Há quatro anos, escrevi um artigo semelhante e agora, na qualidade de Chairman, Presidente e Diretor Executivo da DXC Technology, lembro-me da sua atual relevância quando leio os últimos cabeçalhos e contacto com clientes de todo o mundo que estão ansiosos por garantir aos seus conselhos de administração e investidores que estão a adotar a inovação para impulsionar o crescimento.
Todos os CIO procuram investir nas mais recentes tecnologias de inteligência artificial (IA) e de machine learning (ML) para obterem uma vantagem competitiva, alcançarem eficiências de custos, acelerarem a velocidade de comercialização e melhorarem a experiência geral. Acredite em mim, não vai querer chegar atrasado a esta festa. Mas a pressão para agir rapidamente pode prejudicar a sua capacidade de alcançar os objectivos comerciais desejados.
Um aspeto que muitos CIOs ignoram quando embarcam na sua jornada de IA/ML é a forma como devem desenvolver a sua estratégia de talentos para escalar eficazmente as suas iniciativas neste domínio.
A nova regra 80/20
Na DXC, aprendemos que, para maximizar os benefícios da machine learning para o seu negócio, é necessário adotar uma abordagem híbrida que combine tecnologia que o leve até 80% do caminho, e pessoas que o levem até ao fim.
Atualmente, muitos produtos de software possuem capacidades de IA e ML incorporadas, o que sugere que as empresas podem simplesmente confiar numa abordagem "plug-and-play". Tirar o produto da caixa, ligá-lo e funcionará por magia.
Mas a verdadeira essência da aprendizagem automática - a sua natureza inovadora e o valor que traz às empresas - é impossível de concretizar sem intervenção humana.
Um exemplo perfeito disso é a DXC Platform X , TM a nossa plataforma de inteligência orientada por dados que gere com eficiência as propriedades de TI dos nossos clientes. A Plataforma X integra tecnologias avançadas de IA e ML com um vasto catálogo de bots de automação. No entanto, foi concebida para incluir os nossos engenheiros, que operam a partir de uma "sala de controlo" virtual para garantir o seu desempenho ideal.
Como funciona o ML
Para que a aprendizagem automática seja eficaz, primeiro é necessário colocar os seus dados na plataforma, limpá-los, configurar o modelo de ML e, em seguida, calibrar o modelo à medida que este encontra os dados. Este processo de passagem dos dados pelo modelo e de monitorização e recolha contínua de feedback melhora o desempenho do modelo e gera resultados precisos.
Para pôr isto em perspetiva, considere o cérebro humano. As pessoas são melhores a pensar e a tirar conclusões quando têm mais dados, experiência e sabedoria acumulada para processar esses dados.
Confiar apenas no que está escrito no "rótulo da caixa do produto" de ML ou na resposta do fornecedor a um RFP pode levá-lo a um caminho arriscado. Todos os CIO devem dar prioridade a três factores críticos de sucesso quando implementam o ML na sua empresa.
1. Um modelo de ML sem dados é como um carro sem gasolina.
Para treinar modelos de aprendizagem automática de forma eficaz, são necessários dados de alta qualidade e de grande volume. Estes dados devem ser facilmente acessíveis, estar no formato correto e ser suficientemente diversificados para garantir resultados imparciais.
Na DXC, o nosso modelo de dados é construído com base em mais de 60 anos de gestão de sistemas essenciais para mais de 6.000 clientes. Este rico histórico permite-nos treinar os nossos modelos com dados de melhor qualidade, resultando num reconhecimento mais rápido e preciso de problemas que afetam o serviço, levando a menos interrupções. Cada cliente individual beneficia não só dos seus próprios dados, mas também da sabedoria colectiva derivada da nossa base de clientes. Por outras palavras, os nossos dados (protegidos e anonimizados) tornam-se os seus dados.
2. Não existe uma solução do tipo "set-it and forget-it".
Como já foi referido, os modelos de aprendizagem automática requerem supervisão humana. Embora as soluções de software continuem a melhorar ao longo do tempo, o sucesso do ML nas empresas depende de profissionais qualificados que o possam fazer funcionar eficazmente.
Na DXC, temos uma equipa de cientistas de dados especializados que experimentam, projetam e criam modelos. A nossa força de trabalho global de engenharia em 70 países permite-nos implantar, monitorizar, auditar e otimizar modelos em escala.
Uma capacidade crucial que os nossos engenheiros possuem é a capacidade de determinar a combinação correcta de produtos e funcionalidades de ML. Muitos produtos oferecem funcionalidades semelhantes, mas o conhecimento do que aplicar, onde e quando para obter os melhores resultados é uma caraterística exclusivamente humana que requer experiência prática e discernimento.
Embora a IA e o ML possam perturbar certos mercados de trabalho, também criam novas e empolgantes oportunidades para pessoas com conhecimentos tecnológicos que aceitam a mudança.
3. Não se esqueça da integração.
Um aspeto frequentemente esquecido na abordagem "plug-and-play" é o esforço necessário para configurar todas as integrações. Só as novas startups se podem dar ao luxo de construir um património de raiz. A maioria de nós vê-se confrontada com o desafio de integrar novas tecnologias com as já existentes. A maior parte das empresas da Fortune 500 tem parques informáticos vastos e complexos, que incluem milhares de servidores, centenas de aplicações estratégicas e dispositivos terminais distribuídos que suportam uma força de trabalho dinâmica e frequentemente virtual.
É aqui que a DXC Platform X se destaca. A sua arquitetura aberta e modular permite uma fácil integração e opções de implementação flexíveis, tirando partido dos investimentos actuais e futuros dos nossos clientes em TI. Fizemos um importante trabalho fornecendo integrações pré-configuradas às principais plataformas SaaS corporativas, modelos de ML prontos para uso, um catálogo de ativos de hiper-automação e engenheiros experientes que conectam perfeitamente todas as peças.
Resumo
A revolução da IA e do ML continuará, sem dúvida, a acelerar, impulsionando avanços em todas as indústrias. Na DXC, estamos entusiasmados por estar na vanguarda, avaliando e aplicando cuidadosamente as tecnologias emergentes para o benefício dos nossos clientes e das nossas pessoas.
Independentemente da sua estratégia - quer opte por comprar, construir ou estabelecer parcerias para os avanços da IA e do ML - deve dar prioridade a mais do que apenas o próprio ML. Dados de alta qualidade, o talento certo e uma estratégia de integração completa.
Saiba mais sobre a DXC Platform X, DXC Data & Analytics e DXC AI.
Mike Salvino é chairman, presidente e diretor executivo da DXC Technology, a empresa independente, líder mundial, de serviços de TI “end-to-end”, com mais de 130.000 colaboradores a servir cerca de 6.000 clientes dos sectores público e privado em cerca de 70 países e de uma vasta gama de sectores.