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Conferência Internacional do Havaí sobre Ciências de Sistemas (HICSS): Avanços na Adoção de IA em Redes Empresariais
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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Um ambiente tropical e um encontro de destacados acadêmicos e profissionais são o que encapsulam a essência da Conferência Internacional do Havaí sobre Ciências de Sistemas (HICSS) deste ano. A HICSS anual serve como uma plataforma global para pesquisadores, acadêmicos e profissionais compartilharem ideias, fomentarem a colaboração e discutirem os últimos avanços em ciências de sistemas. Como uma das maiores e mais prestigiosas conferências de Sistemas de Informação, a HICSS atraiu aproximadamente 1300 cientistas e 760 artigos de pesquisa. Vale ressaltar que dois pesquisadores afiliados à SAP contribuíram para a conferência e apresentaram dois artigos de pesquisa sobre a adoção de Inteligência Artificial (IA) em redes empresariais, sendo que um dos artigos foi até indicado para o Prêmio de Melhor Artigo.
A Adoção de IA em Redes Empresariais
Em colaboração com a Universidade Técnica de Munique (TUM), dois pesquisadores afiliados à SAP tiveram a oportunidade de apresentar sua pesquisa sobre a adoção organizacional da tecnologia emergente "Aprendizado Federado de Máquina" na conferência. Primeiramente, eles aprofundaram nos desafios e fatores influentes para a adoção bem-sucedida do Aprendizado Federado de Máquina e então demonstraram uma ferramenta de apoio à tomada de decisões para o processo de seleção de tecnologia.
Trabalhando na interseção da IA e redes empresariais colaborativas, os pesquisadores apresentaram uma visão geral abrangente das influências, enfatizando a importância de quatro fatores fundamentais:
- Gestão de Colaboração
- Preparação Organizacional
- Qualidade de Dados
- Interoperabilidade de Dados/Sistema
A gestão eficaz da colaboração garante uma coordenação fluida entre os participantes, enquanto a preparação organizacional mede a disposição de uma empresa para adotar o Aprendizado Colaborativo de Máquina. A interoperabilidade de dados e sistemas facilita a integração sem problemas de conjuntos de dados e tecnologias diversas, fomentando um ambiente colaborativo. Por fim, a importância da qualidade de dados não pode ser subestimada, pois influencia diretamente na precisão e confiabilidade dos resultados da IA.
Com base nesses conhecimentos, os pesquisadores continuaram demonstrando uma ferramenta de apoio à tomada de decisões projetada para ajudar os profissionais ao longo do complexo processo de seleção de tecnologia para o Aprendizado Federado de Máquina. Ao oferecer um quadro estruturado, capacitam os tomadores de decisão a avaliar a adequação e complexidade, considerando os fatores de sucesso mais cruciais. Além disso, a ferramenta estende sua utilidade para avaliar a preparação organizacional, garantindo que a tecnologia escolhida esteja alinhada com as capacidades e objetivos da organização.
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