À medida que as organizações se esforçam para modernizar e otimizar suas operações, a aprendizagem de máquina (ML) surgiu como uma ferramenta valiosa para impulsionar a automação. Ao contrário da automação tradicional baseada em regras, o ML se destaca no tratamento de processos complexos e aprende continuamente, o que leva a maior precisão e eficiência ao longo do tempo.
Desafios enfrentados
Apesar dos benefícios potenciais, muitas empresas estão presas na fase piloto, tendo desenvolvido algumas soluções isoladas Casos de uso de ML, mas com dificuldades para implementá-los de forma mais ampla. De acordo com uma pesquisa recente, apenas 15% dos entrevistados escalaram com sucesso a automação em várias áreas de negócios, com apenas 36% implantando algoritmos de ML além do estágio piloto. Essa falta de progresso pode ser atribuída ao conhecimento institucional existente sobre processos raramente sendo totalmente documentados, e conjuntos de regras simples não capturam facilmente muitas decisões. Além disso, as fontes de informações disponíveis sobre o dimensionamento de ML são frequentemente de alto nível ou muito técnicas para serem efetivamente acionáveis, deixando os líderes sem orientação clara sobre como navegar na adoção de algoritmos de ML.
O valor em jogo
Incorporar ML em processos oferece valor substancial para organizações. Empresas líderes relataram aumento na eficiência de processos em mais de 30% e um aumento de 5 a 10% na receita. Por exemplo, uma empresa de saúde empregou com sucesso um modelo preditivo para classificar reivindicações em categorias de risco, resultando em um aumento de 30% em reivindicações pagas automaticamente e uma redução de 25% no esforço manual. Além disso, processos habilitados para ML permitem que organizações criem sistemas escaláveis e resilientes que continuam a desbloquear valor por anos.
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Principais conclusões
- Vá além dos projetos piloto. Amplie as iniciativas de automação além dos casos de uso isolados de ML e expanda a implementação em diversas áreas de negócios.
- Capturar conhecimento institucional. Documente o conhecimento institucional para preservar insights valiosos e facilitar a utilização eficaz.
- Aceite a complexidade. Reconheça que os algoritmos de ML lidam com decisões e processos complexos.
- Orientação prática. Busque informações práticas e acessíveis sobre o dimensionamento de ML, permitindo que membros não técnicos da equipe o implementem de forma eficaz.
- Medir o impacto. Avalie continuamente o impacto da implementação de ML na eficiência de processos e na geração de receita.
- Crie sistemas escaláveis e resilientes. Aproveite o ML para desenvolver processos que possam se adaptar e evoluir, proporcionando valor de longo prazo para a organização.
Como causar impacto com Machine Learning: uma abordagem em quatro etapas
A tecnologia de machine learning e suas aplicações estão avançando rapidamente, muitas vezes deixando os líderes sobrecarregados pelo ritmo da mudança. As organizações líderes estão adotando uma abordagem de quatro etapas para integrar efetivamente o machine learning em seus processos operacionais para simplificar o processo.
Etapa 1: Promover economias de escala e conhecimentos especializados
Ao operacionalizar aprendizado de máquina (ML) em processos, as organizações frequentemente cometem o erro de focar em etapas individuais controladas por equipes específicas. Essa abordagem fragmentada dilui o valor geral do ML e sobrecarrega os recursos. Para superar isso, é essencial promover a colaboração entre unidades de negócios e adotar uma perspectiva holística sobre automação.
Quebrando silos: Incentive a colaboração interfuncional em vez de esforços isolados. Isso garante que as iniciativas de ML sejam escaláveis além da prova de conceito e abordem aspectos críticos de implementação, como integração de modelos e governança de dados.
Projetando automação de ponta a ponta: Em vez de aplicar ML a etapas isoladas, crie processos que possam ser automatizados do início ao fim. Identifique elementos comuns em várias etapas, como entradas, protocolos de revisão, controles, processamento e documentação, para desbloquear o potencial do ML.
Capitalizando semelhanças: Explore casos de uso de arquétipos semelhantes, como processamento de documentos ou detecção de anomalias. As organizações podem alavancar ML em escala e aproveitar oportunidades sinérgicas agrupando esses casos de uso.
As organizações podem aproveitar economias de escala e conhecimento especializado adotando uma abordagem colaborativa e holística, abrindo caminho para uma implementação impactante de ML em processos.
Etapa 2: Avaliação dos requisitos de capacidade e abordagens de desenvolvimento
Na segunda etapa, é essencial determinar as capacidades específicas que uma empresa requer com base nos casos de uso de arquétipo identificados na etapa anterior. Por exemplo, empresas que visam aprimorar seus controles podem precisar desenvolver capacidades para detecção de anomalias. Ao mesmo tempo, aquelas que estão lutando com a migração de canais digitais podem priorizar o processamento de linguagem e a extração de texto.
Quando se trata de construir os modelos necessários de aprendizado de máquina (ML), há três opções principais disponíveis:
Desenvolvimento interno: As empresas podem escolher construir modelos de ML totalmente personalizados internamente. Essa abordagem demanda tempo e recursos significativos para criar soluções personalizadas que atendam aos seus requisitos exclusivos.
Soluções baseadas em plataforma: Outra opção é alavancar soluções baseadas em plataforma que oferecem abordagens de desenvolvimento de baixo e nenhum código. Essas soluções simplificam o processo de desenvolvimento de ML e exigem menos experiência em codificação, permitindo uma implementação mais rápida.
Soluções pontuais: As empresas podem comprar soluções pontuais pré-construídas sob medida para casos de uso específicos. Embora essa abordagem seja mais fácil e rápida de implementar, ela pode envolver compensações e limitações em comparação a modelos totalmente personalizados.
É essencial avaliar vários fatores interconectados para tomar uma decisão informada entre as opções disponíveis. Isso inclui considerar se um conjunto de dados específico pode ser utilizado em várias áreas e como os modelos de machine learning (ML) se alinham com esforços mais amplos de automação de processos. Embora a implementação de ML em processos transacionais básicos, como aqueles encontrados em funções de back-office no setor bancário, possa gerar progresso inicial na automação, ela pode não levar a uma vantagem competitiva sustentável. Nesses casos, alavancar soluções baseadas em plataforma que capitalizam os recursos do sistema existente costuma ser a abordagem mais adequada. Ao avaliar cuidadosamente esses fatores, as organizações podem navegar no processo de tomada de decisão e escolher a opção que melhor se alinha com suas necessidades e objetivos.
Etapa 3: Treinamento de modelos em ambientes do mundo real
No processo de operacionalização do machine learning (ML), um dos aspectos críticos é fornecer treinamento no trabalho para os modelos. Isso significa que os modelos aprendem e melhoram por meio de análise de dados de qualidade. No entanto, várias considerações e desafios precisam ser abordados nesta etapa:
Gestão e qualidade de dados: O principal desafio está em encontrar dados de qualidade dos quais os algoritmos de ML possam efetivamente analisar e aprender. As empresas podem enfrentar dificuldades no gerenciamento de dados e na garantia da qualidade dos dados, principalmente ao lidar com vários sistemas legados e quando os dados não são rigorosamente limpos e mantidos em toda a organização.
Ambientes sequenciais: As implantações de ML geralmente envolvem três ambientes distintos: o ambiente do desenvolvedor, o ambiente de teste (também conhecido como teste de aceitação do usuário ou UAT) e o ambiente de produção. No ambiente do desenvolvedor, os sistemas são construídos e podem ser facilmente modificados. O ambiente de teste permite que os usuários testem as funcionalidades do sistema, mas as modificações no sistema são restritas. Por fim, o ambiente de produção é onde o sistema está ativo e disponível em escala para os usuários finais.
Treinamento ideal no ambiente de produção: Embora os modelos de ML possam ser treinados em qualquer um desses ambientes, o ambiente de produção é geralmente considerado o mais ideal. Ele utiliza dados do mundo real, permitindo que os modelos aprendam e se adaptem às condições operacionais. No entanto, certas limitações podem surgir, especialmente em setores altamente regulamentados ou setores com preocupações significativas de privacidade, onde nem todos os dados podem ser usados em todos os três ambientes.
Ao gerenciar cuidadosamente a qualidade dos dados, aproveitar os ambientes sequenciais e considerar restrições regulatórias e de privacidade, as organizações podem efetivamente fornecer treinamento "no trabalho" para seus modelos de ML, permitindo que eles aprendam e melhorem em cenários do mundo real.
Em setores regulamentados como o bancário, os desenvolvedores frequentemente enfrentam limitações no ambiente de desenvolvimento devido a requisitos regulatórios, impedindo-os de experimentar livremente. No entanto, garantir que os modelos de aprendizado de máquina (ML) sejam treinados em dados precisos e do mundo real é crucial para seu funcionamento eficaz. Os líderes, compreensivelmente, têm preocupações sobre conceder autonomia de tomada de decisão aos algoritmos sem supervisão humana, mesmo em setores com regulamentações menos rigorosas. As principais organizações adotaram um processo que incorpora revisão humana de saídas de modelos de ML para lidar com esse desafio. Essa abordagem permite um exame completo das decisões do modelo antes da implementação. A equipe de desenvolvimento do modelo define um limite para cada decisão, concedendo autonomia total à máquina somente quando a decisão ultrapassa esse limite. Essa abordagem humana no loop fornece uma proteção vital ao mesmo tempo em que melhora gradualmente a precisão do modelo de ML.
Um exemplo prático é visto em uma empresa de saúde que implementou essa metodologia com sucesso. Ao longo de três meses, a empresa melhorou significativamente a precisão do seu modelo, aumentando a proporção de casos resolvidos por meio do processamento direto de menos de 40% para mais de 80%. Ao atingir um equilíbrio entre alavancar os recursos dos modelos de ML e garantir a supervisão humana, as organizações podem tomar decisões informadas e obter melhores resultados.
Etapa 4: Simplificando projetos de ML para implantação e escalabilidade
Para implementar e dimensionar efetivamente projetos de machine learning (ML), é crucial padronizar os processos envolvidos. Isso garante consistência e permite que as organizações maximizem suas iniciativas de ML. Aqui estão considerações vitais para atingir projetos de ML padronizados:
Adote uma cultura de aprendizagem: Assim como na pesquisa científica, os projetos de ML devem encorajar uma cultura de experimentação e aprendizado. Mesmo quando os experimentos falham, conhecimento valioso pode ser adquirido. As organizações podem melhorar continuamente suas capacidades de ML acumulando insights de sucessos e fracassos.
Implementar as melhores práticas de MLOps: MLOps (Machine Learning Operations) é um conjunto de melhores práticas que se inspira na combinação bem-sucedida de desenvolvimento de software e operações de TI, conhecido como DevOps. Ao aplicar MLOps, as organizações podem agilizar o Ciclo de vida de desenvolvimento de ML e melhorar a estabilidade do modelo. Isso envolve automatizar etapas repetitivas nos fluxos de trabalho de engenheiros e cientistas de dados, garantindo consistência e eficiência.
Automatize e padronize processos: A automação é crucial na padronização de projetos de ML. As organizações podem reduzir erros humanos, aprimorar a reprodutibilidade e acelerar a implantação automatizando etapas repetíveis no fluxo de trabalho de ML. A padronização de processos também facilita a colaboração entre diferentes equipes envolvidas no desenvolvimento de ML, permitindo fluxos de trabalho mais suaves e compartilhamento eficiente de conhecimento.
Otimize a implantação e a escalabilidade: A padronização permite que as organizações implantem modelos de ML de forma mais eficiente e os dimensionem efetivamente. As organizações podem garantir implementações de ML confiáveis e escaláveis estabelecendo práticas de implantação consistentes e aproveitando ferramentas de automação. Isso permite a integração perfeita de modelos de ML em sistemas existentes e garante uma operação suave em escala.
As organizações podem otimizar seus projetos de ML, melhorar a eficiência e atingir a escalabilidade adotando esses princípios e práticas. A padronização e a automação pavimentam o caminho para a implantação consistente, operações confiáveis e a realização de soluções de ML impactantes.
💡 Saiba mais sobre os níveis de maturidade de MLOps: os modelos mais conhecidos → https://hystax.com/mlops-maturity-levels-the-most-well-known-models/
