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Deep Learning

Deep Learning: os pilares de uma estratégia efetiva

Analisar as informações que já circulam na empresa e classificá-las são dois pontos cruciais para o sucesso da tecnologia

O uso de Deep Learning, tipo de solução de Inteligência Artificial capaz de aprender e agir como seres humanos, sem a necessidade de instruções ou regras específicas, tem ganhado força nas empresas. Isso porque permite que as companhias usem as informações de maneira estratégica e mais ágil. “Vivemos na era dos dados e as organizações que conseguirem usá-los de forma eficiente vão se destacar competitivamente”, explica Reinaldo Roveri, consultor de inteligência de mercado e estratégia de negócios.

Mas, para ter sucesso com a tecnologia é preciso, em primeiro lugar, ter uma estratégia de negócios clara, com metas e objetivos bem traçados. “Muitas empresas estão conduzindo protótipos de Inteligência Artificial em várias áreas, mas, muitas delas nem sequer têm uma estratégia ou estão, apenas, seguindo uma tendência do mercado”, ressalta Roveri. Uma pesquisa realizada pela IT Mídia, por exemplo, revela que mais de 60% dos CIOs têm dificuldades para entregar projetos nessa área.

Como começar?
Uma estratégia efetiva começa bela base, ou seja, pela captação, monitoramento e análise das informações que já circulam na empresa. “Algumas companhias pulam o conceito de adoção big data e partem direto para as soluções de IA, como o Deep Learning”, ressalta Roveri. Segundo ele, a recomendação é,  antes de alavancar os conceitos de IA, cuidar dos dados atuais. “Assim, a empresa consegue extrair valor dessas informações, para depois começar a explorar novas fronteiras. Só desse jeito será possível usar a tecnologia para agrupar informações, aplicar cálculos complexos e aprender de forma muito mais rápida”, afirma Roveri.

Outro ponto importante é a organização e classificação das informações. “Não adianta ter uma estratégia de Deep Learning se os dados não estiverem bem-resolvidos”, explica Roveri. Por exemplo: muitas vezes, eles só são registrados no sistema dias depois de acontecer. “Isso acontece pela falta de processos online. Assim, é preciso antes resolver essa questão para, depois, usar as informações de maneira estratégica”, afirma.

Esta é a primeira matéria do especial sobre Deep Learning. Veja a primeira: Deep Learning: quando e por que usar

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Imagem: Depositphotos

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