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 faz a ponte entre a visão de IA e a execução. O plano garante o alinhamento entre as iniciativas de IA e as metas de negócios, ao mesmo tempo em que aborda lacunas de habilidades, requisitos de recursos e linhas do tempo de implementação.

Avaliar as habilidades de IA

A avaliação de funcionalidade atual impede a alocação incorreta de recursos e garante o planejamento realista do projeto alinhado com a preparação 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. Medir o nível de maturidade da IA usando a estrutura de habilidades e preparação de dados. A estrutura fornece critérios objetivos para avaliar os recursos atuais de IA da sua organização. Essa medida impede o excesso de compromisso com projetos além dos recursos atuais. Use a tabela a seguir para avaliar sua maturidade:

   Nível de maturidade de IA	Habilidades requeridas	Preparação de dados	Casos de uso viáveis de IA
   Nível 1	▪ Noções básicas sobre os conceitos de IA ▪ Capacidade de integrar fontes de dados e mapear prompts	▪ Dados mínimos ou nulos disponíveis ▪ Dados corporativos disponíveis	▪ Projetos de início rápido do Azure ▪ Qualquer solução do Copilot
   Nível 2	▪ Experiência com seleção de modelos de IA ▪ Familiaridade com implantação de IA e gerenciamento de pontos de extremidade ▪ Experiência com limpeza e processamento de dados	▪ Dados mínimos ou nulos disponíveis ▪ Conjunto de dados pequeno e estruturado ▪ Pequena quantidade de dados específicos de domínio disponíveis	▪ Quaisquer projetos de Nível 1 ▪ Carga de trabalho de IA analítica personalizada usando serviços de IA do Azure ▪ Aplicativo de chat de IA generativo personalizado sem Recuperação de Geração Aumentada (RAG) no Foundry ▪ Aplicativo de aprendizado de máquina personalizado com treinamento de modelo automatizado ▪ Ajuste de um modelo de IA generativa
   Nível 3	▪ Proficiência em engenharia de prompts ▪ Proficiência em seleção de modelos de IA, agrupamento de dados e processamento de consultas ▪ Proficiência em pré-processamento, limpeza, divisão e validação de dados ▪ Dados de fundamentação para indexação	▪ Grandes quantidades de dados de negócios histórico disponíveis para machine learning ▪ Pequena quantidade de dados específicos de domínio disponíveis	▪ Quaisquer projetos de nível 1-2 ▪ Aplicativo de IA generativo com RAG no Foundry ▪ Treinamento e implantação de um modelo de machine learning ▪ Treinamento e execução em um pequeno modelo de IA em Máquinas Virtuais do Azure
   Nível 4	▪ Experiência avançada em IA/machine learning, incluindo gerenciamento de infraestrutura ▪ Proficiência em lidar com fluxos de trabalho complexos de treinamento de modelos de IA ▪ Experiência com orquestração, comparação de modelos e otimização de performance ▪ Habilidades avançadas para proteger e gerenciar pontos de extremidade de IA	▪ Grandes quantidades de dados disponíveis para treinamento	▪ Quaisquer projetos de nível 1 a 3 ▪ Treinamento e execução de grandes aplicativos de IA gerativos ou não geradores em Máquinas Virtuais, Serviço de Kubernetes do Azure ou Aplicativos de Contêiner do Azure

2. Inventariar seus ativos de dados e avaliar 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. Examine sua infraestrutura de tecnologia e determine os requisitos de preparação para IA. A capacidade de infraestrutura restringe o escopo do projeto de IA e influencia as estratégias de implantação. Esta revisão ajuda você a planejar investimentos em infraestrutura e a selecionar os serviços apropriados do Azure. Avalie os recursos de computação, a capacidade de armazenamento, a largura de banda de rede e os controles de segurança necessários para os casos de uso de IA de destino.

Desenvolver habilidades de IA

Uma estratégia abrangente de criação de recursos garante que sua organização tenha as habilidades necessárias para implementar e manter sistemas de IA com êxito. As lacunas de habilidades criam atrasos no projeto e aumentam o risco de falhas de implementação. Você deve desenvolver uma abordagem multifacetada que combine treinamento, contratação e parcerias para criar funcionalidades de IA sustentáveis. Veja como:

1. Desenvolva habilidades internas de IA por meio de programas de aprendizagem estruturados. O desenvolvimento interno de habilidades fornece a criação de recursos de longo prazo e garante a retenção de conhecimento em sua organização. Essa abordagem cria confiança organizacional e reduz a dependência de recursos externos. Use a plataforma do Hub de aprendizado de IA para obter diretrizes gratuitas de treinamento, certificação e produto de IA. Defina metas de certificação, como Fundamentos de IA do Azure, Azure AI Engineer Associate e Azure Data Scientist Associate.

2. Recrutar profissionais de IA para preencher lacunas de habilidades críticas além da capacidade interna. O recrutamento externo fornece acesso imediato a conhecimentos especializados e acelera as linhas do tempo do projeto. Essa estratégia ajuda a preencher lacunas que levariam muito tempo para se desenvolver internamente. Contrate especialistas em desenvolvimento de modelos, IA generativa ou ética de IA. Atualize as descrições de trabalho para refletir as necessidades atuais de habilidades e crie 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 conhecimentos comprovados e melhores práticas 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 marketplace de parceiros da Microsoft para acessar a IA, os dados e a experiência do Azure em todos os setores.

Acessar recursos de IA

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

Solução de IA da Microsoft	Como obter acesso
Microsoft 365 Copilot	Requer uma licença empresarial ou comercial do Microsoft 365 com uma licença copilot adicional. Consulte o Microsoft 365 Copilot.
Microsoft Copilot Studio	Requer uma licença autônoma ou uma licença de complemento. Consulte o Microsoft Copilot Studio.
Copilotos no produto	Requer acesso ao produto primário. Consulte GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric e Azure.
Copilots baseados em funções	Requer requisitos de acesso específicos. Consulte Agentes baseados em função para o Microsoft 365 Copilot e o Microsoft Copilot para Segurança.
Serviços do Azure	Requer uma conta do Azure. Inclui o Foundry e o Azure OpenAI.

Priorizar casos de uso de IA

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

1. Avalie os casos de uso em relação à maturidade atual da IA e aos recursos disponíveis. A avaliação realista impede o excesso de compromisso com projetos além dos recursos atuais e garante a implementação bem-sucedida. Essa avaliação ajuda você a se concentrar em metas alcançáveis que criam impulso para projetos futuros. Examine o nível de maturidade da IA, a disponibilidade de dados, a infraestrutura técnica e a capacidade de pessoal para cada caso de uso definido em sua Estratégia de IA.

2. Classificar casos de uso por valor estratégico e viabilidade de implementação. A classificação estratégica ajuda você a alocar recursos limitados a projetos com o maior impacto potencial e probabilidade de sucesso. Essa abordagem maximiza o retorno sobre os investimentos em IA ao mesmo tempo em que aumenta a confiança organizacional. Pontuar 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 claros de êxito. Um roteiro estruturado fornece uma direção clara para as equipes de implementação e permite o acompanhamento de progresso em relação a marcos definidos. Esse roteiro ajuda a gerenciar as expectativas dos stakeholders e a alocação de recursos. Selecione casos de uso de prioridade máxima e defina métricas de sucesso específicas, linhas do tempo e requisitos de recursos para cada projeto.

Validar conceitos por meio de prova de conceitos

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

1. Selecione um caso de uso apropriado para validação de prova de conceito. A seleção de PoC correta equilibra oportunidades de aprendizagem com risco e complexidade gerenciáveis. Essa seleção garante que você colete insights significativos sem sobrecarregar sua equipe ou organização. Escolha um projeto de alto valor na sua lista priorizada que corresponda ao nível de maturidade da 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 ferramentas e diretrizes da Microsoft. A implementação estruturada reduz o tempo de desenvolvimento e garante que você siga práticas comprovadas para sua abordagem de IA escolhida. Essa abordagem maximiza o aprendizado, minimizando o investimento em recursos. Use os seguintes guias de implementação com base em seu tipo de IA:

   Tipo de IA	Guia de implementação
   O que é IA generativa	PaaS do Azure: Foundry e Azure OpenAI Microsoft Copilots: Extensibilidade do Copilot Studio e do Microsoft 365 Copilot
   Aprendizado de máquina	Azure Machine Learning
   IA analítica	Serviços de IA do Azure com guias específicos para Segurança de Conteúdo, Visão Personalizada, Inteligência de Documento e outros serviços

3. Use os resultados da PoC para refinar a abordagem de priorização e implementação do caso de uso. Os insights da PoC revelam desafios práticos e oportunidades que informam o planejamento do projeto futuro e a alocação de recursos. Esse ciclo de feedback garante que seu plano de ação de IA permaneça realista e alcançável. Lições de documento aprendidas, desafios técnicos e valor de negócios demonstrados. Ajuste as prioridades de caso de uso com base na viabilidade comprovada e no impacto medido.

Estabelecer práticas de IA responsáveis

As práticas responsáveis de IA protegem sua organização contra riscos éticos, legais e de reputação, garantindo que os sistemas de IA estejam alinhados com valores organizacionais. A integração antecipada de princípios de IA responsáveis impede redesenhos dispendados e cria a confiança dos stakeholders. Você deve inserir 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 responsáveis para avaliar possíveis impactos e projetar sistemas éticos. As ferramentas de avaliação sistemática ajudam a identificar possíveis riscos e garantir que os sistemas de IA atendam aos padrões éticos e aos requisitos regulatórios. Essas ferramentas fornecem abordagens estruturadas para 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. As estruturas de governança fornecem critérios de tomada de decisão consistentes e garantem a responsabilidade em projetos de IA. Essas estruturas ajudam as organizações a manter o controle sobre o desenvolvimento e a implantação de IA. Estabeleça políticas que abrangem funções, responsabilidades, requisitos de conformidade e padrões éticos. Consulte Govern AI para obter diretrizes detalhadas sobre a implementação de governança.

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

Estimar cronogramas de entrega

A estimativa de linha do tempo realista permite o planejamento eficaz de recursos e o gerenciamento de stakeholders, 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 estimativas de linha do tempo em dados empíricos de sua prova de conceitos e funcionalidades organizacionais. Veja como:

1. Utilize os resultados da prova de conceito para estimar os cronogramas de implementação para cada caso de uso. Os dados de PoC fornecem estimativas de linha de base realistas que explicam os recursos e restrições específicos da sua organização. Essa abordagem produz linhas do tempo mais precisas do que estimativas teóricas. Tempo de desenvolvimento do documento, ciclos de teste e complexidade de implantação observados durante a implementação da PoC.

2. Contabilize a maturidade organizacional e os fatores de complexidade no planejamento da linha do tempo. Diferentes soluções de IA têm linhas do tempo de implementação características que variam com base na preparação organizacional e no escopo do projeto. Esse entendimento ajuda a definir as expectativas apropriadas com os stakeholders. Os Microsoft Copilots normalmente fornecem as linhas do tempo mais curtas para o retorno sobre o investimento (dias a semanas), enquanto cargas de trabalho personalizadas de IA do Azure exigem várias semanas a meses para alcançar a preparação para a produção.

3. Inclua tempo de folga para aprendizado, iteração e para lidar com desafios inesperados. Os projetos de IA geralmente encontram desafios técnicos imprevistos e exigem várias iterações para alcançar os resultados desejados. O tempo de buffer impede a pressão de agendamento que pode comprometer considerações éticas ou de qualidade. Adicione de 20 a 30% tempo de contingência às estimativas iniciais e planeje vários ciclos de desenvolvimento.

Recursos do Azure

Categoria	Ferramenta	Descrição
Aprendizagem & Certificação	hub de aprendizagem de IA	Fornece treinamento gratuito de IA, certificações e diretrizes de produto para desenvolvimento de habilidades
Avaliação > Planejamento	Modelo de avaliação de impacto da IA	Avalia os efeitos sociais, econômicos e éticos das iniciativas de IA
Plataforma de Desenvolvimento	Fundição	Plataforma de desenvolvimento para a criação de aplicativos e agentes de IA com acesso a modelos de IA geradores e modelos nãogenerativos para visão, fala, linguagem e tomada de decisões
Treinamento de modelo	Azure Machine Learning	Gerenciamento de ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta e implantação de modelo
IA Conversacional	Estúdio do Microsoft Copilot	Plataforma para criar agentes de IA de conversa personalizados e chatbots
Rede de parceiros	Marketplace de parceiros da Microsoft	Acesso a parceiros certificados com IA, dados e experiência no Azure

Próxima etapa

Conclua o planejamento de adoção da IA estabelecendo a base técnica para implementação. Para cargas de trabalho de IA personalizadas com o Azure, prossiga para IA Pronta para configurar seu ambiente técnico. Para a adoção do Microsoft Copilot, avance para a Governança de Inteligência Artificial a fim de estabelecer supervisão organizacional.

Pronto para IA (exclusivo no Azure)

Governança de IA (Copilotos e Azure)