O erro
Infelizmente é comum as empresas focarem apenas na implementação de soluções de Analytics e Inteligência Artificial, sem se atentarem ao suporte e sustentação necessários para garantir que essas soluções continuem funcionando a longo prazo.
As consequências
A implementação de Analytics e Inteligência Artificial requer um planejamento que inclua considerações sobre como essas soluções serão mantidas e aprimoradas ao longo do tempo.
A falta de suporte adequado leva a problemas de desempenho, erros e indisponibilidade. Quando uma empresa investe estrategicamente em Analytics e IA, o impacto desses problemas pode atingir os resultados desta empresa.
A mitigação
Portanto, para garantir que as soluções de Analytics e Inteligência Artificial sejam sustentáveis , as empresas devem investir em um suporte adequado, que pode incluir a manutenção regular, atualizações de software, treinamento de pessoal e suporte técnico.
Mas não é só isso, também é importante lembrar que a atualização de dados de modelos requer novos treinamentos.
Ainda sobre atualização de dados, se o modelo requer inserção contínua, é fundamental manter um monitoramento que alerte sobre possíveis falhas na oferta de dados e eventualmente se estes dados não geraram viés no modelo em questão.
Os custos
Não é barato implementar Analytics e IA, e pode parecer desanimador adicionar a esse custo suporte e sustentação, mas acreditar que o ROI virá a curto prazo é pior ainda, assim também, raramente usos de Analytics e IA trazem resultado logo no início, porém o uso contínuo, com retroalimentação e com uma visão estratégica pode elevar o patamar de uma empresa através da redução de custos, previsibilidade, automação e produtividade.
Para planejar os custos, é importante considerar os custos diretos e indiretos associados à implementação e manutenção da solução.
Os custos diretos incluem os custos dos modelos, dados e infraestrutura, bem como os custos associados ao suporte e sustentação.
Os custos indiretos incluem os custos de oportunidade, como a perda de receita ou produtividade devido a problemas com a solução.
Conclusão
Em suma, implementação bem-sucedida de soluções de Analytics e Inteligência Artificial depende não apenas do investimento inicial em modelos, dados e infraestrutura, mas também do suporte e sustentação contínuos. É essencial que as empresas considerem os custos associados a isso ao planejar a implementação de soluções de Analytics e Inteligência Artificial.
É exatamente uma visão ampla que envolva a sustenção que oferece maior garantia que os resultados esperados por esta soluções cheguem de forma contínua sob um ciclo de vida longo.
