Como usar a inteligência artificial para impulsionar o sucesso de sua startup

Os melhores fundadores de startups ousam inovar. Eles têm um olhar atento para tecnologias emergentes e seu potencial não apenas para aumentar a proposta de valor de seus negócios, mas também para melhorar a vida de seus clientes. Você já sabe que a inteligência artificial é uma dessas tecnologias críticas e que pode ser um grande benefício para o seu negócio. O próximo passo é encontrar maneiras de incorporar IA para aumentar o sucesso de sua startup.

Vamos explorar alguns métodos comprovados, econômicos e eficientes de aplicar a IA ao seu negócio.

Combine IA com necessidades reais de negócios

Com pressões tão altas para que os proprietários de startups acompanhem as tendências em evolução da tecnologia, o medo de ficar de fora pode ser intenso. Os proprietários de empresas geralmente se esforçam para implementar a tecnologia sem pensar cuidadosamente sobre quais necessidades estão atendendo. Nesse contexto, isso resulta em empresas que incorporam IA por si só.

Como resultado, essas empresas nunca percebem verdadeiramente todo o potencial da tecnologia para beneficiar sua marca. Embora possam obter ganhos de curto prazo com a introdução da IA, eles perdem o jogo a longo prazo ao não atender a metas específicas e necessidades de mercado. Algumas perguntas que as startups devem se fazer antes de incorporar a IA em seus negócios são:

• Como a IA pode nos ajudar em nossas operações diárias?
• A IA pode ser usada para ajudar nosso público-alvo a resolver seus problemas?
• Como exatamente a IA aumentará nossa proposta de valor?
  

O único caminho a seguir é entender o problema de negócios que você deseja resolver usando IA e definir metas claras e realistas. Só então você será capaz de entender o tipo de investimento que a introdução de IA em sua startup exigirá e sua equipe de desenvolvimento poderá encontrar a abordagem tecnológica mais eficiente para atingir seus objetivos.

Recorrer à consultoria de IA é uma forma de resolver esse problema. As startups bem-sucedidas contam com a ajuda de especialistas com experiência técnica e comercial na implementação de projetos de IA e podem encontrar a melhor solução na interseção das necessidades do mercado, objetivos de negócios e capacidades técnicas.

Use serviços de terceiros e modelos pré-treinados

Você pode pensar que, para que a IA funcione da melhor maneira possível, ela requer modelos personalizados. E sim, para algumas aplicações, novos modelos devem ser treinados para realizar determinadas tarefas. Isso se aplica a casos únicos em que certos problemas incomuns são resolvidos. O desenvolvimento de modelos personalizados também envolve dados exclusivos.

Mas para muitas tarefas, um modelo pré-treinado pode funcionar bem. Há um custo muito menor envolvido com modelos pré-treinados, dependendo do seu caso de uso. Proprietários de startups experientes veem o valor em modelos pré-treinados e sabem como ser criativos e pensar em maneiras de usar esses modelos antes de recorrer à criação de algo totalmente novo.

Existem dois tipos de modelos de IA pré-treinados que podem ser úteis para startups: modelos pré-treinados padrão e modelos de fundação.

Modelos pré-treinados padrão

Como diz o ditado, não devemos tentar reinventar a roda. O mesmo vale para modelos de treinamento de IA. Se alguém antes de você criou um método eficiente para a IA fazer a detecção de objetos, não há necessidade de recriar esse modelo. Você pode apenas ajustá-lo com seus dados.

Os modelos pré-treinados também podem ser ajustados para a saída desejada para o negócio, para que possam ser adaptados ao seu caso de uso específico, se necessário. Isso é feito melhor por cientistas de dados que podem entender como o modelo funciona e como ajustá-lo para obter os melhores resultados.

Modelos de Fundação

Esses modelos de IA mais recentes utilizam enormes conjuntos de dados para treinamento. O ChatGPT é um desses modelos básicos e, como você provavelmente já viu, apesar de ser um modelo pré-treinado, ele pode se adaptar a uma ampla gama de tarefas downstream com pouco ajuste fino.

Os modelos de fundação não são apenas sobre texto. Existem modelos projetados para trabalhar com som, imagens e até vídeo. À medida que os modelos de fundação crescem, o acesso a implementações de IA de alta qualidade se torna mais fácil. Esses modelos geralmente são acessados por meio de APIs. Essas APIs fornecem aos clientes módulos poderosos de aprendizado de máquina que já estão prontos para uso.

Isso pode economizar dinheiro no desenvolvimento e implantação de suas próprias soluções de IA. No entanto, é importante reconhecer os riscos envolvidos em ter outra empresa hospedando soluções críticas de IA.

Alguns aplicativos em potencial que podem usar serviços de IA de terceiros prontos para uso incluem:

• OCR: extraia informações de documentos, como números de cartão de crédito, nomes de clientes, endereços e muito mais.
• Fala para texto: os serviços de reconhecimento de fala podem ajudar tribunais, executivos de escritórios e serviços de streaming de vídeo.
• Biometria: os serviços de autenticação e verificação que usam APIs de IA permitem que você implemente facilmente a segurança biométrica em seu aplicativo/serviço sem complicações.

Tais soluções muitas vezes podem ser suficientes para o desenvolvimento de uma startup em um estágio inicial. Ao usar serviços de terceiros e modelos pré-treinados, tudo o que você precisa é encontrar desenvolvedores que possam integrar efetivamente essas soluções e personalizá-las, se necessário.

Inclua IA em sua estratégia de marketing

O rico potencial da IA para geração de conteúdo e avaliação de dados de audiência a torna uma ferramenta poderosa para a estratégia de marketing de sua startup. Existem vários exemplos de como as marcas estão aproveitando com sucesso a IA para seu marketing . Mesmo que esses exemplos incluam grandes marcas, eles podem levar você a algumas novas ideias personalizadas para sua startup.

Insights do cliente: a IA é uma ferramenta poderosa para processar dados. A Coca-Cola usa algoritmos de IA em máquinas de venda automática para coletar dados dos clientes para uso em marketing personalizado futuro.

Assistência virtual: algumas marcas como a Sephora estão usando IA para se conectar com seus clientes e ajudá-los a encontrar o que precisam. O assistente virtual de IA da Sephora em sua loja online permite que os clientes façam perguntas e recebam sugestões personalizadas enquanto compram.

Criação de conteúdo: muitas marcas estão aproveitando o potencial de criação de conteúdo da IA. Ao gerar e otimizar títulos, legendas, resumos e até mesmo artigos ou vídeos inteiros, as startups podem simplificar muito o processo de criação de seu conteúdo de marketing. O Washington Post utiliza o Heliograf , uma ferramenta de escrita de IA, para criar histórias curtas e atualizações sobre esportes, eleições e clima.

Previsão de vendas: a IA pode ajudar as empresas a prever padrões de vendas ao longo do tempo. Isso permite que as empresas se preparem para ondas de vendas com estratégias de marketing direcionadas aprimoradas. Muitas empresas de varejo, como o Walmart, estão usando IA para prever flutuações de vendas ou demanda.

Existem muitas outras oportunidades para a IA fazer a diferença no marketing da sua empresa. Seja criativo e pense cuidadosamente sobre como o potencial da IA pode beneficiar você e seus clientes.

Desafios da adoção da IA e maneiras de superá-los

A implementação da IA tem seus desafios. No entanto, bons proprietários de startups sabem que os desafios devem ser superados para que seus negócios resistam ao teste do tempo. Alguns dos principais desafios envolvidos são a coleta de dados, a qualidade e a degradação da IA.

Coleção de dados

Qualquer proprietário de startup com experiência em IA sabe que o gargalo mais importante da IA são os dados de alta qualidade. Garantir que esses dados sejam precisos, completos e consistentes é crucial para o sucesso de um projeto de IA. Para novos projetos, isso pode rapidamente se tornar caro e difícil de manter.

Em alguns casos, as empresas podem treinar modelos de IA com dados existentes que já coletaram. Isso pode ser suficiente ou pode exigir pesquisas adicionais. Em outros casos, sistemas inteiramente novos de monitoramento podem ser necessários para coletar os dados necessários. Essas situações são chamadas de 'autocoleta', em que você mesmo coleta os dados para implementação no treinamento do modelo.

No entanto, esses não são os únicos métodos de aquisição de dados úteis para IA. Aqui estão algumas alternativas:

• Dados sintéticos: simulando conjuntos de dados reais em software. Unity e Unreal Engine podem ser usados para gerar dados. Se os dados forem realistas o suficiente, os resultados serão comparáveis aos conjuntos do mundo real.
• Compra de dados: é possível, dependendo da sua situação, que outra pessoa já tenha feito o trabalho de curadoria de conjuntos de dados valiosos. Se esta opção estiver disponível, compare os custos de fazer você mesmo com a compra dos dados.
• Terceirizar a criação de conjuntos de dados: as empresas podem solicitar a criação de conjuntos de dados de outras empresas. Por exemplo, o Amazon Mechanical Turk permite que você colete conjuntos de dados de crowdsourcing.
• Web scraping: embora controverso devido à privacidade, consentimento e direitos de propriedade intelectual, não há como negar que conjuntos de dados feitos por meio de web scraping criaram alguns dos modelos de IA mais poderosos do mundo, como o ChatGPT.

Qualidade de dados

Cada conjunto de dados terá alguma margem de erro. Alguns nomes podem estar escritos incorretamente. Alguns números de telefone podem ter um código de país inicial e outros não. Alguns campos podem ser deixados em branco. Existem muitos, muitos motivos diferentes pelos quais esses erros podem ocorrer. Se mais da metade de um conjunto de dados estiver repleto de erros, ele não será adequado para muitas tarefas com IA. Na verdade, pode ser mais prejudicial do que útil.

A maioria dos problemas associados a problemas de qualidade de dados pode ser atribuída à prática e ao procedimento. Os especialistas em desenvolvimento de aplicativos de IA e as equipes de ciência de dados sabem como abordar esses problemas. Melhorar a qualidade dos dados é necessário para formar a entrada mais relevante antes dos estágios de desenvolvimento.

Degradação de IA

Com o tempo, os modelos de IA perdem desempenho. A razão para isso é que os dados que o modelo usa ficarão desatualizados com o tempo. Novos dados são necessários para preencher as lacunas que aparecerão desde o início da IA. Proprietários de startups devem procurar resolver esse problema continuamente ou devem planejar a criação de um modelo totalmente novo quando necessário.

No entanto, algumas empresas usam modelos que expiram em semanas ou até dias. Alguns dos modelos mais voláteis são usados para previsão de demanda ou previsões de preços de ações. Diz-se que essas tarefas têm uma alta taxa de degradação do modelo. Para abordar esse problema, as empresas devem considerar a automatização da coleta e fornecimento de dados. Isso envolve um ecossistema separado no qual seu modelo de IA pode obter dados para retreinamento enquanto opera em um ambiente de produção.

Abordar a degradação de dados e outros desafios da adoção de inteligência artificial é uma parte essencial do seu trabalho se você decidir conectar sua startup com IA. Engenheiros de IA e especialistas em MLOps ajudarão você a definir a infraestrutura certa para seu modelo de aprendizado de máquina, que será capaz de monitorar automaticamente a qualidade dos dados e o desempenho do modelo e reagir rapidamente (reconstruir o modelo).

O próximo passo para startups

Os proprietários de startups devem primeiro considerar como a IA os beneficiará e pensar cuidadosamente sobre como integrar a tecnologia ao seu modelo de negócios. Em seguida, eles devem começar a apresentar ideias sobre como implementar a IA com base nessas metas de negócios.

Na maioria dos casos, as startups terão poucos dados necessários para fazer com que suas soluções de IA funcionem da melhor maneira possível. Isso pode ser atribuído ao fato de a empresa ser jovem ou pode ser que seu caso de uso seja único.

Quer você decida usar fontes de dados alternativas ou comece a gerá-las você mesmo, o melhor retorno sobre o investimento será entrar em contato com consultores de IA com experiência na área. Eles sabem como coletar, selecionar e implementar dados de treinamento em modelos de IA. Eles também podem criar planos para atualizar o modelo com base em seu nível de degradação. Os especialistas certos também poderão trabalhar com você para garantir que seu produto seja desenvolvido enquanto mantém seus direitos de propriedade intelectual.

Independentemente da abordagem escolhida, lembre-se de que a IA não é mágica e todas as ideias devem ser viáveis com as tecnologias existentes. Então, para realmente impulsionar o sucesso da sua startup com IA, você precisa encontrar a melhor forma de implementá-la e as pessoas certas para te ajudar nessa tarefa.

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