Planejar a adoção da IA

Este artigo ajuda você a criar um plano de adoção de IA que transforma a estratégia de IA da sua organização em etapas acionáveis. Um plano de adoção de IA preenche a lacuna entre a visão e a execução da IA. O plano garante o alinhamento entre as iniciativas de IA e os objetivos de negócios, ao mesmo tempo em que aborda lacunas de habilidades, requisitos de recursos e cronogramas de implementação.

Avalie as habilidades de IA

A avaliação de capacidade atual evita a má alocação de recursos e garante um planejamento realista do projeto, alinhado com a prontidão organizacional. Os projetos de IA falham quando as organizações tentam implementações além de sua maturidade técnica ou disponibilidade de dados. Você deve avaliar suas habilidades, ativos de dados e infraestrutura para estabelecer uma base para a adoção bem-sucedida da IA. Veja como:

1. Meça seu nível de maturidade de IA usando a estrutura de habilidades e prontidão de dados. A estrutura fornece critérios objetivos para avaliar os recursos atuais de IA da sua organização. Essa medição evita o comprometimento excessivo de projetos além de suas capacidades atuais. Use a tabela a seguir para avaliar sua maturidade:

   Nível de maturidade da IA	Competências necessárias	Prontidão dos dados	Casos de uso de IA viáveis
   Nível 1	▪ Compreensão básica dos conceitos de IA ▪ Capacidade de integrar fontes de dados e mapear sugestões	▪ Dados disponíveis mínimos a nulos ▪ Dados empresariais disponíveis	▪ Projetos de início rápido do Azure ▪ Qualquer solução Copilot
   Nível 2	▪ Experiência com seleção de modelos de IA ▪ Familiaridade com a implantação de IA e o gerenciamento de endpoints ▪ Experiência com limpeza e processamento de dados	▪ Dados disponíveis mínimos a nulos ▪ Conjunto de dados pequeno e estruturado ▪ Pequena quantidade de dados específicos do domínio disponíveis	▪ Qualquer projeto de Nível 1 ▪ Carga de trabalho de IA analítica personalizada usando os serviços de IA do Azure ▪ Aplicação de chat personalizada de IA generativa sem Geração Aumentada de Recuperação (RAG) no Foundry ▪ Aplicativo de aprendizado de máquina personalizado com treinamento de modelo automatizado ▪ Ajustando um modelo de IA generativa
   Nível 3	▪ Proficiência em engenharia de prontidão ▪ Proficiência em seleção de modelos de IA, fragmentação de dados e processamento de consultas ▪ Proficiência em pré-processamento, limpeza, divisão e validação de dados ▪ Fundamentação de dados para indexação	▪ Grandes quantidades de dados históricos de negócios disponíveis para aprendizado de máquina ▪ Pequena quantidade de dados específicos do domínio disponíveis	▪ Qualquer projeto de Nível 1-2 ▪ Aplicação de IA generativa com RAG na Foundry ▪ Treinamento e implantação de um modelo de aprendizado de máquina ▪ Treinar e executar um pequeno modelo de IA em Máquinas Virtuais do Azure
   Nível 4	▪ Experiência avançada em IA/aprendizado de máquina, incluindo gerenciamento de infraestrutura ▪ Proficiência em lidar com fluxos de trabalho complexos de treinamento de modelos de IA ▪ Experiência com orquestração, benchmarking de modelos e otimização de desempenho ▪ Fortes habilidades em proteger e gerenciar endpoints de IA	▪ Grandes quantidades de dados disponíveis para formação	▪ Qualquer projeto de Nível 1-3 ▪ Treinamento e execução de grandes aplicativos de IA generativos ou não generativos em Máquinas Virtuais, Serviço Kubernetes do Azure ou Aplicativos de Contêiner do Azure

2. Faça um inventário de seus ativos de dados e avalie sua qualidade para casos de uso de IA. A qualidade dos dados afeta diretamente o desempenho do modelo de IA e determina quais casos de uso você pode implementar com êxito. Esse inventário revela os requisitos de preparação de dados e ajuda a priorizar casos de uso com base nos dados disponíveis. Documente fontes de dados, formatos, qualidade e acessibilidade em toda a sua organização.

3. Analise sua infraestrutura de tecnologia e determine os requisitos de prontidão da IA. A capacidade de infraestrutura restringe o escopo do projeto de IA e influencia as estratégias de implantação. Esta análise ajuda-o a planear investimentos em infraestruturas e a selecionar os serviços do Azure adequados. Avalie os recursos de computação, a capacidade de armazenamento, a largura de banda da rede e os controles de segurança necessários para seus casos de uso de IA de destino.

Adquira habilidades de IA

Uma estratégia abrangente de capacitação garante que sua organização tenha as habilidades necessárias para implementar e manter sistemas de IA com sucesso. As lacunas de competências geram atrasos nos projetos e aumentam o risco de falhas na execução. Você deve desenvolver uma abordagem multifacetada que combine treinamento, contratação e parcerias para construir recursos sustentáveis de IA. Veja como:

1. Desenvolver competências internas de IA através de programas de aprendizagem estruturados. O desenvolvimento de habilidades internas fornece capacitação de longo prazo e garante a retenção de conhecimento dentro de sua organização. Esta abordagem constrói a confiança organizacional e reduz a dependência de recursos externos. Utilize a plataforma hub de aprendizagem de IA para formação, certificações e orientação de produtos gratuitos de IA. Defina metas de certificação, como as certificações Azure AI Fundamentals, Azure AI Engineer Associate e Azure Data Scientist Associate .

2. Recrute profissionais de IA para preencher lacunas de habilidades críticas além da capacidade interna. O recrutamento externo fornece acesso imediato a conhecimentos especializados e acelera os prazos dos projetos. Esta estratégia ajuda a colmatar lacunas que demorariam demasiado tempo a desenvolver-se internamente. Contrate especialistas em desenvolvimento de modelos, IA generativa ou ética de IA. Atualize as descrições de funções para refletir as necessidades atuais de competências e construa uma marca empregadora que enfatize a inovação e a liderança técnica.

3. Faça parceria com especialistas da Microsoft para complementar seus recursos de IA. As parcerias da Microsoft fornecem acesso a experiência comprovada e práticas recomendadas do setor, reduzindo o risco de implementação. Essa abordagem acelera o aprendizado e garante o alinhamento com as tecnologias de IA da Microsoft. Use o mercado de parceiros da Microsoft para acessar IA, dados e experiência do Azure em todos os setores.

Acesse recursos de IA

Requisitos de acesso claros e estratégias de licenciamento evitam atrasos na implantação e garantem a conformidade com as políticas organizacionais. Diferentes soluções de IA têm padrões de acesso distintos que afetam custo, segurança e governança. Você deve entender os requisitos de acesso específicos para cada solução de IA em seu portfólio para planejar orçamentos e controles de segurança de forma eficaz. Veja como:

Priorize casos de uso de IA

A priorização estratégica garante que você concentre os recursos em projetos que oferecem o máximo valor e, ao mesmo tempo, correspondem às suas capacidades organizacionais. A priorização de casos de uso reduz o risco de implementação e acelera o tempo de valorização. Você deve avaliar cada caso de uso em relação à viabilidade, valor estratégico e requisitos de recursos para criar um roteiro de implementação alcançável. Veja como:

1. Avalie os casos de uso em relação à sua maturidade atual de IA e aos recursos disponíveis. Uma avaliação realista evita o comprometimento excessivo com projetos além de suas capacidades atuais e garante uma implementação bem-sucedida. Esta avaliação ajuda-o a concentrar-se em objetivos alcançáveis que criam ímpeto para projetos futuros. Analise seu nível de maturidade de IA, disponibilidade de dados, infraestrutura técnica e capacidade de pessoal para cada caso de uso definido em sua Estratégia de IA.

2. Classifique os casos de uso por valor estratégico e viabilidade de implementação. A classificação estratégica ajuda você a alocar recursos limitados para projetos com o maior impacto potencial e probabilidade de sucesso. Essa abordagem maximiza o retorno dos investimentos em IA enquanto constrói a confiança organizacional. Classifique cada caso de uso sobre o impacto nos negócios, a complexidade técnica, os requisitos de recursos e o alinhamento com as metas organizacionais.

3. Crie um roteiro de implementação priorizado com critérios de sucesso claros. Um roteiro estruturado fornece uma direção clara para as equipes de implementação e permite o acompanhamento do progresso em relação às metas definidas. Este roteiro ajuda a gerenciar as expectativas das partes interessadas e a alocação de recursos. Selecione casos de uso de prioridade máxima e defina métricas de sucesso, cronogramas e requisitos de recursos específicos para cada projeto.

Validar conceitos através de prova de conceitos

A prova de conceitos reduz o risco de implementação validando a viabilidade técnica e o valor comercial antes do desenvolvimento em grande escala. Os PoCs ajudam a identificar desafios potenciais e refinar os requisitos em um ambiente controlado. Você deve criar projetos de validação focados que testam as principais suposições e coletam dados para uma tomada de decisão informada. Veja como:

1. Selecione um caso de uso apropriado para validação de prova de conceito. A seleção PoC certa equilibra oportunidades de aprendizagem com risco e complexidade gerenciáveis. Essa seleção garante que você obtenha insights significativos sem sobrecarregar sua equipe ou organização. Escolha um projeto de alto valor na sua lista de prioridades que corresponda ao seu nível de maturidade de IA. Comece com projetos internos não voltados para o cliente para limitar o risco e testar sua abordagem.

2. Implemente uma prova de conceito focada usando as diretrizes e ferramentas da Microsoft. A implementação estruturada reduz o tempo de desenvolvimento e garante que você siga práticas comprovadas para a abordagem de IA escolhida. Esta abordagem maximiza a aprendizagem enquanto minimiza o investimento em recursos. Use os seguintes guias de implementação com base no seu tipo de IA:

   Tipo de IA	Guia de implementação
   IA generativa	Azure PaaS: Foundry e Azure OpenAI Microsoft Copilots: Extensibilidade do Copilot Studio e Microsoft 365 Copilot
   Aprendizagem automática	Azure Machine Learning
   IA analítica	Serviços de IA do Azure com guias específicos para Segurança de Conteúdo, Visão Personalizada, Inteligência de Documentos e outros serviços

3. Use os resultados da PoC para refinar sua abordagem de priorização e implementação de casos de uso. Os insights da PoC revelam desafios e oportunidades práticas que informam o planejamento de projetos futuros e a alocação de recursos. Esse ciclo de feedback garante que seu roteiro de IA permaneça realista e alcançável. Documente as lições aprendidas, os desafios técnicos e o valor comercial demonstrados. Ajuste suas prioridades de caso de uso com base na viabilidade comprovada e no impacto medido.

Estabelecer práticas responsáveis de IA

As práticas responsáveis de IA protegem sua organização de riscos éticos, legais e de reputação, garantindo que os sistemas de IA estejam alinhados com os valores organizacionais. A integração precoce de princípios de IA responsável evita reformulações dispendiosas e cria a confiança das partes interessadas. Você deve incorporar considerações éticas, estruturas de governança e medidas de segurança em seu plano de implementação desde o início. Veja como:

1. Use ferramentas de planejamento de IA responsável para avaliar impactos potenciais e projetar sistemas éticos. As ferramentas de avaliação sistemática ajudam a identificar riscos potenciais e a garantir que os sistemas de IA cumprem as normas éticas e os requisitos regulamentares. Estas ferramentas fornecem abordagens estruturadas a considerações éticas complexas. Use o modelo de avaliação de impacto de IA, Human-AI eXperience Toolkit e o Modelo de Maturidade de IA Responsável para orientar seu processo de planejamento.

2. Implemente estruturas de governança de IA para orientar as decisões do projeto e monitorar o comportamento do sistema. Os quadros de governação fornecem critérios de tomada de decisão consistentes e garantem a responsabilização em todos os projetos de IA. Essas estruturas ajudam as organizações a manter o controle sobre o desenvolvimento e a implantação da IA. Estabelecer políticas que abranjam funções, responsabilidades, requisitos de conformidade e padrões éticos. Consulte Governar a IA para obter orientações detalhadas sobre a implementação da governança.

3. Aplique as melhores práticas de segurança e operações de IA durante todo o ciclo de vida da implementação. A segurança e a excelência operacional garantem que os sistemas de IA permaneçam confiáveis, seguros e econômicos durante todo o seu ciclo de vida. Essas práticas evitam incidentes de segurança e falhas operacionais. Implemente estruturas de operações de IA como GenAIOps ou MLOps para rastreamento de implantação e monitoramento de desempenho. Consulte Gerenciar IA e IA segura para obter orientações detalhadas sobre implementação.

Estimar prazos de entrega

A estimativa realista do cronograma permite o planejamento eficaz de recursos e o gerenciamento de partes interessadas, garantindo o sucesso do projeto. A precisão da linha do tempo depende da complexidade do projeto, da maturidade organizacional e da disponibilidade de recursos. Você deve basear as estimativas da linha do tempo em dados empíricos de sua prova de conceitos e capacidades organizacionais. Veja como:

1. Use os resultados da prova de conceito para estimar os prazos de implementação para cada caso de uso. Os dados de PoC fornecem estimativas de linha de base realistas que levam em conta os recursos e restrições específicos da sua organização. Esta abordagem produz prazos mais precisos do que estimativas teóricas. Documente o tempo de desenvolvimento, os ciclos de teste e a complexidade da implantação observados durante a implementação da PoC.

2. Considere a maturidade organizacional e os fatores de complexidade no planejamento da linha do tempo. Diferentes soluções de IA têm cronogramas de implementação característicos que variam com base na prontidão organizacional e no escopo do projeto. Esta compreensão ajuda a definir expectativas adequadas com as partes interessadas. Os Microsoft Copilots normalmente fornecem os prazos mais curtos para o retorno do investimento (dias a semanas), enquanto as cargas de trabalho personalizadas de IA do Azure exigem várias semanas a meses para atingir a prontidão de produção.

3. Crie tempo de buffer para aprendizado, iteração e desafios inesperados. Os projetos de IA muitas vezes enfrentam desafios técnicos imprevistos e exigem várias iterações para alcançar os resultados desejados. O tempo de buffer evita a pressão do cronograma que pode comprometer a qualidade ou considerações éticas. Adicione entre 20% e 30% de tempo de contingência% às estimativas iniciais e planeje para múltiplos ciclos de desenvolvimento.

Recursos do Azure

Próximo passo

Conclua seu planejamento de adoção de IA estabelecendo a base técnica para a implementação. Para cargas de trabalho de IA personalizadas com o Azure, prossiga para AI Ready para configurar seu ambiente técnico. Para implementar o Microsoft Copilot, avance para a Governança de IA de forma a estabelecer uma supervisão organizacional.