Modelo de avaliação de preparação para IA
Avalie o preparo da sua organização para a integração de IA com nosso Modelo de Avaliação de preparação para IA.
O que é um modelo de avaliação de preparação para IA?
Um modelo de avaliação de preparação para IA avalia o quanto uma organização está preparada para adotar e integrar tecnologias de inteligência artificial (IA). Pesquisas de preparação para IA ajudam a identificar pontos fortes, lacunas e oportunidades de melhoria antes do início de iniciativas com IA.
O que uma avaliação de preparação para IA deve incluir?
Uma avaliação de preparação para IA bem elaborada deve incluir os seguintes componentes:
- Objetivos organizacionais para IA: explique o propósito da pesquisa, incluindo as metas de implementação de IA.
- Consciência dos funcionários e necessidades de treinamento: avalie o entendimento dos colaboradores sobre conceitos de IA, níveis de conforto e impactos percebidos.
- Uso atual de automação ou aprendizado de máquina: verifique se e como colaboradores ou departamentos já utilizam ferramentas de IA, aprendizado de máquina ou automação.
- Riscos, conformidade e questões éticas: avalie a conscientização e o preparo em relação aos aspectos legais, éticos e regulatórios do uso de IA.
- Alinhamento e visão da liderança: avalie o quanto a liderança está alinhada em relação ao papel da IA na organização.
- Pilha tecnológica e escalabilidade: documente a pilha tecnológica atual, incluindo sistemas principais, plataformas e ferramentas de software.
Exemplos de perguntas para avaliação de preparação para IA
Use as perguntas a seguir para avaliar o conhecimento, a adoção e os desafios dos colaboradores em relação à IA.
- Com que frequência você utiliza atualmente ferramentas ou plataformas com IA?
- Quais das seguintes ferramentas ou tecnologias de IA você já utilizou? (Selecione todas as opções aplicáveis.)
- Você tem interesse em usar IA no trabalho?
- Como você avalia seu entendimento sobre aplicações de IA?
- O que está impedindo você de adotar IA na sua função?
- Quão bem você entende as políticas de IA da empresa?
- Há alguma tarefa específica no seu trabalho em que você acredita que a IA possa ajudar a resolver?
Quem deve usar um modelo de avaliação de preparação para IA?
A inteligência artificial já impactou praticamente todos os setores, por isso a maioria das empresas pode se beneficiar de um feedback obtido por meio de uma avaliação de preparação para IA. Líderes de TI, equipes de inovação, departamentos de RH e estrategistas de negócios acharão o modelo de avaliação de preparação para IA especialmente útil à medida que exploram a integração de IA em operações, produtos e fluxos de trabalho.
Como funciona uma avaliação de preparação para a IA?
Para aproveitar ao máximo uma avaliação de preparação para IA, siga o seguinte processo:
- Personalize o modelo de acordo com os objetivos da sua organização: a inteligência artificial possui diversos usos, como automação e análise de dados. Personalizar o modelo permite coletar informações direcionadas e acionáveis.
- Distribua internamente entre equipes ou departamentos: envie este questionário para as equipes impactadas pela adoção de IA. Não deixe de fora equipes inesperadas, como jurídica e de compliance de dados.
- Avalie a infraestrutura organizacional, as habilidades dos colaboradores e a preparação dos dados: segmente as informações por departamento e nível dos colaboradores para identificar possíveis lacunas de conhecimento e casos de uso.
- Priorize áreas para investimento ou treinamento em IA: prepare colaboradores e partes interessadas para a adoção de IA com treinamentos completos e pesquisas de competências, garantindo sua confiança.
- Use os insights para desenvolver uma estratégia clara de adoção de IA: implemente ferramentas de IA inicialmente em grupos menores para entender seu uso. Crie fluxos de trabalho e documentações conforme necessário para expandir para os demais colaboradores.
Por que usar um modelo de avaliação de preparação para IA?
Um modelo de avaliação de preparação para IA é uma ferramenta para que equipes de TI e liderança avaliem a consciência dos colaboradores sobre IA e para que os colaboradores possam expressar suas preocupações.
Para organizações:
- Identifique barreiras técnicas e culturais para a adoção de IA: as equipes de TI podem antecipar desafios como limitações de infraestrutura, preocupações com segurança e privacidade, e sistemas de TI desatualizados.
- Entenda onde as equipes precisam de suporte ou capacitação: gestores de pessoas e de TI podem identificar percepções equivocadas e lacunas de conhecimento em suas equipes e departamentos. Em colaboração com as partes interessadas, é possível desenvolver currículos ou workshops para garantir que os colaboradores compreendam as expectativas e resultados esperados.
- Reduza riscos associados a uma implementação inadequada: as equipes de TI podem antecipar problemas, minimizar a chance de falhas e criar um plano de gestão de riscos para garantir uma implementação tranquila e a continuidade dos negócios.
- Crie um roteiro para integração de IA com base nos níveis reais de preparação: líderes organizacionais e equipes de TI podem elaborar um plano de implementação fundamentado para garantir o sucesso.
Para colaboradores e equipes:
- Compartilhe preocupações ou lacunas de habilidades antes da implementação: a inteligência artificial pode trazer questões funcionais ou éticas, como impactos para equipes jurídicas. Os colaboradores têm voz para expor preocupações relacionadas à IA.
- Participe da construção das estratégias de IA: os colaboradores podem influenciar como a IA será implementada em seus departamentos, aproveitando seu conhecimento prático e experiência. A colaboração entre departamentos contribui para criar soluções de IA alinhadas aos objetivos da empresa e às necessidades das equipes.
- Alinhe as expectativas sobre o que a IA pode ou não fazer: compreensões equivocadas sobre as capacidades da IA podem gerar frustração, especialmente se as equipes esperarem que a tecnologia resolva problemas complexos além de seu alcance. A comunicação aberta sobre pontos fortes e limitações da IA, junto com treinamentos sobre como interagir de forma eficaz com esses sistemas, ajuda os colaboradores a estabelecerem metas realistas.
Como usar o modelo de avaliação de preparação para IA
Para usar nosso modelo de avaliação de preparação para IA, siga estes passos:
- Personalize o modelo: o Modelo de avaliação de preparação para IA da SurveyMonkey é totalmente personalizável. Atualize o modelo com sua identidade visual e perguntas alinhadas aos seus objetivos de IA e ao seu setor.
- Implemente em todos os departamentos: primeiro, envie a avaliação para as equipes mais voltadas à tecnologia e, em seguida, para os times impactados pela implementação, de acordo com o nível de uso.
- Meça a preparação atual: utilize os resultados da pesquisa para avaliar o conhecimento dos colaboradores e o uso de IA.
- Crie planos de ação com base nos insights: utilize o feedback para criar um plano de implementação de IA, incluindo uma estrutura de IA e treinamentos para os colaboradores.
- Repita as avaliações ao longo do tempo para acompanhar o progresso: a IA é uma tecnologia em evolução. Continue avaliando como os colaboradores reagem às mudanças para orientar treinamentos e melhorias na infraestrutura.
Práticas recomendadas para interpretar resultados
Implementar um modelo de avaliação de preparação para IA é simples com a SurveyMonkey. Já a interpretação dos dados exige atenção. Considere as seguintes práticas recomendadas ao analisar seus resultados:
- Identifique lacunas de preparação entre liderança e execução das equipes: a adoção bem-sucedida da IA exige alinhamento entre a visão da liderança e as capacidades práticas das equipes. Muitas vezes, a liderança demonstra entusiasmo pelo potencial da IA, enquanto as equipes carecem de ferramentas, treinamento ou clareza para executar de forma eficaz. Identificar essas lacunas antecipadamente permite que a organização direcione o suporte necessário, esclareça prioridades e garanta que as ambições estratégicas estejam alinhadas à realidade operacional.
- Priorize as necessidades fundamentais: antes de escalar projetos de IA, garanta que o básico — dados limpos e acessíveis, ferramentas e plataformas adequadas, além de conhecimento técnico e de negócio — esteja presente em todas as equipes envolvidas. Essa abordagem reduz obstáculos na implementação e evita retrabalho caro ou atrasos causados pela ausência do básico.
- Use insights para garantir apoio e investimento em iniciativas de IA: ao demonstrar potencial de ROI, ganhos de eficiência ou vantagens competitivas, as equipes de TI podem construir argumentos sólidos para a continuidade dos investimentos. Fundamentar pedidos de recursos em necessidades operacionais reais e benefícios mensuráveis aumenta a probabilidade de a liderança apoiar e sustentar as iniciativas de IA.
- Compartilhe avanços, resultados e aprendizados com a organização: a transparência gera confiança, ajuda a desfazer equívocos e demonstra que a organização está aprendendo e se adaptando. Comemorar conquistas rápidas e reconhecer desafios estimula uma cultura de abertura e melhoria contínua, incentivando mais equipes a se engajarem e apoiarem os esforços em IA.
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