A capability de Model Curation & Improvement, que se concentra na curadoria e aprimoramento contínuo de modelos de Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e outras tecnologias similares, enfrenta desafios significativos no atual cenário de negócios e tecnologia.
Neste contexto, os principais desafios atuais que as organizações enfrentam ao adotar e integrar essa capability em seus processos de negócios e operações de TI, com base nas melhores práticas de mercado e no contexto do CIO Codex Capability Framework:
· Explosão de Dados: A crescente quantidade de dados disponíveis representa um desafio, pois requer maior poder computacional e técnicas avançadas de modelagem.
· Monitoramento em Tempo Real: Garantir o monitoramento em tempo real de modelos é crucial para a detecção precoce de problemas e ajustes contínuos.
· Interpretabilidade: Modelos complexos de AI e ML muitas vezes carecem de interpretabilidade, dificultando a compreensão de como eles tomam decisões.
· Ética e Viés: Lidar com questões éticas, como viés nos modelos, é um desafio crítico para garantir a justiça e a equidade.
· Treinamento de Pessoal: Capacitar a equipe para lidar com modelos complexos e suas necessidades de manutenção é essencial.
· Rápida Obsolescência: Em um ambiente em constante evolução, os modelos podem se tornar obsoletos rapidamente, exigindo atualizações frequentes.
· Segurança de Dados: A proteção dos dados usados nos modelos é crucial, especialmente em relação à privacidade e à conformidade regulatória.
· Integração Contínua: Garantir a integração contínua de modelos otimizados com sistemas e fluxos de trabalho existentes é desafiador.
· Avaliação de Impacto: Medir o impacto real dos modelos em termos de retorno sobre o investimento e metas de negócios é complexo.
· Transparência: Manter transparência nas operações de modelagem, incluindo documentação e rastreabilidade, é essencial para fins de auditoria e conformidade.
Esses desafios destacam a importância crítica da capability de Model Curation & Improvement no cenário atual.
Esta capability desempenha um papel vital na garantia de que as tecnologias de AI e ML continuem a prover insights valiosos e suportar tomadas de decisões informadas.
Ao enfrentar esses desafios com uma abordagem proativa de monitoramento e ajustes, as organizações podem manter seus modelos na vanguarda da eficácia, adaptando-se às mudanças dinâmicas do ambiente de negócios e garantindo que eles permaneçam relevantes e precisos.