• Grasiela Lima

4 desafios comuns que as empresas podem enfrentar ao adotar Machine Learning

Ideias equivocadas e adoção de medidas sem conhecimento específico podem dificultar a implementação. Descubra os principais desafios enfrentados pelas empresas e como superá-los.


Grandes ou pequenas, todas as organizações podem se beneficiar com a adoção de estratégias de Machine Learning. Seja por meio de previsões aprimoradas e baseadas em dados, estimativas de necessidades, personalização aprimorada de serviços e produtos, automação de centrais de atendimento ao cliente e até coleta de informações de redes sociais - o importante é conseguir identificar essas oportunidades e aproveitar os avanços recentes do Machine Learning (ML).


Entretanto, nem sempre é fácil e simples implementar uma estratégia dessas. E ela depende de vários fatores. Não basta apenas uma equipe de cientistas de dados - é preciso também mudanças de mentalidade na organização e a adesão de executivos seniores ao projeto.


Além disso, ideias equivocadas e adoção de medidas sem conhecimento específico podem dificultar a implementação. Por isso, selecionamos os quatro desafios mais comuns e importantes que as empresas enfrentam, com sugestões de como superá-los.


Desafios comuns que as empresas podem enfrentar ao adotar Machine Learning:


1 - Estratégia de dados:


Um dos principais desafios apontados pelas empresas para a adoção do Machine Learning são as fontes de dados. Para ter sucesso nessa jornada, a organização precisa ter uma estratégia organizada de dados, que consiga identificar quais dados estão à disposição, onde estão localizados, quem possui o controle e onde devem estar para que a equipe obtenha o acesso integral. É preciso pensar também em quais dados pretende ter no futuro e projetar um plano para obtenção desses dados.


Sem uma estratégia coerente de dados, pode haver desperdício de tempo das equipes de TI e de cientistas de ML contratados, que passarão muito tempo gerenciando, limpando e organizando informações, às vezes sem ter o suporte necessário para resolver problemas cruciais. Por isso, é interessante que a empresa permita a quebra de todos os silos de dados e a coleta de dados certeiros, mantendo assim a segurança e a conformidade.


2 - Como começar:


Todas as empresas podem se beneficiar com a adoção de Machine Learning, mas poucas sabem exatamente como começar a implementação. Outra questão é saber identificar quais problemas podem ser resolvidos com Machine Learning e quais não podem.


As empresas precisam identificar casos de uso que agregam muito valor e que possibilitam resultados mensuráveis. Entretanto, não é uma tarefa fácil, já que existem muitas influências sobre o que o Machine Learning pode ou não fazer. Por isso, é importante contar com auxílio especializado para identificar os problemas, casos de uso de maior valor e obter orientação na implantação.


3 - Déficit de habilidades de Machine Learning (ML):


A falta de mão de obra qualificada é um grande desafio, gerado pela transformação digital acelerada nos últimos anos e pelo aumento do uso de inteligência artificial. Cientistas de dados e especialistas em Machine Learning estão entre os profissionais mais escassos e requisitados no mercado atual.


É bem provável que sua empresa não consiga contratar todos os profissionais necessários, portanto, pode ser interessante criar iniciativas e planos de desenvolvimento de habilidades voltadas às equipes internas ao invés de focar recursos em equipes externas.


4 - Tempo desperdiçado em tarefas genéricas:


Criar sua própria estrutura e ferramentas para gerenciar dados ao invés de usar serviços já existentes pode não ser a melhor solução. A tendência de desenvolver essas estruturas de forma interna e do zero pode desperdiçar tempo e recursos, que poderiam ser usados de forma mais assertiva.


É possível aproveitar serviços e produtos de nuvem, como os da AWS (Amazon Web Services), que oferecem infraestrutura e as ferramentas necessárias para acessar dados, desenvolver, testar e implantar modelos de Machine Learning, com ferramentas específicas para cada necessidade. Ao usar as ferramentas e serviços já existentes, a empresa pode se dedicar a contribuir com a equipe de TI com sua expertise, especialização no assunto, valor agregado e conhecimento do setor, gerando ideias para resolver os problemas específicos.


Apesar de não ser inteiramente novo, o Machine Learning ainda está na “infância”. E o caminho para o sucesso dentro dessa abordagem nem sempre é simples. Várias organizações precisam de ajuda de um parceiro especializado nessa jornada.


Que tal contar com o suporte de quem realmente entende do assunto? Entre em contato e descubra esse novo mundo!


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