Ai está quente! então porque é que as empresas demoram a aquecer para onde posso comprar bitcoins com dinheiro

Se a promessa é tão fenomenal – por que a AI é um cidadão de segunda classe? Pedimos a quatro especialistas em IA que compartilhassem seus pensamentos sobre o que está mantendo as organizações de volta. É claro que os dados e a infraestrutura legada são dois dos desafios, mas, surpreendentemente, o mesmo acontece com o talento. Porque, enquanto supostamente supõe-se que a IA substitua os humanos, os humanos ainda fazem parte da equação.

Eu realmente vejo a IA sendo usada prontamente em pequenas empresas de tecnologia. Geralmente, isso faz parte do grupo principal, pois as pessoas que iniciam essas empresas geralmente são especialistas em AI ou especialistas em IA que fazem par com especialistas no domínio. O que tenho consistentemente testemunhado é que empresas mais estabelecidas têm muito mais dificuldade em adotar IA – especialmente AI no contexto de busca inteligente, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.


Algumas razões pelas quais eu acho que a adoção é lento:

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A base para o desenvolvimento de bons modelos de ML e PNL é DATA. Independentemente de seus dados rotulados ou não identificados ou de registros de pesquisa, as organizações precisam ter prontamente um bom armazenamento de dados para que os cientistas de dados explorem e criem modelos. Criar um armazenamento de dados altamente acessível é um investimento pesado e requer muito tempo de engenharia de dados para fazer as coisas acontecerem.

Enquanto um banco de dados é uma parte da história, uma estratégia de implantação de modelo é outra. Como você obtém dados brutos no seu banco de dados fazer previsões de atividade de fraude em seu site? Este é mais um investimento em que as empresas precisam garantir que haja um caminho de engenharia claro para levar seus modelos do protótipo à produção.

Vamos falar de hypes relacionados a dados. Nós vimos de tudo, de big data a ciência de dados para aprendizado de máquina. Estamos atualmente na fase de IA e de aprendizagem profunda. Sempre haverá tecnologias sensacionalistas e algumas empresas tendem a ficar realmente presas a isso. Eles tentam encaixar seus dados e problemas de automação no molde do atual hype. Isso simplesmente não funciona.

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Kavita Ganesan é cientista sênior de dados no Github e possui Ph.D em Text Mining, Analytics e Search. Ela tem mais de uma década de experiência na construção de modelos escalonáveis ​​de Aprendizado de Máquina e PNL para várias empresas para as quais trabalhou, incluindo eBay, 3M e GitHub. Em 2017, a Kavita liderou o lançamento do primeiro pipeline NLP e Machine Learning em escala de produção no GitHub, com o lançamento de tópicos do GitHub tocando milhões de repositórios.

Se você não pode contratar novos talentos, treine o talento atual. O conceito de IA é muito humano e compreensível. Aprendemos observando os padrões em nosso entorno e a IA está treinando máquinas para aprender com os dados que as alimentamos e chegar a conclusões de maneira semelhante a um humano. Isso significa que pode tomar exemplos e aprender com eles para aumentar a exatidão de suas conclusões futuras.

Anupama Joshi é o Gerente Sênior de Engenharia do Reddit, gerenciando os esforços de busca e descoberta desde a ingestão até os resultados e infra até o ranking. Especialista no gerenciamento de equipes multidisciplinares, sua organização está focada na infraestrutura e no desenvolvimento de algoritmos de classificação central e em sinais de classificação para otimizar a qualidade dos resultados de pesquisa.

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Muitas empresas têm código legado e infraestrutura que não são fáceis de construir, e exigem muito investimento da empresa. Os algoritmos AI são geralmente construídos sobre uma camada de dados e ter acesso fácil a dados confiáveis ​​e estruturados pode ser difícil. Existem algumas dificuldades em encontrar o talento certo, escolhendo as ferramentas certas e vendo e comunicando os resultados da IA ​​em um período de tempo razoável entre as organizações.

Kamelia Aryafar, Ph.D., é o Chief Algorithms Officer da Overstock.com, liderando o ML da empresa, data science, engenharia de dados e funções analíticas nas verticais de marketing, cliente, terceirização e website. Desde que ingressou na Overstock.com em 2017, suas equipes integraram algoritmos ML e AI em várias equipes de produtos, incluindo personalização, preços, classificação, pesquisa, sistemas de recomendação, marketing, CRM, tecnologias de publicidade, email, sourcing e cadeia de suprimentos.

Sou uma pessoa que prospera em visualizar e arquitetar como dados, inteligência artificial e tecnologia podem tornar nosso mundo um lugar melhor e mais fácil de viver. A realidade é que os sistemas de IA são realmente difíceis de implementar. AI ainda está em sua infância. Só porque um sistema de IA ganhou contra um ser humano em um jogo, isso não significa que ele pode ser usado em sua empresa para gerar resultados imediatos.

Beena Ammanath, é fundador e CEO da organização sem fins lucrativos Humans For AI Inc. e é um premiado líder de transformação digital sênior com ampla experiência global em Inteligência Artificial, big data e IoT. Seu conhecimento abrange os setores de comércio eletrônico, financeiro, marketing, telecomunicações, varejo, produtos de software, serviços e empresas como a Hewlett Packard Enterprise, a GE, a Thomson Reuters, a British Telecom, o Bank of America, o e * trade e algumas startups do Vale do Silício.

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