Conselhos especializados de Karlheinz Zuerl e a chave para o sucesso: centro de competência em IA para equipes híbridas em vez de um papa de IA sozinho

👨🏻 Karlheinz Zuerl, CEO da German Technology & Engineering Corporation (GTEC), enfatiza a necessidade de introduzir inteligência artificial (IA) em equipes híbridas. Zuerl explica que muitas vezes existe uma grande discrepância entre o entusiasmo da gestão de topo pela IA e a sua aceitação real nas operações diárias. Ele salienta que esta lacuna pode ser melhor colmatada através da colaboração entre centros de competência em IA e departamentos especializados.

Tendo em conta o entusiasmo em torno da inteligência artificial, muitas empresas estão a nomear um gestor de IA de alto nível, a fim de trazer para a empresa aquele que é supostamente o tópico mais importante do nosso tempo. Mas Zuerl vê isso como um erro. Ele enfatiza que as empresas só podem beneficiar da IA ​​se esta for introduzida em toda a força de trabalho. Ele obteve esses insights em sua função de gerente interino, cargo para o qual foi indicado em 2024 pela Steinbeis Augsburg Business School e pela comunidade de gerentes interinos United Interim.

Karlheinz Zuerl descreve o problema claramente: O processo geralmente começa com o aprendizado da administração sobre os novos desenvolvimentos tecnológicos. Isto é seguido por uma fase em que as equipes apresentam casos de uso otimistas, mas muitas vezes contraditórios, à gestão. Impulsionada por esse entusiasmo, mas sem uma direção clara, a responsabilidade acaba sendo atribuída a uma pessoa que muitas vezes fica sobrecarregada.

🌟 Centro de competência de IA como solução

Karlheinz Zuerl enfatiza que não basta ter um suposto papa da IA ​​no topo. Em vez disso, é necessário um conhecimento profundo dos processos operacionais para poder estimar na prática onde a IA é realmente útil. Na sua opinião, a gestão da IA ​​está geralmente muito distante das operações diárias. Isto não se aplica apenas a projetos de IA, mas geralmente aplica-se à introdução de novas tecnologias. No entanto, a discrepância entre as expectativas e os resultados reais é particularmente grande no caso da IA.

Como solução, Zuerl sugere a criação de um centro de competência em IA onde a gestão e a experiência operacional sejam reunidas. A sede operacional da IA ​​fornece as plataformas, os dados e a governação necessários, ou seja, conjuntos de regras para lidar com a IA. A implementação nos vários departamentos é depois feita por equipas da respetiva área especializada, que também têm responsabilidades neste processo, explica.

⚖️ Vantagens de uma abordagem híbrida ou de um enterro grandioso e mesquinho

Uma abordagem híbrida para a introdução da IA ​​traz vantagens decisivas. Através disto, as inovações são integradas na organização numa frente ampla e tornam-se parte integrante das operações diárias. Em contraste, com a abordagem tradicional de cima para baixo, existe o risco de os projectos serem lançados grandiosamente e humildemente enterrados alguns meses ou anos mais tarde, sem deixar vestígios significativos na organização. Muitas vezes, o “Papa da IA”, que está frustrado devido à falta de progresso do projeto, deixa a empresa depois de um tempo, o que decepciona os funcionários restantes e leva a um ceticismo duradouro sobre inovações futuras.

Ao longo das suas décadas de trabalho de consultoria e gestão, Zuerl percebeu que quanto mais frequentemente a gestão e os funcionários têm de experimentar o fracasso de projetos de inovação, maior se torna a desconfiança em todas as novas abordagens. Estas experiências negativas teriam consequências fatais para a cultura da empresa: Grande parte da força de trabalho rejeita categoricamente as mudanças na empresa porque viu com demasiada frequência como o Papa de hoje se tornou a persona non grata de amanhã. Com a introdução da IA ​​de cima para baixo, o risco de este cenário se repetir é muito elevado.

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🏥🕶️ As seguintes etapas são recomendadas para a implementação prática da abordagem híbrida:

1. 💡 Estabelecimento de um centro de competência em IA

Este centro deve ser composto por especialistas que possuam conhecimento técnico e um profundo conhecimento dos processos da empresa. A principal tarefa é fornecer plataformas de dados e regras para o uso da IA.

2. 📚 Treinamento e educação continuada

Toda a força de trabalho deve receber formação sobre os fundamentos e aplicações da IA. O centro de competências pode servir como ponto de contacto central para workshops e programas de formação.

3. 🔍 Projetos piloto em departamentos especializados

Em vez de iniciar projectos arriscados e de grande escala, deveriam primeiro ser realizados projectos-piloto mais pequenos nos respectivos departamentos especializados. Estes projetos devem ter objetivos claramente definidos e resultados mensuráveis, a fim de poderem demonstrar concretamente os benefícios da IA.

4. 🤝 Colaboração e comunicação

A estreita colaboração entre o centro de competência em IA e os departamentos especializados é essencial. Reuniões regulares e intercâmbio contínuo promovem a compreensão e a aceitação de futuras implementações tecnológicas.

5. 📈 Monitoramento e ajuste

A monitorização contínua das soluções de IA introduzidas e o ajuste de estratégias e processos com base nos dados e resultados recolhidos são cruciais para o sucesso a longo prazo.

🚀 Histórias de sucesso e desafios

Uma abordagem bem-sucedida para a introdução de IA em equipes híbridas pode ser vista em vários setores. Um exemplo é a indústria automóvel, onde foram alcançados aumentos significativos de eficiência através da utilização de IA no planeamento e controlo da produção. Os especialistas em tecnologia trabalharam em estreita colaboração com os gestores de produção para desenvolver aplicações personalizadas que pudessem ser perfeitamente integradas nos processos existentes.

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A abordagem híbrida também provou ser bem-sucedida no setor da saúde. Nos hospitais, os especialistas em IA trabalham com profissionais médicos para desenvolver sistemas de IA para diagnóstico e monitorização de pacientes. Esses sistemas ajudam médicos e enfermeiros a trabalhar e melhorar o atendimento ao paciente, fornecendo dados em tempo real e permitindo previsões precisas.

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No entanto, também existem desafios que não devem ser subestimados:

📊 Qualidade dos dados

A qualidade dos dados utilizados para aplicações de IA é crucial para o sucesso. As empresas devem garantir que os dados estejam limpos, completos e atualizados.

🔒 Preocupações com segurança e privacidade

O uso da IA ​​sempre traz consigo questões de proteção e segurança de dados. As empresas devem garantir que os dados sensíveis estão protegidos e cumprem os requisitos legais.

🔄 Gerenciamento de mudanças

A mudança para uma organização impulsionada pela IA requer uma gestão cuidadosa. A força de trabalho deve estar envolvida no processo de mudança e é necessária uma comunicação transparente para reduzir os medos e a resistência.

🤖✨ Liberando potencial inovador: equipes híbridas e inteligência artificial

A introdução da inteligência artificial em equipes híbridas aumenta significativamente as chances de sucesso dos projetos de IA. Ao combinar o conhecimento técnico e um profundo conhecimento dos processos da empresa, podem ser desenvolvidas soluções à medida que criam verdadeiro valor acrescentado. A abordagem híbrida não só promove a aceitação de novas tecnologias, mas também evita o fracasso de projetos de inovação e contribui assim para uma cultura empresarial positiva.

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