Adoção de IA

Este artigo oferece uma visão geral executiva das soluções de IA da Microsoft e ajuda os decisores a determinar como a sua organização deve adotar a IA.

As organizações estão a investir em IA para criar valor empresarial. O desafio é determinar onde a IA pode entregar valor e se esse valor justifica o investimento. Sem uma estratégia clara, as equipas podem experimentar sem produzir valor suficiente e o investimento em IA pode tornar-se fragmentado.

As soluções de IA da Microsoft respondem a diferentes necessidades empresariais e oferecem diferentes níveis de personalização. Esta gama oferece às organizações opções para alinhar os investimentos em IA com o valor que esperam alcançar.

Resultado: Esta orientação ajuda os decisores a estabelecer as bases para a adoção da IA e a determinar onde a sua organização deve investir.

Árvore de decisão e arquiteturas de IA

1. O que é IA?

A inteligência artificial (IA) utiliza algoritmos para analisar dados e produzir resultados. Muitos modelos de IA aprendem padrões a partir de dados existentes e usam esses padrões para processar nova informação e produzir resultados. As capacidades de IA dividem-se geralmente em três grandes áreas:

• IA tradicional (não generativa): Analisa dados e produz resultados para um propósito definido, como fazer previsões, classificar informação e detetar anomalias.

• IA generativa: Cria novo conteúdo ou respostas com base no pedido do utilizador e no contexto disponível. Utilizações comuns incluem redigir conteúdo, responder a perguntas, resumir informação, gerar código e ajudar os colaboradores no seu trabalho.

• IA Agente: Utiliza modelos de IA com instruções e ferramentas para perseguir um objetivo e completar tarefas. Os agentes podem interpretar pedidos, determinar o que fazer e usar sistemas conectados para tomar ações dentro de permissões e controlos definidos.

Estes tipos podem trabalhar em conjunto. Por exemplo, um agente pode usar IA generativa para interpretar um pedido e IA tradicional para fazer uma previsão antes de tomar uma ação autorizada. A decisão empresarial não é, portanto, simplesmente a de saber se se deve adotar a IA. É onde a IA pode criar valor e qual é o nível de capacidade adequado para cada caso de uso.

2. Fundamentos da adoção da IA

O que deve a liderança fazer primeiro? A adoção bem-sucedida da IA exige mais do que escolher a tecnologia certa. Os líderes precisam de criar condições organizacionais que permitam às equipas usar a IA de forma produtiva e responsável. Comece com três ações:

• Lidere a adoção da IA: Como devem os líderes orientar a adoção da IA? A adoção da IA funciona melhor quando os líderes executivos estabelecem uma direção comum para a organização. Os líderes devem definir os resultados empresariais que a IA deve apoiar e fornecer patrocínio visível para essas prioridades. Uma estratégia ou carta de IA deve documentar as prioridades organizacionais e os direitos de decisão. Deve também definir como a organização mede o valor dos investimentos em IA.

• Centralizar a governação da IA: O que devemos centralizar? A IA cria decisões de governação que se aplicam em toda a organização. As organizações bem-sucedidas estabelecem uma responsabilidade central pelas políticas e normas de IA a nível organizacional. Uma função central de governação, como um Centro de Excelência em IA, pode definir os requisitos da IA responsável e os limites comuns. Os grupos empresariais podem então explorar oportunidades de IA dentro desses limites. Consulte Políticas de IA Responsável.

• Acesso da força de trabalho: Quem deve ter acesso à IA? O acesso amplo a capacidades aprovadas de IA pode ajudar as organizações a identificar usos valiosos para a IA e a construir experiência organizacional. Os colaboradores compreendem os processos de negócio que realizam diariamente e conseguem identificar oportunidades onde a IA pode melhorar o seu trabalho. As organizações devem combinar o acesso com a formação para que os colaboradores compreendam como utilizar as capacidades de IA aprovadas de forma eficaz e responsável.

3. Que IA devemos usar?

Que soluções de IA devemos disponibilizar? As organizações geralmente adotam a IA para dois grandes propósitos:

• Aumente a eficiência individual: A IA ajuda os colaboradores a realizar o trabalho de forma mais eficaz através de capacidades como redação, investigação, preparação de reuniões e descoberta de informação.

• Automatizar funcionalidades empresariais: A IA ajuda as organizações a expandir ou melhorar funcionalidades empresariais através de capacidades como agentes, previsão e apoio à decisão.

A Microsoft fornece soluções para ambos os propósitos. As organizações devem optar pela solução que cumpra os seus requisitos com a menor responsabilidade operacional. Uma maior personalização geralmente exige competências mais especializadas e maior responsabilidade operacional. Utilize a árvore de decisão da IA da Microsoft.

3.1 Melhorar a eficiência individual

Quer aumentar a eficiência individual? Se o objetivo é melhorar a forma como os colaboradores trabalham, identifique onde precisa de ajuda. A Microsoft oferece experiências de IA que podem apoiar colaboradores em toda a organização, dentro de produtos específicos ou em funções específicas.

3.2 Automatizar funcionalidades empresariais

Quer automatizar funcionalidade empresarial? Se o objetivo é aumentar ou automatizar processos empresariais, escolha a solução de IA que ofereça o nível de personalização necessário com a menor responsabilidade operacional.

3.2.1 IA em plataformas SaaS

Quer disponibilizar plataformas de desenvolvimento de IA SaaS (low-code, no-code)? As plataformas SaaS e low-code reduzem o esforço técnico necessário para criar capacidades de IA. Comece com estas opções de IA quando proporcionarem personalização suficiente para a necessidade do negócio. O Microsoft Copilot Studio fornece uma plataforma gerida para criar agentes e ligá-los a dados e sistemas organizacionais.

3.2.2 IA em plataformas Azure (PaaS)

Quer construir IA com soluções de plataforma Azure como serviço? As plataformas de IA Azure geridas proporcionam uma maior personalização do que o desenvolvimento SaaS sem exigir que as organizações gerirem diretamente a infraestrutura de computação subjacente. Use esta abordagem quando as capacidades SaaS não fornecem controlo suficiente sobre modelos, lógica de aplicação, integração de dados ou desenvolvimento de IA.

3.2.3 IA na infraestrutura Azure

A infraestrutura do Azure não deveria ser a abordagem padrão para adoção de IA. Utilize plataformas de IA gerida quando cumprem requisitos empresariais e técnicos. A infraestrutura Azure é adequada quando a organização necessita de controlo sobre modelos ou ambientes de execução que as plataformas geridas não conseguem fornecer. Também pode suportar requisitos especializados de desempenho ou conformidade. As organizações que escolhem esta abordagem devem prever um maior nível de especialização técnica e responsabilidade operacional contínua.

4. Como preparar uma base de dados de IA

Como devem os dados suportar a IA? A IA não exige que as organizações criem uma estratégia de dados totalmente nova antes do início da adoção. As capacidades de dados necessárias dependem das soluções de IA e dos casos de uso que a organização adota. Identifique os dados organizacionais que cada capacidade de IA necessita e garanta que pode aceder aos dados de forma segura e governá-los adequadamente. Para orientação, consulte Plataforma Unificada de Dados para IA e Análise.

5. Como adotar a IA

O Cloud Adoption Framework da Microsoft oferece-lhe um caminho estruturado, e pode destilá-lo em etapas para a adoção da IA. Cada passo constrói-se sobre o anterior.

• Planeamento de IA: Transformar casos de uso de IA num plano para os levar para produção.
• Pronto para IA: Saiba como as cargas de trabalho de IA se encaixam na sua zona de aterragem no Azure e determine se a sua arquitetura ou governação precisa de mudar.
• Governar, proteger e gerir a IA: Estabelecer padrões para governar, proteger e gerir cargas de trabalho de IA.