<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=1159528794088341&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">

BLOG SYNNEX WESTCON-COMSTOR
O blog dos negócios de TI.

Como aprimorar a adoção de Inteligência Artificial e Machine Learning nas empresas?

Há inúmeros métodos e ferramentas diferentes para manter a máquina em constante atualização e aprendizado.

 

Adotar estratégias baseadas em análises de dados requer a garantia de que precisará melhorar e readaptar o software e os elementos utilizados por meio do Machine Learning e a Inteligência Artificial.

Para manter um sistema exercendo suas funções com êxito, sabedoria e agilidade, é preciso mantê-lo sempre atualizado e com novas formas de aprendizado, se possível, padronizadas.

Há inúmeros métodos e ferramentas diferentes para manter a máquina em constante atualização e aprendizado, mas cada software é único e, por isso, os padrões muitas vezes não se encaixam e também precisam ser atualizados para a máquina manter o seu trabalho: aprender e responder com êxito a análise de dados.

Qual a importância do Machine Learning e Inteligência Artificial para as empresas?

Antes de apresentar as formas de aprimorar a tecnologia baseada em inteligência e aprendizado da máquina, é preciso entender seus feitos para as empresas.

O termo Machine Learning, ou aprendizado de máquinas, como o próprio nome sugere, é o ato das máquinas serem programadas para aprender. Este conceito caminha ao lado da Inteligência Artificial, que por sua vez, também utiliza a ciência de dados para reconhecer padrões e tomar atitudes com base nos algoritmos recebidos.

Para os negócios, esta tecnologia não é só muito benéfica como também necessária. Os softwares de Machine Learning são utilizados para captar dados, cruzar as informações, analisá-los e entregá-los aos gestores para as melhores tomadas de decisões.

Além desta utilidade, com a máquina em constante aprendizado, ela é programada para “pensar e agir” quando receber os algoritmos necessários para tais ações.

Por exemplo, um sistema utilizado na medicina, onde após receber as informações sobre os sintomas de um paciente, a máquina analisa os resultados, cruza as informações obtidas em sua base de algoritmos e entrega as possíveis doenças ao médico ou profissional.

Acesse nosso treinamento

Agora que já sabemos o porquê as empresas devem investir em Aprendizado de Máquina e Computação inteligente, é hora saber como manter o sistema funcionando em perfeitas condições.

4 formas de aprimorar a adoção de Inteligência Artificial e Machine Learning

Assim que uma empresa contrata um software, independentemente de sua função, ela precisa saber quais os cuidados necessários para as fontes de dados e também como mantê-los sempre ativos, funcionando em perfeitas condições, mantendo as informações seguras e relevantes.

1 – Tenha uma boa equipe de TI

Parece óbvio, mas não é. É comum, principalmente em empresas pequenas, contratar soluções para seu negócio e não ter nenhum responsável para lidar com o sistema.

Ao adquirir uma tecnologia que lida com um grande volume de dados, é preciso saber que terá atualizações constantes e, para isso, precisará de profissionais capacitados para a ação.

Então, contrate uma equipe que possa lidar com a tecnologia e com os usuários finais, no qual além de compreender os algoritmos possa desfrutar e analisar os insights recebidos pelo sistema.

2 – Saiba quando descartar aplicativos e ferramentas obsoletas

A tecnologia é um setor que não para de crescer, por isso é extremamente importante manter os sistemas atualizados e saber quando é hora de descartá-lo.

A evolução tecnológica é incrível e perspicaz, o que hoje funciona perfeitamente, no ano que vem já pode ser considerado ultrapassado, este é um outro fator para considerar na hora de contratar uma equipe de TI, alguém que seja capaz de se adaptar ao mercado e andar junto com as atualizações.

Portanto, não se apegue a aplicativos, mesmo sendo viável manter o seu sistema sempre em atualização, chegará um dia em que alguns softwares de Machine Learning e Inteligência Artificial estarão ultrapassados.

3 – Utilize sistemas de automatização para o ciclo de vida do software

Evitar a perda de tempo atualizando constantemente um software não é um bom negócio para as empresas, por isso, se for possível automatizar este processo, faça.

Um software de automação pode facilitar as transferências entre TI e ciência de dados, melhorando o processo de implantação.

4 – Mantenha o aprendizado da máquina sempre ativo

Talvez este seja o passo mais importante para um software manter a sua função: captar, analisar e oferecer os melhores resultados e insights.

Com um grande volume de dados e a intenção da empresa em crescer, é extremamente importante manter o sistema sempre atualizado, acompanhando a evolução tecnológica e as intenções do negócio.

 

Posts relacionados

6 tecnologias essenciais para adaptar sua empresa ao trabalho híbrido

Após a popularização do Home Office durante a pandemia do coronavírus, muitas empresas estão adotando agora um modelo de trabalho flexível, em que os colaboradores podem escolher se querem voltar ao escritório ou continuar em casa.  

Ciência dos dados: O que é e por que as empresas devem investir nessa tendência?

90% dos dados existentes no mundo atualmente foram gerados nos últimos dois anos. Este oceano de informação cresce diariamente e precisa ser explorado. 

Virtualização de desktop: o que é e quais as vantagens para as empresas?

Entenda como essa tendência funciona e os benefícios práticos que podem proporcionar no dia a dia corporativo. 

Escreva seu comentário