A capability de Model Curation & Improvement desempenha um papel crucial na macro capability AI, ML, RPA, Bots e Other Technologies, na camada New Technology Exploration.

Ela tem como objetivo garantir a eficácia contínua dos modelos de Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning (ML) por meio da curadoria e aprimoramento constantes.

A seguir, uma lista das principais melhores práticas de mercado dentro do contexto do CIO Codex Capability Framework:

· Monitoramento Ativo: Realizar monitoramento constante dos modelos de AI e ML em uso. Isso envolve o acompanhamento em tempo real do desempenho desses modelos para identificar qualquer desvio ou problema.

· Ajustes Contextuais: Ter a capacidade de ajustar os modelos de acordo com as mudanças nas condições de negócios e dados. Isso garante que os modelos permaneçam relevantes e precisos em um ambiente dinâmico.

· Otimização de Algoritmos: Investir na otimização dos algoritmos subjacentes aos modelos. Isso visa melhorar a eficácia e a precisão dos modelos ao longo do tempo.

· Feedback Iterativo: Incorporar feedback dos usuários e dos processos nos modelos. Isso permite refinamentos contínuos e ajustes com base nas necessidades reais.

· Alinhamento com Objetivos de Negócios: Certificar-se de que os modelos estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização. Isso garante que os modelos contribuam diretamente para os resultados desejados.

· Padrões de Desempenho Estabelecidos: Definir padrões de desempenho claros para os modelos. Isso facilita a avaliação contínua e a medição do sucesso da curadoria.

· Automação de Processos de Curadoria: Implementar automação sempre que possível nos processos de curadoria e aprimoramento dos modelos. Isso pode incluir a automação de ajustes e otimizações.

· Treinamento e Desenvolvimento de Modelos: Investir na formação das equipes responsáveis pela curadoria dos modelos, garantindo que tenham as habilidades necessárias para realizar ajustes eficazes.

· Compliance e Segurança: Garantir que os modelos estejam em conformidade com regulamentações e que medidas de segurança adequadas sejam aplicadas durante o processo de curadoria.

· Documentação Abrangente: Manter documentação completa e detalhada de todas as atividades de curadoria e aprimoramento dos modelos. Isso é essencial para a rastreabilidade e a conformidade.

Essas melhores práticas de mercado são fundamentais para garantir que os modelos de AI e ML continuem a prover insights valiosos e suportem tomadas de decisões informadas.

A Model Curation & Improvement desempenha um papel estratégico na adaptação desses modelos às mudanças dinâmicas do ambiente de negócios, contribuindo para a eficácia e a relevância contínuas dessas tecnologias avançadas.