Equilibrando valor e viabilidade

O mecanismo de recomendações com IA da ShopSmart está em operação há 90 dias, em paralelo com um grupo de controle de clientes que não recebeu recomendações de IA. O painel mostra três métricas para o grupo com IA ao longo do tempo.

Ative a linha de base pré-IA para comparar o grupo com IA ao grupo de controle e responda: qual é o próximo passo mais apropriado?

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Saiba o que é IA, como ela evoluiu e por que é diferente de outras soluções de dados que não envolvem IA. Neste capítulo, você começará a criar uma estrutura para implementar a IA em sua empresa, incluindo os principais elementos de uma estratégia de IA, as fases de implementação e o projeto técnico básico. Por fim, você aprenderá sobre a importância da governança de IA responsável durante todo o processo.

Exercise 1: Visão geral da IA Exercise 2: Você conhece a IA?Exercise 3: As fases de uma solução de IA Exercise 4: Panorama geral: como a IA funciona?Exercise 5: Você ainda conhece a IA?Exercise 6: Generative AI vs. outras IAs Exercise 7: Componentes de uma solução de IA Exercise 8: IA responsável Exercise 9: Por que a IA responsável é importante?Exercise 10: Princípios comuns da IA responsável Exercise 11: Avaliação de riscos de uma nova solução de IA

Agora você sabe o que é IA e como pensar nela de forma responsável. É hora de você ter uma noção melhor de seus benefícios, limitações e casos de uso nos negócios. Neste capítulo, você fará exatamente isso! Você entenderá o valor que a IA pode trazer para uma organização, bem como as áreas em que ela é insuficiente. Você verá alguns casos de uso geral em diferentes departamentos de uma empresa. Por fim, você aprenderá sobre os princípios para escolher um ótimo caso de uso para uma solução de IA.

Exercise 1: Os benefícios da IA para uma empresa Exercise 2: Pilares do valor da IA Exercise 3: Valor comercial ou algo desejável?Exercise 4: Limitações da IA Exercise 5: Identifique as limitações da IA Exercise 6: Limitação ou benefício?Exercise 7: Abordagem com intervenção humana (human-in-the-loop)Exercise 8: Casos de uso da IA Exercise 9: Casos comuns de uso comercial Exercise 10: Vantagem da IA em uma situação Exercise 11: Identifique um caso de uso da IA Exercise 12: Princípios de um bom caso de uso Exercise 13: Classificar casos de uso Exercise 14: Desmembramento de uma tarefa

Com os casos de uso em mente, é hora de criar uma prova de conceito! Este é um pequeno projeto que vai determinar a viabilidade e estimar o valor comercial adicional se for totalmente implementado. Neste capítulo, você conhecerá as fases de uma prova de conceito, o que as torna bem-sucedidas e os componentes importantes a serem considerados em relação à infraestrutura técnica e aos dados. Por fim, você aprenderá sobre os tipos de funções necessárias para a equipe de projeto da prova de conceito.

Exercise 1: Primeiros passos com a prova de conceito Exercise 2: Fases de um POC Exercise 3: O que torna uma prova de conceito bem-sucedida?Exercise 4: Perguntas para esclarecer os objetivos Exercise 5: Dados Exercise 6: Importância dos dados Exercise 7: Definição de perfis e avaliação dos dados Exercise 8: Dados enviesados Exercise 9: Infraestrutura Exercise 10: Perguntas sobre a infraestrutura da prova de conceito Exercise 11: O ambiente de desenvolvimento de IA Exercise 12: Comprar ou desenvolver?Exercise 13: Formação da equipe do projeto Exercise 14: Tipos de funções Exercise 15: Responsabilidades

No último capítulo do curso, você aprenderá as etapas finais da implementação de uma solução de IA – avaliação da prova de conceito, escalabilidade e alinhamento da cultura e das habilidades. Você vai entender as áreas em que uma prova de conceito pode ser avaliada, além de bons indicadores para dar andamento ao aumento da escala da solução. Você examinará os principais componentes nos quais se concentrar para a expansão visando a uma implementação completa, incluindo os requisitos de cultura e capacitação do pessoal da empresa.

Exercise 1: Medição da prova de conceito Exercise 2: O que torna uma prova de conceito bem-sucedida?Exercise 3: Classificando métricas em um cenário de e-commerce Exercise 4: Avaliação da prova de conceito Exercise 5: Componentes para escalabilidade Exercise 6: Equilibrando valor e viabilidade

Exercicio Atual

Exercise 7: Tome uma decisão sobre a escalabilidade Exercise 8: Considerações para implementação completa Exercise 9: Áreas de atenção para uma implementação completa Exercise 10: Monitoramento e desvio do modelo Exercise 11: DevOps, MLOps ou conformidade?Exercise 12: Adoção e capacitação Exercise 13: Razões para a falta de benefícios financeiros Exercise 14: Resistência à IA Exercise 15: Benefícios para gestão de mudanças, cultura e capacitação Exercise 16: Conclusão