Projetos de Inteligência Artificial

Como Gerenciar Projetos de Inteligência Artificial: O Guia Completo

1.   Introdução

A Inteligência Artificial (IA) revolucionou o modo como processamos informações e previsões. Dotados de sofisticação, os sistemas de IA classificam e preveem eventos futuros com base em conjuntos de dados dedicados, estimando probabilidades para cada situação.

Aplicações Pioneiras da Inteligência Artificial: 

A IA se mostra versátil, sendo aplicada em:

• Análise preditiva para falhas de sistemas.
• Reconhecimento facial.
• Medicina preventiva.
• Condução de veículos autônomos.
• Análises no mercado financeiro.
• Detecção de fraudes.
• Recrutamento otimizado.
• Estudo do comportamento do consumidor.

Adicionalmente, a IA, em sinergia com softwares de RPA (Robotic Process Automation), tem revolucionado a automação de processos administrativos. Esta combinação agiliza processos, reduz a necessidade de intervenção humana em decisões programadas e promove eficiência.

Inovações Tecnológicas Potencializando a IA: 

Com adventos como a computação quântica e soluções de armazenamento como Data Lakes, o horizonte da IA se expande, pavimentando caminho para inovações e descobertas científicas sem precedentes.

O Coração da IA: Dados. 

A solução baseada em IA é desenvolvida para abordar problemas específicos, e nesse processo, os dados emergem como insumo vital. A jornada dos dados na IA engloba:

• Coleta, muitas vezes através de sensores avançados.
• Armazenamento eficiente em soluções como Data Lakes.
• Processamento robusto, otimizado por CPUs e GPUs.
• Visualização impactante através de ferramentas especializadas.

A Infraestrutura por trás da IA: 

Além da tecnologia, a IA demanda uma estrutura organizacional sólida: modelos de governança de dados, gerenciamento de projetos meticuloso, uma equipe altamente capacitada e patrocinadores influentes que compreendam e apoiem sua importância.

2.   Por que Projetos de IA São Únicos?

Comparando Projetos de Software e Inteligência Artificial

Toda empreitada, seja ela técnica ou não, demanda um problema identificado, uma solução proposta e métricas claras de sucesso. Mas quando falamos de inteligência artificial (IA), nos deparamos com características exclusivas.

Figura 1: Diferenças entre Projetos de Software e Machine Learning

No universo do software tradicional, os desenvolvedores têm à mão regras bem definidas, o que torna sua implementação mais direta e previsível. Esta previsibilidade se traduz em estimativas mais acertadas sobre prazos, custos e qualidade.

Já os projetos de IA, particularmente os de Machine Learning, remetem à parábola dos cegos e do elefante. Nessa história, vários cegos tentam descrever um elefante com base apenas na parte do animal que tocam, levando a descrições parciais e variadas. Da mesma forma, muitas vezes, abordamos um problema complexo com uma perspectiva limitada.

Figura 2: Como a IA Reconhece Padrões

Para um observador casual, o cubo pode parecer confuso, sem padrões claros. Mas, com a aplicação de algoritmos de Machine Learning, emergem padrões nítidos e regras de formação. Projetos de IA, então, demandam vastos conjuntos de dados, análises profundas e experimentações com diversos algoritmos. Esta natureza exploratória torna a previsão de prazos, custos e resultados um desafio.

Contudo, é essa capacidade ímpar de entender cenários de negócios e comportamentos de consumidores que proporciona às empresas vantagens competitivas. A profunda insight gerado pela IA, ainda que desafiador, é inestimável.

Em um mundo cada vez mais movido por dados, o investimento em IA não é apenas recomendado – é essencial.

3. Cinco Passos Essenciais para Triunfar em Projetos de Inteligência Artificial (IA)

Definição Clara dos Objetivos:

Todo projeto de IA começa com um objetivo claramente definido, que frequentemente se enquadra no escopo mais amplo da transformação digital de uma organização. Assegure o comprometimento total da empresa, desde recursos humanos e ferramentas até o endosso da gerência de médio e alto escalão.

Seleção Estratégica do Projeto:

Escolha projetos de IA que equilibrem esforço e impacto organizacional. Iniciar com projetos menores, com bases firmadas em estudos acadêmicos ou experiências externas, pode ajudar a garantir sucesso e fomentar a confiança na IA.

Figura 3: Fases de Desenvolvimento de Projetos de IA

Mapeamento de Processos:

Antes de tudo, identifique processos que se beneficiem realmente da IA. Esse mapeamento deve abranger atividades, variáveis críticas e problemas que definam claramente os processos em questão.

Coleta e Transformação de Dados:

Considere tanto dados estruturados (como detalhes pessoais) quanto não estruturados (como conteúdo de e-mails ou imagens). A integração e preparação de dados são essenciais para análises eficazes.

Desenvolvimento e Treinamento:

Após a análise exploratória, inicie o desenvolvimento de algoritmos. Treine e teste esses modelos antes de implementá-los nos processos empresariais.

Figura 4: Matriz de Transformação da Google

A Google propõe uma matriz de transformação para priorizar projetos, visando impactos de curto e longo prazo. O ideal é alcançar vitórias iniciais rápidas, enquanto se cultivam estratégias de transformação a longo prazo.

4. Organizando uma equipe de Inteligência Artificial

Características de uma Equipe de Alto Desempenho em IA:

Para ser eficaz, uma equipe de IA precisa combinar competência técnica, profundo entendimento do negócio e uma atitude resiliente capaz de superar obstáculos e ambiguidades. Ter uma liderança robusta e patrocínio direto do projeto são ingredientes-chave para o sucesso.

Estruturação da Equipe:

As equipes de IA devem ser multidisciplinares, reunindo membros de diversas áreas da empresa. Esta configuração permite uma abordagem holística, conectando a expertise técnica com a realidade do negócio.

Base Técnica da IA:

A IA engloba diversos campos de estudo, como raciocínio, representação de conhecimento e aprendizado automático. Ela aproveita métodos estatísticos, computacionais e abordagens simbólicas, com ferramentas variadas, desde pesquisa matemática até redes neurais. Seu fundamento abrange múltiplas disciplinas, incluindo ciência da computação, matemática e psicologia.

Perfil dos Membros da Equipe:

• Especialistas de Negócio: Deve-se ter uma familiaridade básica com IA.
• Membros Técnicos: Requer-se um forte background em ciências exatas, incluindo matemática e ciência da computação, bem como expertise em técnicas específicas de IA.

Papéis Específicos dentro da Equipe:

1. Engenheiro de Aprendizado de Máquina: Expertise em pesquisa aplicada e programação (Java, Python, Scala).
2. Cientista de Dados: Habilidades em análise de grandes conjuntos de dados, familiaridade com ferramentas como Hive e Hadoop.
3. Desenvolvedor de Business Intelligence: Capacidade analítica, foco em tendências e habilidades de comunicação.
4. Engenheiro/Arquiteto de Big Data: Conhecimento profundo em banco de dados e implementação de plataformas de Data Warehouse.

Abordagem Ágil em Projetos de IA:

Para maximizar a eficiência, as equipes de IA devem adotar os princípios do Manifesto Ágil, como:

• Entrega contínua de valor ao cliente.
• Adaptabilidade às mudanças.
• Colaboração diária entre equipes técnicas e de negócios.
• Priorização da simplicidade.
• Adoção de reflexões e ajustes regulares.

Scrum em Projetos de IA:

O Scrum é uma implementação prática dos princípios ágeis. Divide o trabalho em sprints, permitindo avaliações frequentes e ajustes. Ele é adequado não apenas para o desenvolvimento de software, mas também para outras áreas, como projetos de IA.

Figura 5. Representação da Metodologia Scrum

5. Gerenciamento de Projetos de Inteligência Artificial (IA)

Inteligência Artificial tem crescido exponencialmente em popularidade e aplicação nas empresas, facilitada por serviços de computação em nuvem e softwares open-source. No entanto, o gerenciamento desses projetos de IA traz consigo desafios únicos.

Diferenciando Projetos de IA de Projetos de TI Tradicionais

A complexidade inerente aos projetos de IA exige uma estratégia diferente dos métodos de gerenciamento tradicionais. Em contraste com projetos de TI convencionais, os projetos de IA frequentemente envolvem uma ampla gama de especialistas, não apenas profissionais de TI. É vital ter conhecimento profundo do negócio, da tecnologia subjacente, dos modelos matemáticos de IA e das ferramentas de software pertinentes.

Ciclo de Desenvolvimento de Projetos de IA

Para atingir a eficácia máxima da IA, particularmente em startups em crescimento e clientes corporativos, é essencial seguir etapas estratégicas. A figura 6 demonstra a hierarquia das necessidades desses projetos. Avançar rapidamente através desta hierarquia facilita uma entrega mais rápida de valor.

Metodologia Bottom-up e Prova de Valor

Os projetos de IA geralmente adotam uma abordagem bottom-up, focando na análise detalhada dos componentes básicos antes de construir sistemas maiores. Isso difere de abordagens top-down, que tendem a decompor sistemas já existentes. Um aspecto crítico é a Prova de Valor, que demonstra a viabilidade e o valor da solução para a empresa.

Aplicando DMAIC para Projetos de IA

Inspirado na ferramenta DMAIC da metodologia Six-Sigma, o desenvolvimento de IA pode ser estruturado em cinco fases principais:

1. Definir: Identificar o problema, estabelecer escopo e montar a equipe do projeto.
2. Medir: Coletar e analisar dados para entender padrões e comportamentos.
3. Analisar: Identificar a causa raiz e avaliar a necessidade de uma solução de IA.
4. Melhorar: Desenvolver a solução, determinando o tipo de algoritmo apropriado e a linguagem de programação necessária.
5. Controlar: Monitorar e ajustar a implementação da solução usando critérios predefinidos.

Durante este processo, a inovação aberta, ilustrada na figura 8, pode ser integrada para aproveitar conhecimentos externos. Empresas atualmente se beneficiam da expertise global, muitas vezes encontrada em eventos como hackathons.

O gerenciamento de projetos de IA é multifacetado e complexo, mas com uma abordagem estruturada, como o modelo DMAIC, e uma mentalidade aberta à inovação, as empresas podem navegar com sucesso neste território em rápida evolução.

6. Desafios Intrínsecos ao Desenvolvimento de Projetos de Inteligência Artificial

O universo da Inteligência Artificial (IA) é repleto de desafios e complexidades que não são facilmente comparáveis com outros projetos empresariais tradicionais. Uma das principais dificuldades enfrentadas é a discrepância nas expectativas entre as equipes de negócios e os desenvolvedores de IA. Comumente, gestores empresariais tendem a equiparar projetos de IA a iniciativas convencionais, como a criação de novos produtos ou softwares. No entanto, a natureza e a metodologia desses projetos diferem significativamente.

Uma distinção crucial está na abordagem de desenvolvimento adotada. Enquanto os projetos de IA geralmente seguem uma abordagem bottom-up, os projetos tradicionais são frequentemente orientados pelo modelo top-down. Essa discrepância implica variações significativas em termos de custos, prazos e resultados. Além disso, os sistemas de IA apresentam resultados em um formato probabilístico, o que contrasta com as certezas absolutas frequentemente esperadas em outras áreas. Tomando o exemplo de um serviço de streaming de música: a recomendação de uma faixa é baseada na probabilidade de um usuário apreciar a seleção, ao invés de uma certeza concreta.

A qualidade dos dados é outro desafio crítico na implementação da IA. Decisões precisas requerem dados precisos, e isso é intensamente verdadeiro para os sistemas de IA. A eficácia desses sistemas reside na sua capacidade de aprender e discernir padrões a partir de conjuntos de dados bem curados, que contemplam tanto informações estruturadas quanto não estruturadas. Um projeto de IA alimentado por dados inadequados ou insuficientes é propenso ao fracasso.

Dado esse cenário, para otimizar o desenvolvimento de soluções baseadas em IA, é recomendável que as empresas adotem Data Lakes, que armazenam dados corporativos em seu formato original. Neste contexto, prevalece o paradigma ELT (Extração, Carga e Transformação) sobre o tradicional ETL (Extração, Transformação e Carga). A principal vantagem desta abordagem é que, ao contrário dos Data Warehouses convencionais que armazenam dados consolidados para propósitos pré-estabelecidos, os Data Lakes mantêm a integridade dos dados, facilitando novas correlações e expandindo as possibilidades para projetos de IA no futuro.

7.   Dando o Primeiro Passo com IA: O Guia Quick Win

A Jornada Rápida para Implementar a Inteligência Artificial

Para empresas ansiosas em integrar a Inteligência Artificial (IA), o segredo está em escolher projetos que tragam resultados tangíveis a curto prazo. Diretores e líderes de negócios podem alavancar workshops internos para identificar e solucionar desafios rápidos através da IA.

Workshop de três dias para um protótipo de IA: Se dados históricos estão à disposição em quantidades suficientes, um workshop de três dias pode ser a porta de entrada para a criação de um protótipo de IA. As sessões podem utilizar ferramentas de visualização de dados, aprendizado de máquina e mineração de dados que dispensam codificação complexa.

Agenda do Workshop:

• 1º Dia:
  • Definição e preparação do projeto (3 horas)
  • Formação de equipes (1 hora)
  • Identificação do desafio (4 horas)
• 2º Dia:
  • Imersão no problema (4 horas)
  • Brainstorming de soluções (3 horas)
  • Esboço da solução (1 hora)
• 3º Dia:
  • Coleta de dados (3 horas)
  • Desenvolvimento do protótipo (3 horas)
  • Testes e feedback dos usuários (1.5 horas)

Orientamos que os primeiros workshops sejam facilitados por especialistas em IA, para garantir o cumprimento dos prazos e enriquecer a experiência com visões externas, promovendo a inovação.

8.   Por que optar por um Serviço Especializado em Desenvolvimento de IA?

Eis um argumento convincente: Contratar um serviço especializado em IA não é apenas uma escolha estratégica, mas uma necessidade emergente. A velocidade de entrega, o atalho na curva de aprendizagem da equipe e a adoção de uma gestão ágil são imperativos.

Adicionalmente, aproveitar incentivos fiscais, como os previstos na Lei 1.196/05, é uma estratégia inteligente. Esta legislação beneficia empresas investindo em inovação tecnológica.

Trabalhar com IA demanda um domínio profundo em matemática e estatística. Os talentos ideais possuem pensamento analítico aguçado e uma criatividade que lhes permite ver soluções não convencionais. Atualmente, encontrar tais profissionais é um desafio tanto no cenário nacional quanto internacional.

Esperar a formação de especialistas ou depender de processos tradicionais de recrutamento pode resultar no distanciamento de concorrentes, uma posição de desvantagem que pode ser irreversível.

A experiência do mercado nos mostra que projetos de IA bem-sucedidos dependem fortemente de bases de dados robustas. A estratégia ideal envolve o treinamento da equipe com modelos iniciais de IA utilizando dados reais e, progressivamente, aprimorando esses modelos com dados adicionais.

Para maximizar o retorno e minimizar os riscos, recomendamos incluir um workshop sobre IA no pacote de contratação. Esse workshop, que contará com a participação ativa de executivos e especialistas da empresa, ajudará a identificar os projetos de IA mais promissores, culminando em uma implementação mais eficaz, econômica e educativa para a equipe.