Se tem algo que aprendi liderando diversos projetos de Machine Learning no mercado é que é muito fácil de eles "morrerem na praia". Muitas vezes, a equipe técnica gasta semanas, até meses, construindo modelos complexos e sofisticados, mas, no final, esses projetos acabam não trazendo o impacto esperado para o negócio ou não são usados. Por quê? Porque as áreas de negócio não foram envolvidas desde o início. Vamos conversar sobre como evitar que isso aconteça.

1. A visão estratégica começa com o negócio

Imagine construir um carro de Fórmula 1 sem saber para que corrida ele será usado. Parece loucura, né? Mas é exatamente isso que acontece quando a equipe de Machine Learning começa um projeto sem entender a estratégia de negócio por trás dele. As áreas de negócio conhecem o terreno, sabem onde estão as oportunidades e os desafios. Envolvê-las desde o início garante que o modelo que você está construindo esteja alinhado com os objetivos estratégicos da empresa.

2. Priorização: não dá para resolver tudo de uma vez

Outro ponto importante é a priorização. Quando você tem as áreas de negócio do seu lado, é mais fácil entender quais problemas precisam ser resolvidos primeiro. Sem esse alinhamento, você corre o risco de gastar recursos em um projeto que, no final das contas, não é tão crítico para a empresa. E adivinhe? Isso também pode fazer seu projeto "morrer na praia". Por isso, as áreas de negócio são fundamentais para ajudar a definir prioridades e direcionar os esforços da equipe de Machine Learning para onde realmente importa.

3. Validação contínua: teste com quem entende

Ok, você criou um modelo incrível que parece funcionar perfeitamente nos testes. Mas será que ele vai performar bem no mundo real? É aqui que entra a importância de uma validação contínua com as áreas de negócio. Elas são as que estão no campo de batalha todos os dias, conhecem as nuances do mercado e podem fornecer insights valiosos sobre como seu modelo se comportará em cenários reais. Esse feedback é crucial para ajustes e melhorias ao longo do desenvolvimento.

4. Adoção: não é só sobre tecnologia, é sobre pessoas

Um dos maiores desafios em projetos de Machine Learning é a adoção por parte dos usuários finais. Não adianta ter o melhor modelo do mundo se ninguém na empresa entende ou sabe como usá-lo. Quando as áreas de negócio são envolvidas desde o início, elas ajudam a criar uma ponte entre a tecnologia e os usuários finais. Isso aumenta as chances de que o projeto seja bem aceito e efetivamente utilizado no dia a dia da empresa.

5. Sustentabilidade: projetos de ML são uma jornada, não um destino

Por fim, é importante lembrar que projetos de Machine Learning não são eventos isolados, mas sim uma jornada contínua. Para que essa jornada seja sustentável, o apoio das áreas de negócio é fundamental. Elas ajudam a garantir que o projeto continue recebendo os recursos necessários, que os resultados sejam acompanhados de perto e que ajustes sejam feitos quando necessário. Sem esse apoio, seu projeto pode perder força ao longo do tempo e, eventualmente, "morrer na praia".

Conclusão

Em resumo, envolver as áreas de negócio em projetos de Machine Learning é crucial para garantir que eles não "morram na praia". É uma questão de alinhamento estratégico, priorização correta, validação contínua, adoção pelos usuários finais e sustentabilidade a longo prazo. Quando todas essas peças estão no lugar, as chances de sucesso aumentam exponencialmente. Então, da próxima vez que você iniciar um projeto de Machine Learning, lembre-se: não é só sobre tecnologia, é sobre fazer com que essa tecnologia gere valor real para o negócio.