Empresas de todos os tamanhos estão implementando projetos de Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e tecnologia cognitiva para uma ampla gama de aplicações em muitos setores e setores de clientes, desde seguros a finanças, de TI a construção, de varejo a automotivo e muito mais.
Na verdade, de acordo com a pesquisa da Cognilytica, até 2025, mais de 90% das organizações pesquisadas implementarão alguma forma de IA ou projeto de aprendizado de máquina
De acordo com muitas estimativas, até 80% dos projetos de IA falham devido a uma vasta gama de razões, tais como a falta de disponibilidade e acessibilidade de dados ou um desalinhamento do problema empresarial específico com a tentativa de solução de IA.
Com toda a excelente tecnologia que temos e com tantos desenvolvedores e profissionais de dados altamente treinados, por que temos uma taxa de falhas tão alta?
85% dos projetos de IA falham devido a objetivos pouco claros e processos obscuros de gerenciamento de projetos
É evidente que as abordagens existentes de gestão de projetos não conseguem satisfazer a necessidade de projetos de IA e de dados avançados. Muitas dessas metodologias de gerenciamento de projetos altamente comprovadas, mas com décadas de existência, como a certificação Project Management Professional (PMP) do Project Management Institute (PMI) ou a metodologia PRINCE2, são abordagens com foco mais geral para gerenciar uma ampla gama de tecnologias e não- projetos de tecnologia.
Embora essas abordagens funcionem para o gerenciamento geral de projetos em setores como construção, jurídico, TI, saúde e outros setores, e tenham sido aplicadas com sucesso tanto para o gerenciamento estratégico quanto tático de projetos, elas não fornecem orientação específica sobre como executar e executar com sucesso e gerenciar um projeto de IA.
Outras abordagens, como Metodologias Ágeis, Scaled Agile ou abordagens SCRUM, estão mais focadas nos aspectos de gerenciamento de projetos complexos de desenvolvimento de aplicativos ou na execução de equipes de tecnologia, mas não estão focadas nos aspectos específicos de projetos orientados a dados.
Um modelo de gerenciamento e liderança de projetos de AI iterativo, ágil e centrado em dados.
A AI-CPL aproveita e estende metodologias e abordagens anteriores de gestão de projetos, como a Metodologia Ágil e o CRISP-DM, que foram pioneiras em métodos para conduzir projetos grandes, complexos e em constante mudança, capazes de responder a necessidades contínuas, ao mesmo tempo em que focam nos aspectos centrados em dados desses projetos.
Faz aprimoramentos específicos às metodologias Ágil e CRISP-DM para atender aos requisitos específicos de IA, especialmente no que diz respeito aos requisitos mencionados acima. Ao estender essas metodologias, em vez de criar uma nova abordagem, o AI-CPL pode ser implementado em organizações que já possuem equipes Ágeis em funcionamento e organizações de dados em operação. Introduzir algo novo e estranho é uma maneira certa de encontrar resistência.
Portanto, o segredo é fornecer uma abordagem combinada que simultaneamente entregue os resultados esperados para a organização e forneça um framework para desenvolvimento iterativo contínuo com o menor risco possível. No final das contas, gerenciar e executar com sucesso um projeto de IA deve ser o objetivo de todos.
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