TRÊS ESTRATÉGIAS PARA MELHORAR O DESEMPENHO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS AGÊNCIAS GOVERNAMENTAIS
A inteligência artificial não é apenas um benefício para o setor privado; o setor público também pode aproveitar a IA para aumentar as capacidades humanas, melhorar a eficiência na prestação de serviços aos cidadãos e aumentar a produtividade de maneiras inovadoras para apoiar suas missões.
De fato, muitas agências governamentais já estão aproveitando a IA para uma variedade de casos de uso. Segurança cibernética, gerenciamento logístico, gerenciamento da cadeia de suprimentos, gerenciamento financeiro, gerenciamento de pessoal e uma série de tópicos de conformidade, apenas para citar alguns.
Desde ajudar líderes militares a manter máquinas complexas e unidades de segurança cibernética a identificar ameaças cibernéticas em tempo real, a IA permite que as equipes analisem grandes volumes de dados de forma mais rápida e precisa para apoiar a tomada de decisões.
E quando combinada com dados confiáveis, pode gerar valor significativo para as agências governamentais, incluindo a redução de custos. Seja automatizando tarefas administrativas ou otimizando operações e logística, a IA pode ampliar o impacto de cada dólar do contribuinte.
O problema, no entanto, é que os implementações de IA no setor público muitas vezes não conseguem gerar um retorno positivo sobre o investimento ou resultados encorajadores.
A IA não é uma solução plug-and-play que funciona em todos os contextos sem riscos.
O sucesso da implantação depende de vários componentes fundamentais, começando com os dados subjacentes confiáveis que as ferramentas de IA usam. As equipes também devem ter uma direção clara sobre como implantarão e ajustarão suas soluções de IA, e muitas organizações governamentais têm dificuldade em implementar a infraestrutura de TI moderna necessária para operações de IA de longo prazo.
Com a nova administração colocando forte ênfase na inovação baseada em IA, como a iniciativa Stargate, as agências governamentais devem estar preparadas para acelerar as implementações e ilustrar sua capacidade de utilizar a tecnologia para entregar valor.
Tendo isso em mente, a seguir estão três componentes fundamentais que as agências governamentais devem implementar para acelerar com sucesso a implantação de IA.
ALINHAR COM PROBLEMAS CLAROS
Antes de adotar qualquer solução de IA, as equipes devem concordar com um problema específico ou conjunto de problemas que estão tentando resolver. Embora a tecnologia de IA esteja avançando a uma taxa incrível, ela não está pronta para lidar com questões abstratas ou amplas; ela precisa de orientação. Até mesmo os agentes de IA precisam de metas pré-definidas para serem eficazes.
Para as agências com menos experiência em IA, começar em menor escala é melhor. Implemente um chatbot de IA em um site ou um assistente virtual para encaminhar chamadas de suporte.
Aqueles com capacidades de IA ou aprendizado de máquina mais desenvolvidas podem construir modelos preditivos para análise de dados ou construir uma IA que possa recuperar dados em documentação ou contratos existentes.
Quanto mais específico o caso de uso, mais fácil será medir o sucesso e provar o valor de uma solução de IA. Isso ajuda a construir confiança dentro da organização que são úteis para implementações maiores de IA.
PENSAR EM ACESSIBILIDADE DE DADOS
Além de ter objetivos claros em mente, as agências precisam de dados confiáveis e precisos para garantir o funcionamento eficaz dos sistemas de IA. Se os dados alimentados em um modelo de IA forem tendenciosos ou incorretos, os resultados também o serão.
A localização e a estrutura dos dados desempenham um papel crucial na determinação de sua confiabilidade. Arquiteturas de dados isoladas, onde conjuntos de dados são isolados e a validação cruzada é limitada, criam desafios de consistência, segurança (quem tem acesso a esses dados) e governança – tornando-os particularmente propensos a hospedar dados não confiáveis. Esse é um problema familiar em agências governamentais, pois os dados muitas vezes são isolados ou em diferentes ambientes, o que pode muitas vezes fazer ou quebrar implementações de IA bem-sucedidas.
Como os programas governamentais geralmente são financiados individualmente, o gerenciamento e a infraestrutura de dados são configurados ou adaptados para projetos discretos, em vez da organização como um todo, o que torna a acessibilidade de dados um grande obstáculo.
Muitas agências governamentais carecem de uma abordagem holística ou simplificada para as operações de dados, o que, juntamente com rígidos controles e políticas de governança baseados em acesso, torna difícil para os diferentes departamentos compartilharem informações úteis. Embora essas salvaguardas sejam importantes, fontes de dados dispersas podem prejudicar o progresso da IA.
Para melhorar as implementações de IA, as agências governamentais precisam poder acessar e aplicar os grandes volumes de dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados à sua disposição.
INVESTIR EM ARQUITETURA DE DADOS ADEQUADA
A implementação adequada de uma arquitetura de dados moderna também tem grande impacto no sucesso das implementações de IA.
Os organismos governamentais não podem aproveitar o poder da IA com tecnologia herdada. As agências devem ser capazes de coletar e armazenar grandes volumes de dados rapidamente, processá-los de forma eficiente e, em seguida, integrá-los aos carregamentos de análises existentes ou aplicativos de IA. Além disso, poder proteger os dados a cada etapa e monitorar a integridade de toda a infraestrutura de dados envolvida é fundamental.
Sem esses recursos, as ferramentas e modelos de IA se deterioram com o tempo. Isso é o que corrói o ROI e o desempenho geral das iniciativas de IA em organizações governamentais. Felizmente, arquiteturas híbridas modernas, como as tecnologias de data lakehouse, fornecem grande parte da infraestrutura de dados empresariais necessária para a IA.
Um data lakehouse aberto combina o armazenamento flexível e seguro de data lakes com o poder de consulta de um data warehouse. Essas plataformas podem armazenar diferentes tipos de dados com controles de acesso muito detalhados, ao mesmo tempo em que permitem análises complexas. Para aqueles com casos de uso de análise ou IA mais complicados, os data lakehouses também podem fornecer dados para outras infraestruturas de dados. Implementar um data lakehouse é uma etapa crucial para garantir um desempenho sólido da IA.
Em conclusão, a IA não é uma bala de prata para todos os desafios e soluções do governo, apesar da crescente pressão para implementá-la para impulsionar a eficiência e a produtividade. No entanto, quando aplicada com um objetivo específico em mente e implementada usando uma arquitetura moderna e dados precisos e confiáveis, a IA pode transformar as operações governamentais para melhor.
Visão da Dexi Digital:
Aqui está o que o CEO da Dexi Digital, especialista em transformação digital e novas tecnologias, tem a dizer sobre esse tópico:
“Finalmente, alguém entendeu que a IA não é apenas um modismo, mas uma ferramenta poderosa que, quando implementada corretamente, pode realmente transformar a maneira como as agências governamentais operam e servem aos cidadãos. Muitas vezes, vemos implementações de IA que falham porque as organizações não definem objetivos claros, não têm acesso a dados confiáveis ou não têm a infraestrutura certa para suportar essa tecnologia.
A Dexi Digital tem trabalhado com diversas agências governamentais para ajudá-las a superar esses desafios e aproveitar ao máximo os benefícios da IA. Nossos especialistas em transformação digital e arquitetura de dados podem garantir que suas iniciativas de IA tenham uma base sólida, desde a definição da estratégia até a implementação da tecnologia.
E a melhor parte? Nossa abordagem divertida e descontraída torna todo o processo muito mais empolgante! Afinal, quem disse que tecnologia tem que ser chata? Venha brincar com a gente e veja o poder da IA em ação!”
Conclusão
A inteligência artificial pode trazer benefícios significativos para as operações governamentais, mas o sucesso depende de uma implementação cuidadosa. Alinhar objetivos claros, garantir acesso a dados confiáveis e investir em uma arquitetura de dados moderna são passos essenciais para as agências maximizarem os retornos de seus investimentos em IA.
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