_ ** Este artigo foi escrito por André Corrêa d'Almeida \ * e Bernardo Rivera Muñozcano \ * \ *. ** _

Uma recente pesquisa enviada a mais de 1.500 tomadores de decisão em vários setores e regiões descobriu que 40% dos entrevistados estão atualmente implementando pelo menos um artificial inteligência projeto ou plano para fazê-lo em curto prazo.

Mas quando a Cognylitica, a empresa por trás da pesquisa, perguntou aos mesmos entrevistados se eles já estavam trabalhando em um projeto ou planejavam lançar um em breve que contivesse elementos de IA (definido pela Cognylitica como um dos sete "padrões"), quase 90% disseram que sim.

Em outras palavras, organizações em todo o mundo já estão usando ferramentas de IA sem nem mesmo saber, e essa falta de consciência impede que líderes governamentais e tomadores de decisão adotem totalmente diferentes aplicativos de IA e [aprendizado de máquina](https://apolitical.co/ pt / solution_article / how-machine-learning-can-help-with-public-setor-transparent) (ML) técnicas, mantendo-os longe do potencial transformador que essas ferramentas podem trazer para suas organizações.

Mais importante, as instituições públicas ainda não desenvolveram as estruturas regulatórias e organizacionais adequadas para abraçar a mudança tecnológica. Assim como no início da década de 1990, quando o governo começou a adotar a computação de mainframe, enquanto o setor privado já estava abandonando isso tecnologia, acreditamos que deixar de adotar e ampliar as ferramentas de IA hoje criará maiores riscos e perdas para as agências governamentais no médio e longo prazo.

A criação de sandboxes experimentais, espaços seguros onde as restrições de procedimentos ou regulamentares são reduzidas, fornecendo mais margem de manobra para inovadores públicos - pode permitir que as organizações adotem e escalonem ferramentas de IA. Também conhecido como [nichos de inovação estratégica](https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/15309576.2020.1782954?utm_source=Digest&utm_campaign=7063bf665b-RSS_EMAIL_CAMPAIGN&utm_medium=email&utm_term=065b6706 upb6706-open6706_d706_d706_d706_d707d706_d706_d906_d706_d706_d706_d70md706d706_d90 mecanismos openf6b6906_d706d706_d706d-open6d706dx6d706d706_d90s opencvb6906d706_d706d0m6d706s opend706d706d706dvm_term possibilidades de inovação, relaxando as condições restritivas das organizações do setor público e reduzindo os diferentes riscos associados à experimentação pública. Esses espaços podem se materializar de diversas formas, como a criação de órgãos subsidiários do governo - atuando como consultores de outras equipes sem invadir suas atribuições legais - ou por meio de um [instrumento legal](https://www.conseil-etat.fr/actualites/ atualites / ameliorer-et-developmentper-les-experimentations-pour-des-politiques-publiques-plus-Effaces-et-innovantes), proporcionando uma margem de manobra maior para funcionários do governo.

** Organizações em todo o mundo já estão usando ferramentas de IA, mesmo sem saber **

As caixas de areia permitem que os pioneiros criem uma cultura organizacional aberta, onde os servidores públicos desenvolvem novas abordagens com base em suas próprias práticas e percepções, e não seguindo regras ou procedimentos passo a passo fechados que, por definição, não podem integrar imprevistos desenvolvimentos tecnológicos. Apresentamos um roteiro para o desenvolvimento desses espaços institucionais, ao mesmo tempo em que aprendemos e integramos os servidores públicos nesse processo.

Experimente, adapte, repita, dentro de um espaço comunitário

Há uma boa quantidade de literatura sobre como os governos tradicionalmente favorecem uma abordagem iterativa de pequena escala para a inovação na formulação de políticas. Ao lidar com a integração de ferramentas de IA, esta lógica piloto pode alcançar uma adoção sistêmica ou operacional simplificada de IA em uma organização se os líderes trabalharem em conjunto com suas comunidades - sejam seus funcionários / servidores públicos ou clientes / cidadãos - e capacitá-los a experimente e compartilhe suas ideias e preocupações com outros membros da mesma organização (leia mais em [Smarter New York City: How City Agencies Innovate](https://cup.columbia.edu/book/smarter-new-york-city/ 9780231183758)).

Essa abordagem melhora a eficiência dos ciclos de feedback, ao mesmo tempo que cria um espaço para o envolvimento da comunidade: o espaço onde as diretivas e objetivos de cima para baixo se cruzam com a experiência e o aprendizado no domínio do solo. Mais importante ainda, esse envolvimento da comunidade pode servir como uma transição para dimensionar o experimento em mudanças sistêmicas em grande escala.

** Uma abordagem experimental para a adoção de IA criará as condições para a liderança e a cultura organizacional servirem como facilitadores para a adoção de IA **

Destruir equipes isoladas não é apenas amplamente reconhecido como uma forma de melhorar a eficiência de uma organização, mas também a torna mais resiliente e capaz de [responder a crises e se adaptar a choques externos](https://hbr.org/2020/07/ 7-estratégias-para-promoção-colaboração-em-crise), como o desenvolvimento de novas ferramentas tecnológicas. Sob essa abordagem colaborativa, as organizações devem ser capazes de co-criar uma estratégia holística de IA que seja exclusiva para sua missão, ética e valores. Governança antecipada, análise em camadas causais e estudos futuros semelhantes metodologias poderiam ajudar as instituições a navegar pelos dilemas éticos inerentes derivados do uso de tecnologia tendenciosa e dados, um aspecto que se tornou um requisito para qualquer governo que usa ferramentas automatizadas que consomem e aprendem a partir de dados em processos de tomada de decisão pública.

Ao criar essa base comum, uma linguagem comum precisa ser estabelecida para especialistas e não especialistas para garantir a cooperação transversal entre as diferentes divisões de uma organização. Para que esse mercado de ideias funcione, são necessários profissionais que possuam conhecimento de domínio e especialização técnica. Esses tradutores, ou bilíngues, estão se tornando um ativo necessário em qualquer organização moderna que esteja disposta a adotar e dimensionar ferramentas e sistemas de IA. A presença desses mediadores é necessária para esses estágios iniciais de adoção tecnológica. No entanto, com o desenvolvimento de ferramentas tecnológicas mais sofisticadas e a presença crescente em todos os aspectos de nossas vidas, o acesso ao conhecimento e às habilidades básicas de alfabetização digital para todos - não apenas especialistas ou bilíngues - se tornará ainda mais essencial.

Encontre seus campeões de IA

A criação de uma caixa de areia ou mercado onde campeões de IA podem trabalhar em estreita colaboração com especialistas operacionais e de domínio para criar pilotos de IA é um bom primeiro passo para a mudança cultural necessária que qualquer organização precisa para escalar seu uso de IA.

Tirar proveito da criatividade e dos recursos internos existentes também evita que as organizações estabeleçam dependências de longo prazo para fornecedores externos que inibem a resiliência e os recursos adaptativos, e que podem acabar sendo mais caros no longo prazo.

Tabela 1. Barreiras comuns à adoção de IA e exemplos de estratégias abertas para enfrentá-las.

Governança antecipatória, análise causal em camadas e estudos futuros semelhantes metodologias .
Barreiras à adoção de ferramentas de IA Piloto ou experimento & nbsp; Iteração de aumento de escala
Falta de estratégia de IA clara <a href = "https://www.forbes.com/ sites / markminevich / 2020/02/19/5-passos-para-obter-empresas-digitais-prontas-para-ai-adoção / # 66c7 7743154a "rel =" nofollow "> Modelos de maturidade de IA e identificação estratégica e estratégias de impacto nos negócios.
Conjuntos de habilidades técnicas / Ecossistema AI Bilíngues / campeões de IA com experiência no domínio e habilidades técnicas. Estratégias de alfabetização digital amplamente difundidas.
Silos organizacionais / agilidade de entidades Mercado de ideias, institucional / regulatório <a href =" https://publications.iadb.org/publications/english/document/Regulatory-Sandboxes-in-Latin-America-and-the-Caribbean -for-the-FinTech-Ecosystem-and-the-Financial-System.pdf "rel =" nofollow "> sandboxes . Compartilhamento de dados entre agências infraestrutura .
Compromisso de liderança Pilotagem em vez de abordagens PoC. Análise de ROI
Infraestrutura tecnológica e de dados. Pilotagem e integração experimental de produtos mínimos viáveis. Iteração e controle de versão para alcançar desenvolvimento em escala real de pilotos.

Há uma série de mudanças sistêmicas que precisam acontecer para que um protótipo viável se torne um mecanismo organizacional completo, ou seja, a reestruturação dos sistemas de informação e arquiteturas que sustentam qualquer algoritmo. No entanto, uma abordagem experimental para a adoção de IA criará as condições para a liderança e a cultura organizacional servirem como facilitadores para a adoção de IA e facilitará a integração de processos e sistemas desatualizados a essas novas ferramentas. Alguns até argumentam que as abordagens de Prova de Conceito para o dimensionamento de ferramentas de IA estão condenadas ao fracasso, favorecendo em vez disso uma abordagem piloto e iterativa para a integração de produtos mínimos viáveis e suas versões subsequentes.

O jogo mudou

A transição de experiências experimentais para iniciativas em grande escala pode ocorrer após uma clara vantagem operacional ter sido identificada, onde o valor público está sendo criado, e uma vez que existe uma forte cultura de trabalho cruzada. As organizações que têm um sandbox experimental como zona de amortecimento de transição estarão melhor preparadas à medida que algumas dessas tecnologias começarem a entrar no [vale da desilusão](https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in -gartner-hype-cycle-for-emergentes-technologies-2018 /) do ciclo de hype.

Se os desenvolvimentos tecnológicos continuarem crescendo exponencialmente, os impactos que a IA está tendo em todos os aspectos de nossa sociedade e suas instituições não devem ser considerados eventos únicos. Como formuladores de políticas e tomadores de decisão, devemos equipar as organizações com mecanismos abertos para capacitá-las a abraçar o próximo grande “divisor de águas” tecnológico. - André Corrêa d'Almeida e Bernardo Rivera Muñozcano

_ ** \ * André Corrêa d'Almeida, Ph.D., é Professor Associado Adjunto de Relações Públicas e Internacionais da Universidade de Columbia, Conselheiro Sênior da Academia de Ciências de Nova York em IA e autor de Nova York Smarter Cidade: How City Agencies Innovate. ** _

_ ** \ * \ * Bernardo Rivera Muñozcano, MPA, é um consultor político especializado em assuntos urbanos, dados e governança tecnológica. Ele é aluno do LabCDMX e do MODA de NYC. ** _

_ (Crédito da imagem: Unsplash) _