A Inteligência Artificial (IA) tornou-se uma força transformadora em muitos setores, impulsionando avanços significativos em tecnologia e inovação. Para maximizar os benefícios da IA, é essencial ter uma equipe bem preparada e liderada. Neste artigo, vou passar pelos pontos que acho importantes para qualquer líder cujo desafio seja criar, desenvolver e liderar uma equipe de IA altamente eficiente.

Comece identificando as habilidades necessárias para o projeto de IA. Uma equipe típica de IA deve incluir minimamente especialistas do domínio, engenheiros de dados, cientistas de dados e estatísticos e desenvolvedores de software. Cada membro deve ter experiência e conhecimento específico em seu campo para contribuir significativamente para o sucesso do projeto, dado que nenhum deles sozinho consegue resolver o problema.

Como primeiro desafio, defina o foco a ser dado para a IA que será usada para resolver o problema específico de negócios. Não adianta tentar estar preparado para resolver todos os problemas com IA, pois “IA” tem muitas nuances. O líder talvez precise ter foco em disciplinas específicas de IA, e para isso vai precisar de um time com habilidades e competências específicas para aquele desafio. A partir daí, naturalmente o time vai ganhando mais habilidades e conseguindo abordar problemas mais complexos.

Promova um ambiente colaborativo onde os membros da equipe possam compartilhar conhecimento e ideias livremente. Incentive a interação entre as diferentes disciplinas, pois a combinação de perspectivas diversas frequentemente leva a soluções mais inovadoras e eficazes. A diversidade de experiências e diferentes visões sobre o mesmo problema enriquece a solução, e a faz ser mais facilmente generalizável. A sua equipe de IA precisa estar confortável em co-criar soluções, e se manter atualizada em novas tecnologias e novos algoritmos.

A área de IA está em constante evolução. Incentive e patrocine sua equipe a participar de cursos, workshops e conferências para se manter atualizada com as tendências e técnicas em IA. Investir em treinamento contínuo é essencial para manter a equipe afiada e competitiva. Outra maneira de fazer isso é desafiar a sua equipe a criar e manter workshops internos onde os mais novos possam aprender com os mais experientes, através de discussões teóricas ou de casos práticos. Isto sempre melhorar o nível técnico da equipe.

O sucesso da IA depende em grande parte dos dados disponíveis. Garanta que a equipe tenha acesso a conjuntos de dados de alta qualidade e que eles sejam suficientemente abrangentes e representativos do problema a ser resolvido, para evitar vícios na construção. Aqui vale fazer alguns brainstorms para definir quais dados são necessários para resolver um problema de negócios. Estes dados podem estar fora do ecossistema da sua empresa, então vai ser preciso avaliar novas fontes de dados, e criar os processos de captura, qualificação e disponibilização desta nova informação no ecossistema interno.

As soluções que envolvem IA, muitas vezes exigem pensar fora da caixa. Encoraje a equipe a explorar novas abordagens e experimentar soluções inovadoras. Reconheça e valorize a criatividade, mesmo que algumas ideias não funcionem, pois cada experimento é uma oportunidade de aprendizado. Aqui vale tanto os processos de tentativa e erro, quanto o processo de construir metodologias data-driven em cima do conhecimento de negócio (business feeling) de quem realmente conhece o processo produtivo que você e a sua equipe estão tentando melhorar. Soluções analíticas têm dois resultados práticos, ou é um acerto, ou vira um aprendizado.

Defina objetivos claros e alcançáveis para a equipe de IA. As metas devem ser específicas e mensuráveis, seguindo o modelo SMART, permitindo que a equipe acompanhe seu progresso e faça ajustes quando necessário. Tome o cuidado para não engessar demais os objetivos, para ter espaço para inovação e experimentação. Sem isso, a sua equipe vai fazer o “by the book”, e será difícil inovar ou pensar fora da caixa.

Um líder de equipe de IA deve ter uma sólida compreensão dos princípios fundamentais da IA e das tecnologias envolvidas. Além disso, ele deve ser capaz de orientar e apoiar os membros da equipe, fornecendo insights técnicos sempre que necessário. Como comentei no início desta reflexão, IA é um campo de muitas disciplinas, e é praticamente impossível ser especialista em muitas delas. O importante para sua equipe é que ela enxergue o líder como uma referência técnica para ela balizar as suas iniciativas. Então, isso quer dizer, que todo o seu histórico, e sua experiência em “Analytics” serve de base para você continuar aprendendo com as provocações do seu time. Nenhum líder de equipes de IA pode se dar ao luxo de ficar sentado em cima da sua experiência do passado.

E por fim, mas não menos importante, a comunicação deve ser clara e objetiva, para que o time entenda exatamente o que se espera dele, e também os limites da sua atuação. Não é difícil o resultado de um projeto de IA melhorar com o tempo, pois se pode usar novos dados para treinar novos algoritmos, mas esse tempo tem custo de oportunidade e precisa valer a pena. Ficar tentando melhorar, de forma marginal, o resultado de uma IA, com aumentos ou atualizações de dados, e fine tunings infinitos, só vão gastar um tempo precioso que seu time poderia estar aplicando no próximo problema a ser resolvido.

Bem, a conclusão de como criar, desenvolver e liderar uma equipe de IA bem-sucedida passar por todos esses pontos discutidos acima, mas não se esgota neles. O importante é desenvolver uma cultura data-driven que tenta traduzir um problema de negócios em um problema de dados, e muita das coisas hoje em dia são problemas de dados. A partir da solução encontrada, ainda se tem um último desafio que é traduzir os resultados de volta para a linguagem de negócio, pois que vai operacionalizar a solução do problema talvez não tenha ideia sobre as metodologias de IA que usadas.