A capability de Model Curation & Improvement, ou Curadoria e Melhoria de Modelos, é uma peça fundamental na macro capability de AI, ML, RPA, Bots e Other Technologies, dentro da camada New Technology Exploration.
Esta capability desempenha um papel crucial na manutenção e otimização contínua de modelos de Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning (ML), garantindo que eles permaneçam eficazes e relevantes em um ambiente empresarial em constante evolução.
Abaixo, um roadmap de implementação para essa capability, considerando os principais pontos do CIO Codex Capability Framework:
· Definição de Objetivos Claros: Inicie o processo estabelecendo objetivos claros para a curadoria e melhoria de modelos de AI e ML. Esses objetivos devem estar alinhados com as metas estratégicas da organização.
· Identificação de Modelos Críticos: Identifique os modelos de AI e ML que desempenham um papel crítico nos processos de negócios e nas tomadas de decisão. Esses modelos serão a prioridade na curadoria.
· Monitoramento Ativo: Implemente um sistema de monitoramento contínuo para avaliar o desempenho dos modelos em tempo real. Isso envolve a coleta de dados relevantes e o estabelecimento de métricas-chave.
· Feedback Iterativo: Incorpore feedback dos usuários e dos processos para identificar áreas de melhoria nos modelos. Esse feedback contínuo é essencial para aprimoramentos constantes.
· Ajustes Contextuais: Desenvolva a capacidade de ajustar os modelos de acordo com as mudanças nas condições de negócios e nos dados. Isso garante que os modelos permaneçam relevantes.
· Otimização de Algoritmos: Implemente práticas para otimizar os algoritmos subjacentes aos modelos. Isso pode envolver ajustes nos algoritmos de ML para melhorar a precisão.
· Alinhamento com Objetivos de Negócios: Certifique-se de que os modelos estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização. Isso envolve uma avaliação regular da relevância dos modelos.
· Documentação Completa: Mantenha documentação detalhada de todas as mudanças, ajustes e otimizações realizadas nos modelos. Isso é fundamental para a rastreabilidade e o compartilhamento de conhecimento.
· Adaptação às Mudanças: Esteja preparado para adaptar os modelos a mudanças significativas no ambiente de negócios, como flutuações nos dados ou alterações nas demandas do mercado.
· Avaliação de Resultados: Avalie regularmente os resultados alcançados por meio da curadoria e melhoria de modelos. Meça o impacto na precisão, eficácia operacional e tomada de decisões.
· Treinamento e Capacitação: Certifique-se de que as equipes envolvidas na curadoria e melhoria de modelos estejam devidamente treinadas e atualizadas com as melhores práticas.
· Integração com Estratégia de TI: Alinhe a curadoria de modelos com a estratégia de Tecnologia da Informação da organização. Isso envolve garantir que a infraestrutura e a arquitetura de TI suportem as necessidades dos modelos.
· Governança e Compliance: Implemente políticas de governança para garantir que a curadoria e melhoria de modelos estejam em conformidade com regulamentações e padrões éticos.
· Comunicação Efetiva: Comunique as melhorias nos modelos de forma eficaz às partes interessadas internas e externas. Destaque os benefícios alcançados pela curadoria.
· Compartilhamento de Conhecimento: Estabeleça um sistema de compartilhamento de conhecimento para disseminar as melhores práticas de curadoria e melhoria de modelos dentro da organização.
A Model Curation & Improvement é uma capability estratégica que assegura que as tecnologias de AI e ML continuem a prover insights valiosos e suportar tomadas de decisões informadas.
Este roadmap guiará a implementação eficaz dessa capability, garantindo que os modelos permaneçam na vanguarda da eficácia em um ambiente de negócios dinâmico.
