Crédito da imagem: Igor Kutyaev/Getty Images
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Três coisas são certas na vida: morte, impostos e inteligência artificial (IA). A IA não é apenas significativamente menos deprimente do que as outras duas, mas também produziu uma série de inovações de negócios e está se tornando mais acessível como uma solução de massa. No espaço das startups, a IA ajudou a prever tendências variantes da Covid, potencializar ferramentas militares e prevenir o esgotamento entre os médicos.
Além das aplicações “mais sensuais” da IA, a tecnologia cresceu em um setor que literalmente movimenta o dia a dia: a logística. Aqui, a IA vem otimizando as rotas de entrega, reduzindo os tempos de entrega de última milha, impulsionando medidas sustentáveis e diminuindo os custos operacionais. Sei disso em primeira mão porque projetei a IA para minha startup de logística, tendo inicialmente criado um algoritmo para minha dissertação de mestrado que planejava rotas para bombeiros. Esse algoritmo salvou 1.400 vidas e reduziu em 40% o tempo de chegada em algumas das cidades mais congestionadas do mundo.
As vantagens da IA são inegáveis. No entanto, as empresas geralmente evitam se comprometer totalmente com isso porque acreditam que é muito complexo ou caro integrar. É claro que, à luz do atual mercado instável, as empresas precisam dobrar a eficiência, mas ainda é possível adotar a IA e não enviar ondas de choque ao seu departamento de contabilidade. Com isso em mente, estas são as minhas dicas para pequenas e médias empresas (PMEs) que desejam mover sua última milha para o mundo da IA e fazer um lar de longo prazo lá.
PMEs: certifique-se de que suas bases são adequadas para IA
Parece óbvio, mas toda empresa precisa primeiro identificar que tem uma necessidade real de IA antes de torná-la parte de seu modelo. Na última milha, isso significa perguntar a si mesmo se seus clientes desejam uma entrega personalizada – por exemplo, se desejam selecionar os horários em que recebem as mercadorias – ou se estão satisfeitos com processos mais padronizados. Se não houver uma demanda por entrega diferenciada, a IA pode não ser o caminho certo para você, pois a especialidade da IA reside em sua capacidade de atender a vários resultados variados.
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Em seguida, dê uma olhada nos comportamentos e expectativas de seus clientes. Eles estão mudando diariamente ou são geralmente consistentes? Se suas preferências forem fixas (por exemplo, quando e como eles recebem as entregas permanecem as mesmas), a IA não será tão benéfica para o seu negócio. A IA é valiosa para detectar e entender padrões em conjuntos de dados, portanto, se você já tiver uma interpretação clara de seus clientes, a IA não poderá lhe dizer nada de novo.
Para o estágio final de verificação de sentido, volte para sua tecnologia existente. Se você não tiver um software de inteligência instalado, pular para a IA pode causar problemas. Idealmente, você precisa de alguns processos inteligentes e automatizados ocorrendo para que possa escalá-los usando IA. Lembre-se de que a IA não é o resultado final, ela deve ser um acelerador entre suas práticas pré-ajustadas.
A maioria das PMEs optará por aproveitar a IA por meio de ferramentas de terceiros, o que faz sentido, pois construir sua própria IA do zero significa essencialmente se tornar uma empresa de software. Dito isso, mesmo aproveitando a IA de outras pessoas, você precisará construir uma equipe para gerenciar a tecnologia – isso significa cientistas de dados, pessoas que sabem o que fazer com a saída de IA, como medi-la e como assimilá-la perfeitamente em fluxos de trabalho . Quanto mais orientada para a tecnologia for sua equipe, mais rápida e perfeitamente você poderá integrar a IA.
Faça uma caixa de ferramentas para cultivar sua IA
A IA não é uma solução do tipo “configure e esqueça”; você precisará de uma caixa de ferramentas abrangente para potencializar e medir sua eficácia desde o primeiro dia. Felizmente, devido à proeminência da IA nos negócios, há uma série de ferramentas para manter sua IA sob controle.
Vamos começar com o básico. Na última década, os elementos mais comuns da IA foram empacotados e tornados mais acessíveis para uma variedade de setores. Uma das ferramentas de IA mais populares é TensorFlow, que é ótimo para agrupar e construir IA — a biblioteca principal de código aberto auxilia no treinamento de modelos de aprendizado de máquina e pode ser executada diretamente em seu navegador da web. Enquanto isso, Python é uma linguagem de programação AI comum e R ajuda os cientistas de dados a dimensionar e alinhar com diferentes modelos de IA.
Em outros lugares,
Kit de ML do Google é útil se você deseja formar sua própria oferta de IA. E comunidades como
Cara Abraçando são ideais para pesquisar IA e participar de conversas sobre ela.
Além dessas ferramentas, você precisa garantir que está regularmente coletando feedback de pessoas reais usando a IA. Tome cuidado para recalibrar os algoritmos de acordo. É muito bom ter as ferramentas para consertar um carro, mas se você não souber como usá-las para acomodar o motorista, elas de pouco valem. No SimpliRoute, pedimos a todo o nosso pessoal de entrega que avalie as rotas que nossa IA os recomenda em uma escala de 1 a 5. Essas informações quantitativas são usadas em conjunto com dados qualitativos (como pesquisas) para que possamos reconhecer mais profundamente o que faz e não funciona com a IA.
Prep dados para serem seu suprimento de energia de IA de longo prazo
Cara Abraçando são ideais para pesquisar IA e participar de conversas sobre ela.
Tornar-se uma empresa de IA significa entrar em um contrato de longo prazo relação. A IA não servirá ao seu SMB ou aos seus usuários se estiver estagnada – ela deve ser dinâmica, combinando dados históricos e em tempo real para gerar insights. É por isso que cerca de 80% de seus gastos na última milha serão direcionados para coletar, extrair e corrigir os dados que alimentam sua IA e mantêm esses insights chegando.
No entanto, os dados precisam de manutenção. Você deve estar constantemente recuperando dados de várias fontes para garantir que tenha a imagem mais completa possível de suas operações de última milha. Por exemplo, precisamos de muitos dados de GPS, mas também precisamos de informações de serviço sobre o tempo necessário para descarregar caminhões e quais são as rotas preferidas dos motoristas. Você não pode escolher os dados que confirmam o que você já sabe (ou quer saber). Seus dados devem ser genuinamente representativos para que sua IA seja mais eficaz.
Esteja consciente de investir não apenas em recursos de dados, mas também em pessoas de dados. Você precisará de treinamento sobre tendências e modelos emergentes de IA para a equipe atual, bem como para quaisquer novos membros que você contratar para gerenciar a IA. Se você espera aumentar sua equipe de IA, faça parceria com universidades para atrair talentos de ponta ou ofereça estágios que detalhem por que seu aplicativo de IA é único – ter uma mistura do mundo empresarial e acadêmico pode fazer maravilhas para sua reputação de IA.
Ao mesmo tempo, os dados não devem ser isolados apenas nos departamentos onde a IA está em jogo – devem influenciar as decisões em todo o toda
Adotar a IA não precisa ser uma montanha todo-poderosa para escalar. Com tantas empresas que conquistaram com sucesso seu espaço no cenário da IA e tantos recursos para facilitar os empreendimentos de novos participantes, as SMBs estão mais bem preparadas do que nunca para se tornar uma autoridade em IA.
Álvaro Echeverría
é fundador e CEO da
DataDecisionMakers
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