O guia definitivo para criar uma inteligência artificial

Nos dias de hoje, a inteligência artificial (IA) está em toda parte. Desde chatbots até carros autônomos, a IA é uma tecnologia cada vez mais presente no nosso dia a dia. Se você é um estudante de programação, engenheiro de software, gerente de produto ou simplesmente um curioso sobre como criar sua própria IA, este post é para você.

Neste post, forneceremos uma visão geral passo a passo de como criar uma IA, desde a escolha da linguagem de programação até o lançamento da sua IA. Além disso, discutiremos aplicações para IA, como criar um projeto de IA em empresas e funções em uma equipe dedicada a inteligência artificial.

Antes de começar a criar sua própria IA, é importante definir seus objetivos e entender como a IA pode ajudá-lo. Este post também cobrirá esses aspectos, ajudando você a descobrir se a IA é a tecnologia certa para atender às suas necessidades.

Para criar uma IA, você precisará de recursos específicos, e discutiremos quais são esses recursos. Além disso, ajudaremos você a determinar se criar sua própria IA é a melhor escolha ou se é melhor usar soluções existentes no mercado.

Finalmente, discutiremos os custos envolvidos na criação de uma IA e as funções necessárias em uma equipe dedicada a IA.

Se você está animado para começar a criar sua própria IA, continue lendo e descubra tudo o que você precisa saber para dar os primeiros passos na criação de sua própria IA.

Conteúdos da Página

Requisitos essenciais para criar sua própria inteligência artificial

Se você está interessado em criar sua própria inteligência artificial, existem alguns requisitos essenciais que você deve ter em mente. 

Aqui está uma visão geral dos elementos básicos que você precisará para começar:

Conhecimento em programação

Para criar uma inteligência artificial, é essencial que você tenha habilidades em programação

Você deve ter conhecimento de linguagens de programação como Python, Java, C++ ou outras que são frequentemente usadas para desenvolver IA. É importante que você esteja confortável com a sintaxe e a lógica de programação, bem como com o uso de bibliotecas específicas de IA.

Compreensão de matemática e estatística

A inteligência artificial depende fortemente de matemática e estatística. 

Você precisará ter conhecimento em áreas como álgebra linear, cálculo e probabilidade para entender como os algoritmos de IA funcionam. A compreensão desses conceitos é fundamental para a criação e o treinamento de modelos de IA.

Conhecimento em aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um campo importante na criação de IA. 

É necessário que você tenha conhecimento sobre diferentes técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, classificação, clustering, redes neurais e outros algoritmos. Você também precisará entender como os dados são coletados, limpos e pré-processados para treinar modelos de IA.

Conjunto de dados para treinamento

O treinamento é uma das partes mais importantes do processo de criação de IA. 

É necessário ter um conjunto de dados para treinar seu modelo, que deve ser grande e abrangente o suficiente para permitir que a IA faça previsões precisas. Você pode coletar dados de fontes públicas ou criar seu próprio conjunto de dados.

Ferramentas e plataformas de IA

Existem muitas ferramentas e plataformas disponíveis para criar IA. 

É necessário que você escolha as ferramentas e plataformas adequadas às suas necessidades e que possa usá-las para treinar seu modelo. Exemplos de ferramentas e plataformas de IA incluem TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, Apache Mahout  entre outras.

Aplicações para IA

Um software de inteligência artificial criado internamente em uma empresa pode ter diversas aplicações úteis e importantes em diferentes áreas do negócio. Vamos dar uma olhada em algumas delas:

Análise de dados

Os algoritmos de inteligência artificial podem usar o comportamento dos consumidores para descobrir tendências de dados, permitindo que as empresas criem estratégias eficazes de venda cruzada. Como resultado, as empresas podem oferecer recomendações relevantes de complementos durante o processo de checkout. É aí que entra o software de análise preditiva.

Esse tipo de software permite a tomada de decisão em tempo real com seus dados. Por exemplo, o software pode gerar modelos de avaliação de risco, como detecção de fraudes e riscos, publicidade direcionada e recomendações de produtos.

Atendimento ao cliente

Chatbots com IA podem ser usados para responder a perguntas comuns de clientes, ajudando a empresa a economizar tempo e recursos e melhorando a experiência do cliente.

Detecção de fraudes

A IA pode ser usada para detectar fraudes em transações financeiras ou em outras áreas de negócio, ajudando a empresa a economizar dinheiro e prevenir perdas.

Previsão de demanda

A IA pode ser usada para prever a demanda por produtos ou serviços com base em dados históricos e outros fatores. Isso pode ajudar a empresa a se preparar melhor para as necessidades do mercado e a ajustar a produção ou oferta de acordo.

Automação de processos

A IA pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas.

De acordo com a Servion Global Solutions, até 2025, 95% de todas as interações com clientes envolverão inteligência artificial. Essa tendência mostra que a IA está se tornando cada vez mais presente no atendimento ao cliente e outras áreas de negócio, trazendo mais eficiência e escalabilidade às empresas.

Definindo seus objetivos: como a inteligência artificial pode ajudá-lo

Antes de começar a criar uma inteligência artificial (IA), é importante entender quais são seus objetivos e como ela pode ajudar seu negócio a alcançá-los.

Não basta perseguir as tendências mais recentes em IA, é preciso analisar como as tecnologias emergentes podem realmente agregar valor ao seu negócio.

Para começar, é importante identificar quais são as áreas do seu negócio que podem se beneficiar da IA. Considere as tarefas que podem ser automatizadas ou melhoradas com a ajuda de algoritmos e aprendizado de máquina. 

Por exemplo, se você tem um e-commerce, pode ser interessante criar um sistema de recomendação personalizada para os clientes com base em suas compras anteriores.

Recursos necessários

Outro fator importante é avaliar as limitações da sua equipe e dos recursos disponíveis.

Algumas empresas podem optar por contratar uma equipe dedicada de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina, enquanto outras podem optar por usar ferramentas de automação que requerem menos habilidades técnicas. Avalie as opções disponíveis e escolha a que melhor atende às necessidades do seu negócio.

Escopo do projeto

Além disso, é importante definir o escopo do projeto de IA. 

Qual é o problema que você está tentando resolver? Qual é o objetivo final do projeto?

Estabeleça metas claras e realistas para que você possa medir o sucesso da sua IA.

Por fim, é fundamental que você pense criticamente sobre por que deseja sua própria IA. Muitas empresas falham em seus empreendimentos de IA porque permitem que o FOMO (medo de perder) esgote seus recursos em projetos de IA caros, mas mal ajustados e fúteis. Quando parece que todo mundo está fazendo, pense criticamente sobre por que você quer seu próprio software de IA. 

Análise como as tecnologias emergentes de IA podem realmente agregar valor ao seu negócio. 

Elas resolvem algum dos seus pontos fracos que não podem ser resolvidos de outra forma? 

Quais são as suas verdadeiras contribuições?

Como criar uma IA: Quais recursos são necessários?

Escolhendo a linguagem de programação certa para sua IA

Existem diversos serviços de codificação e frameworks que são ideais para o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial, e alguns dos mais populares incluem:

TensorFlow: uma plataforma open-source para aprendizado de máquina, desenvolvida pela Google. Ela tem uma ampla gama de ferramentas e recursos para a construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina.

PyTorch: Uma biblioteca de aprendizado de máquina open-source desenvolvida pelo Facebook, ela tem muitas ferramentas úteis para a construção de modelos de deep learning e é frequentemente usada para tarefas de processamento de linguagem natural e visão computacional.

scikit-learn: Uma biblioteca de aprendizado de máquina open-source popular para Python, ela fornece uma ampla gama de ferramentas para a construção e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Keras: Uma API de redes neurais de alto nível, escrita em Python e capaz de ser executada em cima do TensorFlow, CNTK ou Theano. É amigável ao usuário e fácil de usar para prototipar e construir modelos de deep learning.

Apache Mahout: Uma biblioteca de aprendizado de máquina open-source que fornece uma ampla gama de algoritmos para a construção de modelos de aprendizado de máquina escaláveis. É principalmente usada para a construção de sistemas de recomendação e álgebra linear distribuída.

No final das contas, qual dessas opções usar depende do tipo de problema que você está tentando resolver e de suas próprias preferências pessoais.

Criar Algoritmos

Quando se trata de criar uma inteligência artificial, escolher o algoritmo correto é essencial. O algoritmo determinará o tipo de modelo que você irá construir, e para escolher o algoritmo correto, é preciso entender as características do problema que você está tentando resolver e dos seus dados.

Há muitos tipos de algoritmos que podem ser usados para construir uma IA, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos mais populares:

Redes Neurais

Esses algoritmos de aprendizado de máquina são projetados para funcionar de forma semelhante ao cérebro humano. Eles são particularmente úteis para tarefas como reconhecimento de imagem, fala e processamento de linguagem natural.

Árvores de Decisão

Esses algoritmos são usados para tarefas de classificação e regressão, sendo úteis em problemas em que a relação entre as características e a variável de destino não é linear.

Floresta Aleatória

É um conjunto de Árvores de Decisão, e é um algoritmo popular para tarefas de classificação e regressão. É fácil de usar e as árvores de decisão são combinadas para fazer a previsão final, tornando o algoritmo mais robusto.

Máquinas de Vetores de Suporte

São frequentemente usadas para tarefas de classificação, especialmente quando os dados têm muitas características.

K-Means Clustering

Esse algoritmo de aprendizado não supervisionado é usado para agrupar pontos de dados semelhantes.

Gradient Boosting e Adaboost

São algoritmos de conjunto que combinam vários algoritmos fracos para criar um modelo de conjunto poderoso, frequentemente usados para tarefas de classificação e regressão.

Esses são apenas alguns exemplos dos muitos algoritmos que podem ser usados para criar uma IA. O melhor algoritmo para o seu problema dependerá das características dos seus dados e do problema que você está tentando resolver. Muitas vezes, é necessário combinar vários algoritmos para obter os melhores resultados.

É importante lembrar que a escolha do algoritmo é apenas um dos passos do processo de criação de uma IA. Além disso, é preciso considerar a coleta e preparação de dados, treinamento do modelo, validação e ajuste do modelo e, finalmente, a implementação da IA. Cada etapa é importante e exige habilidades e conhecimentos específicos.

Compreender os algoritmos disponíveis e escolher o melhor para o seu problema é um passo importante para criar uma IA bem-sucedida. Esperamos que essas informações ajudem você a dar os primeiros passos em direção à criação de sua própria IA

Treinar Algoritmos

Depois de escolher o algoritmo certo para o seu problema, é hora de começar a treiná-lo. O treinamento do algoritmo é um processo em que a IA é exposta a dados para que ela possa aprender e melhorar sua precisão em prever resultados. O processo de treinamento de IA é geralmente dividido em três etapas: treinamento, validação e teste.

No treinamento, a IA é exposta a um conjunto de dados conhecidos como conjunto de treinamento. O conjunto de treinamento é usado para ensinar a IA a reconhecer padrões e a fazer previsões com base nos dados fornecidos. Durante o treinamento, a IA ajusta seus parâmetros internos para melhor se adaptar aos dados.

Na validação, a IA é exposta a um conjunto de dados diferentes, conhecido como conjunto de validação. O conjunto de validação é usado para verificar se a IA está aprendendo a reconhecer padrões corretamente e se está generalizando bem para novos dados.

Finalmente, na etapa de teste, a IA é exposta a um conjunto de dados completamente diferente, conhecido como conjunto de teste. O conjunto de teste é usado para medir a precisão final da IA em prever resultados.

Durante todo o processo de treinamento, é importante monitorar o desempenho da IA e ajustar seus parâmetros internos para melhorar sua precisão. O objetivo final do treinamento é criar uma IA que possa fazer previsões precisas em novos dados que ainda não foram vistos durante o treinamento.

Treinar algoritmos de IA pode ser um processo complexo e exigente, mas é um passo fundamental na criação de uma IA bem-sucedida. Com o tempo e a prática, você poderá aprimorar suas habilidades de treinamento de IA e criar modelos cada vez mais precisos e eficientes.

Dados

​​Uma das etapas fundamentais na criação de uma ferramenta de inteligência artificial é a coleta de dados. Existem várias maneiras de coletar dados para um modelo de IA, mas algumas das mais comuns incluem:

Web scraping: Usando ferramentas como Scrapy, BeautifulSoup ou Selenium, você pode extrair dados automaticamente de sites e armazená-los em um formato estruturado, como um arquivo CSV ou JSON.

APIs: Muitos sites e plataformas, como Twitter, Facebook e Google, fornecem APIs que permitem que você acesse seus dados e os use em seu modelo de IA.

Pesquisas e formulários: Você pode usar ferramentas como o Google Forms ou Qualtrics para criar pesquisas e formulários, que podem ser distribuídos para coletar dados de um grupo específico de pessoas.

Datasets públicos: Existem muitos datasets disponíveis publicamente que podem ser usados ​​para treinar e testar modelos de IA, como os hospedados pelo governo, instituições de pesquisa ou outras organizações, por exemplo, os datasets de código aberto fornecidos pelo repositório de aprendizado de máquina da UCI.

Serviços de coleta de dados: Algumas empresas e organizações oferecem serviços de coleta de dados, onde eles coletam e fornecem os dados necessários para o seu modelo de IA.

Auto-coleta: Você também pode coletar seus próprios dados instrumentando seu próprio sistema ou produtos. Isso pode incluir dados de interações com clientes, dados de sensores, dados de uso, etc.

O método mais apropriado dependerá do tipo de dados que você precisa e dos recursos disponíveis. 

Depois de coletar seus dados, é importante limpá-los e pré-processá-los para garantir que estejam em um formato que possa ser facilmente usado para treinar e testar seu modelo de IA. 

Lembre-se de que a qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de um modelo de IA, portanto, é importante investir tempo e recursos na coleta e preparação adequada dos dados.

Avaliando a performance a inteligência artificial

Avaliar o desempenho de um modelo de IA é uma etapa importante no processo de desenvolvimento, pois permite avaliar o quão bem o modelo é capaz de desempenhar em dados invisíveis. Existem várias maneiras de avaliar o desempenho de um modelo de IA, algumas das metodologias mais comuns incluem:

Acurácia

Este é o método mais comum de avaliação e é usado quando o modelo é um classificador. É calculado pelo número de previsões corretas feitas pelo modelo dividido pelo número total de previsões realizadas.

Matriz de Confusão

Uma tabela que mostra o número de verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos previstos pelo modelo. É usado para avaliar o desempenho de um modelo de classificação e fornece mais detalhes sobre o desempenho do modelo.

F1-score, precisão e recall

Estas são outras métricas de avaliação comumente usadas para modelos de classificação. Eles fornecem um equilíbrio entre precisão e recall e dão uma ideia melhor de quão bem o modelo está se saindo.

R2-Score/coeficiente de determinação

Esta é uma métrica comumente usada quando o modelo é uma regressão. O R2 Score é uma medida de quão bem o modelo é capaz de explicar a variação na variável alvo.

Erro Médio Quadrático (MSE)

Esta é uma métrica comumente usada para modelos de regressão. Ela mede a média das diferenças quadráticas entre os valores previstos e reais.

Validação Cruzada

É uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo dividindo os dados em conjuntos de treinamento e teste e, em seguida, avaliando o desempenho do modelo no conjunto de testes.

A métrica que você usa para avaliar o desempenho do seu modelo dependerá do tipo de problema que você está tentando resolver e das características dos seus dados. É importante lembrar também que uma alta precisão ou um baixo erro não garantem que o modelo seja capaz de generalizar bem.

Por isso, é importante realizar uma avaliação completa do desempenho do modelo e considerar todas as métricas relevantes. Dessa forma, você poderá ter uma visão mais precisa do quão bem o seu modelo está se saindo e como pode melhorá-lo.

Escolhendo a plataforma certa para sua IA

Implantar um modelo de IA depois de treiná-lo é o processo de tornar o modelo acessível e utilizável para que outras pessoas possam fazer previsões ou tomar ações com base nele. Existem várias maneiras de implantar um modelo de IA, alguns dos métodos mais comuns incluem:

Serviços Web: Uma maneira de implantar um modelo é criando um serviço web que recebe uma entrada e retorna uma previsão ou ação com base nessa entrada. Frameworks populares para implantar modelos como serviços web incluem Flask e Tornado.

Aplicativos móveis: Você também pode implantar seus modelos de IA em aplicativos móveis, usando frameworks como TensorFlow Lite ou Core ML para iOS e Android, respectivamente.

Serviços baseados em nuvem: Muitos provedores de nuvem, como AWS, GCP e Azure, oferecem serviços baseados em nuvem que permitem implantar seus modelos de IA e torná-los acessíveis por meio de APIs.

On-Premise: Você também pode implantar o modelo no local, para ter mais controle sobre o ambiente, segurança e outros fatores.

Dispositivos de hardware: Você também pode implantar seus modelos de IA em hardware especializado, como GPUs, TPUs, dispositivos edge ou dispositivos IoT.

Sistemas embarcados: Você também pode implantar seus modelos em sistemas embarcados, como robótica, drones, carros ou outros sistemas físicos.

O método de implantação que você escolher dependerá do problema que está tentando resolver, dos recursos disponíveis e dos requisitos específicos do seu ambiente de implantação. É importante também considerar escalabilidade, desempenho, monitoramento e manutenção ao implantar modelos de IA.

Independentemente do método escolhido, é crucial garantir que o modelo seja implantado com segurança e eficiência. Para isso, é importante testar o modelo antes de implantá-lo e monitorar regularmente seu desempenho após a implantação.

Manutenção e Fine-tuning da inteligência artificial

No entanto, o trabalho não acaba aí. Manter e ajustar um modelo de IA após a implantação é um processo contínuo que é fundamental para garantir que o modelo continue a desempenhar bem ao longo do tempo.

Algumas das etapas importantes para manter e ajustar um modelo de IA incluem:

Monitorar o desempenho do modelo

Isso pode ser feito avaliando regularmente o desempenho do modelo em um conjunto de dados de retenção ou monitorando o desempenho do modelo em produção usando um sistema de registro e acompanhamento de métricas.

Retreinar o modelo

À medida que novos dados ficam disponíveis, é importante reconfigurar o modelo para garantir que ele continue a desempenhar bem. Isso pode ser feito atualizando o modelo incrementalmente com novos dados ou retraindo-o completamente do zero.

Ajustar o modelo

Conforme o modelo é usado ao longo do tempo, pode ser necessário ajustar certos aspectos do modelo, como a taxa de aprendizado ou o número de camadas no modelo, para melhorar seu desempenho. Isso pode ser feito por meio de técnicas como pesquisa em grade ou pesquisa aleatória.

Otimização de hiperparâmetros

Essa é uma maneira mais sofisticada de ajustar os parâmetros do modelo para melhorar seu desempenho. Isso pode ser feito usando técnicas como otimização bayesiana, algoritmos evolutivos ou métodos baseados em gradiente.

Gerenciar a deriva de dados

Com o tempo, as características dos dados nos quais o modelo está fazendo previsões podem mudar. Isso é conhecido como deriva de dados e pode levar a uma degradação no desempenho do modelo. Gerenciar a deriva de dados envolve detectá-la e abordá-la com técnicas como reconfiguração ou uso de detectores de deriva.

Gerenciar a implantação do modelo

Isso inclui monitorar e manter o desempenho do modelo em produção, gerenciar a infraestrutura, garantir que ela esteja atualizada e escalável, monitorar os registros e lidar com os erros que surgem.

Em resumo, a chave para manter e ajustar um modelo de IA é ter um processo sistemático e contínuo para monitorar o desempenho do modelo, atualizá-lo com novos dados e ajustar os parâmetros do modelo conforme necessário para melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Quando você deve criar seu próprio software de IA

A criação de um projeto de inteligência artificial pode parecer assustadora, mas com a abordagem certa, pode ser um processo interessante e enriquecedor. O primeiro passo é entender claramente os objetivos do seu projeto e definir os objetivos que você deseja alcançar com a inteligência artificial. Para fazer isso, você precisará entender o que é possível com a tecnologia atual de IA e o que é viável para o seu negócio.

Quando você está criando um projeto de IA, pode ser tentador ir direto para a construção de um modelo. No entanto, é importante que você dedique tempo suficiente para definir os objetivos e escopo do projeto antes de começar a trabalhar na construção do modelo.

Uma das primeiras decisões que você precisa tomar é se deve construir o seu próprio software de IA ou usar um modelo de assinatura AIaaS (Artificial Intelligence as a Service). A resposta para essa pergunta depende de suas necessidades específicas e do escopo do projeto. 

Você deve construir seu próprio software de IA quando as capacidades de IA formam a espinha dorsal do seu negócio. 

Informações importantes para considerar

  • O modelo de assinatura AIaaS, assim como qualquer SaaS, é conhecido por custar mais a longo prazo.
  • O AIaaS impõe um limite de dados que impede a escalabilidade.
  • Uma solução personalizada de IA que melhor se adapta às necessidades do seu negócio sem precisar esperar pelo atendimento ao cliente e com total controle.
  • Maior controle sobre riscos como segurança e armazenamento de dados, problemas técnicos e tempo de inatividade. Isso é importante não apenas para relatórios ESG; seus clientes e acionistas esperarão melhor gerenciamento de riscos em tempos turbulentos.
  • Você é proprietário da tecnologia de IA, dos dados e dos ativos, e pode modificá-los ou alugá-los conforme necessário.

Se você achar esses motivos convincentes o suficiente, agora você pode avançar para os principais passos na construção de um produto de software de IA. Um dos primeiros passos é a construção de uma equipe de IA. 

Para construir uma equipe de IA eficaz, você precisará de membros com diferentes habilidades e conhecimentos. Por exemplo, você precisará de um cientista de dados que possa trabalhar com os dados para criar modelos de IA e um engenheiro de software que possa implementar esses modelos em um sistema de produção.

Quanto custa para criar uma IA

A resposta depende das necessidades específicas do seu negócio.

Por exemplo, a Netflix gasta cerca de US $1,5 bilhão em tecnologia anualmente, grande parte desse orçamento é gasto em IA. A IA ajuda a personalizar recomendações para cada usuário individual e também automatiza muitos de seus processos, como a criação de legendas. 

Mas se você é uma pequena empresa com um orçamento limitado, pode começar com algo simples, como usar um software de IA para automatizar seu suporte ao cliente com um chatbot. Isso pode ser feito de forma relativamente barata e liberará sua equipe para se concentrar em outras tarefas.

Por outro lado, se você é uma grande empresa com muito dinheiro, pode investir em aplicativos de IA mais complexos, como o desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizado para seus clientes. 

Nesse caso, o custo pode ser substancialmente maior.

É importante entender que um MVP simples, ou produto mínimo viável, pode ser construído usando tecnologia de código aberto por um custo próximo a zero, mas para criar um projeto de IA de alta qualidade com uma taxa de precisão alta, você desejará uma solução personalizada que aprende com uma grande quantidade de dados.

Portanto, se você está pensando em criar uma IA para o seu negócio, é fundamental avaliar as suas necessidades e possibilidades financeiras. Se a sua empresa tem um orçamento limitado, comece com algo simples. Se você tem recursos financeiros maiores, invista em soluções de IA personalizadas. 

Lembre-se, uma solução de IA pode ser altamente benéfica para sua empresa, economizando tempo e recursos valiosos, aumentando a eficiência e melhorando a experiência do cliente.

Funções em uma equipe dedicada a inteligência artificial

Construir uma equipe para trabalhar com inteligência artificial é um processo crucial para o sucesso do projeto. Essa equipe precisa ser composta por diferentes tipos de profissionais com habilidades e conhecimentos específicos para atingir os objetivos da empresa.

Em geral, uma equipe de inteligência artificial é formada por três tipos de funções: negócios, análise de dados e engenharia de software. Cada uma dessas funções tem uma responsabilidade-chave no desenvolvimento do projeto, mas é importante ressaltar que todos os membros da equipe precisam ter uma alfabetização em dados.

Profissionais de negócios

Os profissionais de negócios são responsáveis por garantir que o projeto de IA esteja alinhado com as metas comerciais da empresa. Eles precisam trabalhar em conjunto com várias partes interessadas, como o jurídico, a contabilidade, o marketing e os investidores, para que o projeto seja concluído dentro do orçamento e prazo previstos.

Analistas de dados

Os especialistas em análise de dados, por sua vez, são responsáveis por coletar, analisar e interpretar os dados para extrair informações relevantes para o projeto. Esse grupo pode incluir cientistas de dados, engenheiros de dados, analistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Eles precisam ter uma combinação de habilidades técnicas em matemática, estatística, programação e gerenciamento de banco de dados.

Engenheiros de Software

Já os profissionais de engenharia de software de IA são responsáveis por projetar, desenvolver e testar o software de inteligência artificial. Eles precisam ter experiência em DevOps e MLOps para garantir que o software esteja sendo desenvolvido de maneira eficiente e eficaz.

É importante ressaltar que, além das habilidades técnicas, a equipe de IA precisa ter uma boa comunicação e capacidade de trabalho em equipe para alcançar os objetivos do projeto. 

A equipe de IA deve responder a questões importantes, como:

Como os projetos de IA serão gerenciados?

É importante considerar o contexto da empresa. 

Se a empresa favorecer a metodologia de gerenciamento de projetos Waterfall, será viável para projetos de IA de alto risco? Para gerenciar os riscos de falha do projeto, quanto tempo será necessário para que a equipe aprenda?

A IA ainda é uma tecnologia nova que requer uma mudança significativa de mentalidade. 

Além disso, há uma escassez global de talentos em IA. É difícil encontrar uma equipe inteira de especialistas.

É normal ter membros da equipe que trabalhem em um projeto de IA em nível empresarial pela primeira vez. 

Certifique-se de que alguns membros da equipe sejam experientes em IA e trabalhem em conjunto com outros que estão começando a jornada em IA.

Em resumo, a criação de uma equipe dedicada à inteligência artificial requer planejamento e habilidades específicas. Ao montar a equipe certa e responder às questões importantes, você pode criar um software de IA bem-sucedido.

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Foto do autor

Pedro Mandelli

Estudante de Sistemas de Informação na Universidade Federal de Santa Catarina. 4 anos de Experiência gerando crescimento para empresas online, principalmente com compra de mídia online e criação de conteúdos, tanto em vídeo como escrito. Comecei a estudar inteligência artificial para alavancar minha produtividade como indivíduo e nos meus projetos, porém percebi que faltava muito conteúdo sobre o assunto. A partir da minha experiência prática, estou criando o site Domine IA, com o objetivo de divulgar minhas ferramentas e ajudar pessoas a entenderem como usar inteligência artificial para produzir mais e melhor.

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