Nem sempre a IA funciona. Por que?

Com o hype e a onipresença da IA, parece que ela pode resolver praticamente qualquer problema. Talvez teoricamente, mas na realidade, a IA não é adequada para muitos desafios. "A adequação da IA ​​funciona em um espectro ainda limitado", ressalta Anthony J. Bradley, VP de Tecnologias Emergentes e Pesquisa de Tendências do Gartner. Na sua opinião, existem essencialmente quatro fatores que determinam onde está qualquer problema nesse espectro:

1. Resultado conhecido
2. Disponibilidade de dados
3. Probabilidades de sucesso
4. Consequências do fracasso

"Eles aplicam-se literalmente a qualquer desafio de IA", diz ele. "Se você for um gigante farmacêutico tentando determinar onde encaixar a IA em seu processo de descoberta de medicamentos. Funciona. Se for um varejista tentando aplicar a IA para descobrir como vender mais para determinados segmentos de clientes, também. Se você for um provedor de software tentando incorporar IA em seu produto, idem."

As principais perguntas que as liderança de negócios devem fazer ao explorar o potencial do projeto de IA são:

• Como é a resposta certa?
• Temos certeza de que os dados que temos levarão à resposta?
• Quantas variáveis ​​estamos olhando e quais são as chances de acertarmos na resposta certa?
• Quais são os riscos para o nosso negócio se erramos na resposta e as recompensas valem os riscos?