Organizações inovadoras reconhecem o quão útil a IA agente pode ser e querem agir rapidamente para aproveitá-la — e a pesquisa é um dos benefícios mais óbvios e transformadores imediatos. Atualmente, as empresas líderes estão implementando a pesquisa interna de IA para resolver alguns dos aspectos mais básicos e demorados do trabalho: pesquisar informações, criar memorandos de atualização e obter os detalhes mais recentes sobre projetos, clientes e equipes.
Uma ferramenta de busca interna de IA torna as informações armazenadas em vários formatos e bancos de dados pesquisáveis; ela pode então ser solicitada a responder perguntas com base nos diferentes bolsões de informações. Embora simples por natureza, ainda assim é novo, pois exige a coleta, recuperação, avaliação, citação e tradução de milhares de terabytes de dados em uma resposta conversacional e acionável. Essas ações só são possíveis graças aos últimos avanços em IA — e a funcionalidade dessas ferramentas está ficando mais rápida e impressionante a cada dia.
Por esse motivo, não há dúvida de que a pesquisa interna de IA será um requisito padrão em quase todas as organizações que desejam competir na era da IA. Ele facilita a movimentação de informações com mais rapidez e elimina silos, capacitando as equipes a progredirem mais rapidamente e serem mais produtivas, além de diminuir a carga quando os funcionários partem.
Como acontece com toda tecnologia revolucionária, a pesquisa interna de IA apresenta novas considerações. O desenvolvimento de uma política de pesquisa de IA dedicada para orientar a implantação e o uso da ferramenta pode ajudar a limitar os riscos sem perder os enormes benefícios de produtividade que ela oferece. Este artigo ajudará suas equipes jurídicas e de TI a fazer exatamente isso.
A estrutura de governança que modera o fluxo de informações em sua empresa é um fator-chave na definição de sua política de pesquisa de IA. Ela influencia não apenas o produto escolhido, mas também a forma como os dados são estruturados, acessados e protegidos em toda a organização.
As ferramentas internas de pesquisa de IA geralmente funcionam em uma estrutura de governança de cima para baixo ou de baixo para cima.
No caso de modelos de implementação de cima para baixo, as equipes de TI — em parceria com a liderança de uma organização — decidem sobre as regras de permissão e autenticação que se aplicam a vários departamentos, equipes e níveis, bloqueando e desbloqueando o acesso conforme acharem melhor. O objetivo dessas restrições é evitar o “vazamento” de informações confidenciais ou outros detalhes que possam ser confidenciais ou simplesmente não relevantes para várias pessoas. Além de serem muito caras de implementar, essas ferramentas exigem muito trabalho inicial e tempo de upload que, apesar do comprometimento das pessoas envolvidas no projeto, podem ignorar ou omitir conteúdos inesperados que podem ser disseminados e compartilhados de forma não intencional.
O Read AI adota uma abordagem de baixo para cima. Com uma estratégia de implementação de baixo para cima, as empresas podem definir restrições ou uma estrutura para quais informações podem ou não ser armazenadas no banco de dados centralizado, mas isso dá aos funcionários o controle para tomar decisões caso a caso.
Da mesma forma que todo profissional do conhecimento conhece bem os benefícios e riscos de encaminhar um e-mail para um colega ou uma equipe maior e como as pessoas hoje reconhecem a diferença entre postar uma foto para “amigos próximos” ou “todos os seguidores”, as mesmas regras se aplicam. Cabe ao indivíduo decidir se deseja compartilhar um documento do Google ou um relatório de reunião com outro colaborador do Workspace, tornando as informações desse item pesquisáveis na pesquisa interna de IA.
A Read AI utiliza uma estrutura de governança de baixo para cima porque acreditamos que a estratégia de cima para baixo introduz um nível oneroso de burocracia sem realmente oferecer melhor proteção. As ferramentas de cima para baixo são muito caras e exigem uma enorme quantidade de trabalho inicial e responsabilidade das equipes de TI. Mesmo com a implementação mais cautelosa, uma abordagem centralizada de alto nível deixa lacunas, dificultando a previsão e a prevenção de cada instância de exposição não intencional de dados.
Seja qual for o caminho seguido por um líder de TI, a política interna de busca de IA deve apresentar a abordagem, explicar a decisão e descrever os riscos, de preferência em nível individual, de departamento e de equipe.
Como acontece com todas as ótimas soluções, nem todas as ferramentas internas de pesquisa de IA são criadas da mesma forma. Embora algumas empresas, como a Read AI, priorizem a privacidade e a segurança, esses padrões ainda não são uniformes.
Essas perguntas ajudam a determinar se uma plataforma está alinhada aos requisitos de segurança, privacidade e conformidade da sua organização:
Embora o Read AI Rad Iresolva todas essas preocupações, nem todos os provedores de pesquisa de IA priorizam a proteção de dados no mesmo grau. Um processo de aquisição rigoroso garante que somente ferramentas confiáveis, seguras e compatíveis sejam integradas ao fluxo de trabalho da sua empresa.
Dependendo do seu setor e de onde sua empresa está sediada, você terá diferentes requisitos legais e regulatórios. As leis locais, nacionais e internacionais relacionadas a direitos autorais, proteção de dados e desinformação formarão os requisitos mínimos que sua empresa desejará atender e, portanto, formarão a base de qualquer política de pesquisa de IA. Certifique-se de revisar essas considerações com sua equipe jurídica ou advogado externo antes de prosseguir.
Até mesmo as ferramentas de busca de IA mais avançadas podem falhar sem o treinamento adequado do usuário. Deixar de abordar esses pilares em sua política de pesquisa pode introduzir riscos desnecessários e impedir que os funcionários aproveitem todo o potencial da ferramenta.
Para de cima para baixo Em implementações, o treinamento deve descrever claramente quais informações estão acessíveis a diferentes funções e departamentos. Também deve abordar questões de privacidade, como o que deve acontecer se um funcionário se deparar com uma informação que não é destinada a ele.
O benefício de um de baixo para cima A abordagem é que ele segue um modelo mental padrão com o qual a maioria das pessoas está familiarizada em outros aplicativos e serviços, incluindo e-mail e mídias sociais. Isso coloca menos ônus na organização para criar, programar e exigir treinamento.
Quando o treinamento é desejável, ele deve abordar como navegar na plataforma e utilizar seus recursos de forma eficaz. Promover as melhores práticas pode ajudar os funcionários a obter melhores resultados, tornando suas pesquisas mais eficientes. Abordar questões de privacidade, como o que deve acontecer se um funcionário se deparar com uma informação que não é destinada a ele, provavelmente é útil com uma abordagem de cima para baixo.
Definir indicadores-chave de desempenho (KPIs) em sua política interna de pesquisa de IA garante que os modelos de IA que você emprega sejam precisos, eficientes e ofereçam um forte retorno sobre o investimento. KPIs bem definidos podem ajudar as equipes a medir o sucesso de sua ferramenta de busca de IA e identificar áreas de melhoria.
Para determinar os KPIs mais relevantes, consulte sua estratégia geral de negócios e identifique os pontos problemáticos que você espera resolver com a ferramenta de busca de IA. Por exemplo, se sua meta é melhorar a eficiência de sua equipe de suporte ao cliente, você pode estabelecer um KPI em torno do tempo médio de resolução.
Os KPIs mais amplos que avaliam a adoção da pesquisa em toda a empresa incluem:
É provável que as equipes já tenham alguma política em vigor para orientar a implementação e o uso da IA e que a equipe jurídica, assim como os funcionários, entendam que essas políticas mudarão à medida que o investimento em IA continuar.
O tio Ben, da Marvel, estava certo: “Com um grande poder vem uma grande responsabilidade”. Desenvolver uma política interna de pesquisa de IA (ou expandir sua política de governança de IA existente) fornece clareza e barreiras para a liderança e usuários individuais. Isso ajudará sua empresa a tirar o máximo proveito dessa tecnologia e, ao mesmo tempo, mitigar os riscos o máximo possível.
Com sua governança de baixo para cima e um compromisso inigualável com a privacidade e o gerenciamento de dados, a Read AI torna a pesquisa interna mais inteligente, rápida, segura e protegida.
Read AI utiliza uma estrutura de governança de baixo para cima porque acreditamos que a estratégia de cima para baixo introduz um nível oneroso de burocracia sem realmente oferecer melhor proteção.
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