Lições aprendidas no universo da Inteligência Artificial

Por mais de duas décadas, nós e outras companhias desenvolveram soluções para extrair, conectar e organizar conteúdo e dados

Adaptado de Lessons learned in the AI space, para o Answer On.

Há três anos, a Thomson Reuters lançou seu Centro de IA no Canadá e rapidamente se transformou em um dos maiores centros de IA do país. Agora, empresas de todas as formas e tamanhos estão criando hubs semelhantes, focados em inteligência artificial, para aproveitar os benefícios dessa tecnologia.

No aniversário de nosso lançamento, queria compartilhar algumas das lições que aprendemos ao longo do caminho.

“Você não pode fazer isso”

E se uma dessas grandes demandas fosse menos onerosa? De repente, um novo mundo se abre, onde o valor de um advogado pode se basear em suas contribuições legais e brilhantismo, em vez de conseguir um livro robusto de novos negócios a cada ano.

“Você não pode fazer isso”

Primeiro, ignore os pessimistas. Vários líderes do setor de tecnologia canadense fizeram comentários imprecisos sobre o fracasso das empresas canadenses em comercializar e dimensionar suas soluções. Como empresa canadense, somos a prova de que podemos criar soluções de ponta que são comercializadas globalmente.

Mas não se trata apenas de opositores - muitas vezes você precisa conquistar parceiros e partes interessadas internos e convencê-los a adotar a visão que deseja alcançar.

Objetivo

Antes de iniciar um empreendimento de IA, você deve se perguntar: "Qual é o objetivo da sua equipe?"

Antes de lançarmos nossa iniciativa de IA, começamos com dois objetivos principais: i) ajudar a empresa a fornecer produtos de IA aos clientes; e ii) simplificar e transformar o trabalho do conhecimento.

O primeiro objetivo nos mantém fundamentados na criação de valor comercial; e o segundo nos fornece uma bússola direcional para não nos distrairmos com inovações incrementais e projetos pontuais.

Equipes

 

Não posso enfatizar o suficiente a importância de trabalhar com a equipe de negócios mais ampla. Muitas organizações, incluindo a Thomson Reuters, procuram fundamentar sua estratégia de IA como a combinação de grandes quantidades de dados com curadoria, tecnologia e experiência no assunto. Todos os três componentes são necessários.

Usando essa base, os projetos de IA geralmente podem se dividir em três equipes diferentes, abordando diferentes fluxos de trabalho:

  • A equipe de design do produto é composta por desenvolvedores que trabalham com clientes e apoiados por cientistas, designers de UX, marketing e vendas.
  • A equipe de engenharia que faz interface com a equipe de design na construção do produto e com a equipe de algoritmos para ajudar a "implementar a IA" em escala.
  • A equipe de algoritmos responsável pelo design dos componentes de IA.

De fato, a maioria dos nossos projetos de IA não era para aplicar um algoritmo em um conjunto de dados; em vez disso, tratavam de capturar as nuances de um domínio de maneira computável. Isso requer especialistas no assunto e cientistas trabalhando juntos - é por isso que nossos projetos costumam ter uma proporção de um para um de cientistas e especialistas no assunto.

Talento

A realidade de trabalhar em IA é que há uma escassez de talentos. A retenção e o recrutamento precisam ser uma atividade contínua incorporada à organização de maneira a focar a liderança no talento. No final das contas, suas soluções são tão boas quanto as pessoas que as fabricam.

Tempo

Pode parecer redundante, mas você precisa garantir que esteja construindo em tempo suficiente para que a tecnologia aprenda o que você precisa dela. O aprendizado de máquina é um processo interativo e "ensinar" a máquina a fazer avaliações de qualidade leva tempo.

Cliente e foco comercial

Existem aplicações interessantes e emocionantes para a inteligência artificial; mas se esses aplicativos não resolverem o problema do cliente ou lhes oferecerem uma vantagem, eles não o comprarão. Não culpe o cliente por não adotar sua tecnologia.

É uma lição difícil de aprender, mas uma falha em envolver seus clientes no processo de desenvolvimento pode resultar em um tremendo desperdício de recursos e tempo.

Ética e imparcialidade

Nós tendemos a pensar em viés em termos da natureza dos aplicativos. Para aplicativos críticos, transparência e explicabilidade são essenciais. Em alguns aplicativos, se você não puder fazer um exame cruzado, não poderá usá-lo. Em outros, ter um humano no circuito que é responsável por tomar decisões serve ao propósito.

Para aplicativos não críticos, a barra é menor, mas é preciso garantir que a IA adira a certos princípios éticos e de confiança. Por exemplo, ser transparente sobre quais dados do cliente são usados ​​e como. Estabelecer processos de governança e auditoria de dados para evitar abusos. Garantir que as soluções estejam, na medida do possível, isentas de preconceitos deve ser um objetivo de design essencial.

Finalmente, à medida que refletimos sobre nossos últimos três anos (um éon no tempo da IA), vemos claramente que a IA não é uma narrativa no futuro - ela já está aqui.

Por mais de duas décadas, nós e outros desenvolvemos soluções para extrair, conectar e organizar conteúdo e dados. O que mudou é que a tecnologia amadureceu significativamente - as ferramentas são mais complexas e ainda mais simples de usar. Juntamente com o influxo de ainda mais dados, computadores mais poderosos e infraestrutura sob demanda, o impacto potencial da tecnologia de IA está se expandindo exponencialmente.

Estes são desenvolvimentos emocionantes. Mas, como 'cientista praticante', minha fórmula permanece a mesma. Concentre-se no valor que deseja criar e no problema que deseja resolver - e verifique se eles são dignos e impactantes.

Concentre-se no futuro que você deseja criar e planeje. Então pense em como chegar lá. Provavelmente, você precisará de IA - mas, lembre-se, a menos que esteja no ramo de IA, a IA é apenas uma ferramenta para ajudá-lo a criar sua visão.

 

 

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