tecnológicos muito mais simples. Além disso, existem muitas preocupações legais e éticas em torno da Inteligência Artificial, pois os dados necessários às vezes estão sujeitos a leis de proteção de dados. Já existem muitas negociações em andamento para definir regulamentos que garantam transparência e segurança.
Apesar da quantidade de desafios que a implementação da IA representa para empresas, governos e instituições, é essencial que eles os superem para aproveitar suas vantagens e fazer parte do futuro do Machine Learning. Esperançosamente, à medida que mais pesquisas são feitas sobre IA, o mistério em torno dela se dissolverá lentamente.
Fonte: https://elearningindustry.com/
