Integração da IA generativa: fatores a serem considerados

Até agora, muitas empresas já fizeram grandes avanços ao experimentar a IA generativa. Elas descobriram como automatizar tarefas repetitivas e identificaram como a inteligência artificial se encaixa em seus fluxos de trabalho. Mas a transição da exploração para a produção requer enfrentar desafios comuns de integração de IA e considerar alguns fatores incomuns.

Você pode ter usado ferramentas de geração de código impulsionadas por IA, como o GitHub Copilot, quando era uma startup de desenvolvimento de software. Ou você já experimentou chatbots como o ChatGPT da OpenAI para criar roteiros de podcasts e vídeos e produzir posts em redes sociais como uma agência de criação de conteúdo. Mas você está pronto para elevar o nível, integrando a IA generativa à sua empresa.

Você delineou suas metas e os resultados esperados, elaborou uma estratégia de integração de IA e até mesmo investigou serviços de integração de IA generativa. Quer você esteja trabalhando sozinho ou contando com a assistência de uma equipe, dê uma olhada nesses fatores pequenos, mas significativos, que podem influenciar sua jornada de integração. Você pode aprender uma ou duas técnicas que podem ajudá-lo ao longo do caminho.

Dados de alta qualidade podem levar a modelos de IA generativa de alto desempenho. E embora auditorias de dados, integração de dados e preparação de dados sejam aspectos típicos do processo de integração de IA generativa, adicionar contexto relevante pode elevar ainda mais a qualidade de dados e resultar em saídas mais conscientes do contexto.

Uma maneira de incluir contexto é realizar o ajuste fino de um modelo pré-treinado em conjuntos de dados menores e específicos para seu domínio ou tarefas do mundo real e casos de uso. Isso ajuda a economizar tempo, esforço e custo significativos associados ao treinamento de modelos a partir do zero.

Enquanto isso, tanto a geração aumentada de recuperação (RAG) quanto o protocolo de contexto de modelo (MCP) incorporam contexto em tempo real. Um sistema de RAG recupera dados de uma base de conhecimento externa, aumenta o prompt com contexto aprimorado dos dados recuperados e gera uma resposta. O MCP funciona de forma semelhante, mas em vez de adicionar contexto antes da geração como a RAG faz, o MCP combina o contexto durante a geração. Ele atua como uma camada padronizada para que as aplicações de IA se conectem a fontes de dados, serviços e ferramentas externas, aproveitando dados em tempo real.

O processo de integração não estaria completo sem determinar a compatibilidade das soluções de IA generativa com seus sistemas existentes. Sua equipe de desenvolvimento de IA, por exemplo, pode já estar desenvolvendo conectores como middleware para vincular o grande modelo de linguagem (LLM) escolhido ao software de CRM e ERP.

No entanto, às vezes um único LLM não é suficiente, especialmente para etapas complexas de automação de processos de negócios ou de fluxos de trabalho. Por exemplo, um departamento de RH pode considerar aproveitar os recursos de processamento de linguagem natural (NLP) dos modelos de linguagem para analisar o feedback de pesquisas regulares com os funcionários. Pequenos modelos de linguagem (SLMs) podem lidar com tarefas simples, como anonimizar pesquisas para remover informações de identificação e resumir temas importantes. LLMs mais poderosos podem lidar com tarefas mais complexas e sutis,como análise de sentimento e geração de insights praticáveis para ajudar na tomada de decisão.

Nesses cenários, a orquestração de LLMs pode agilizar o gerenciamento de vários modelos de linguagem. Uma framework de orquestração de LLMs aloca tarefas para os modelos certos e coordena as interações entre eles, ajudando a melhorar a eficiência e a eficácia.

Selecionar um modelo, testar seu comportamento e avaliar seu desempenho são partes críticas da integração de soluções de IA generativa. Mas a forma como você hospeda ou acessa o modelo também é importante, e você tem várias opções para escolher:

• Auto-hospedado: se você tiver orçamento, recursos e equipe, pode hospedar modelos de IA generativa localmente ou em uma nuvem privada. Você terá controle total sobre seus dados e poderá personalizar os modelos como achar melhor. A auto-hospedagem pode ser adequada para setores com requisitos rigorosos de privacidade de dados e segurança de dados, como finanças e saúde.

• Modelo como serviço (MaaS): os modelos de aprendizado de máquina (ML) são hospedados na nuvem e podem ser acessados por meio de APIs. Os LLMs, em particular, são disponibilizados usando APIs de LLMs. O MaaS permite integração rápida sem a necessidade de gerenciar sua própria infraestrutura de IA, enquanto os preços de pagamento conforme o uso oferecem flexibilidade.

• Planos de assinatura: acesse ferramentas e aplicativos de IA generativa em plataformas baseadas na nuvem por meio de planos de assinatura. Alguns provedores adaptam planos para empresas, com funcionalidades avançadas, suporte ao cliente dedicado, acordos de nível de serviço aprimorados e funcionalidades de segurança e conformidade de nível empresarial.

A implementação do modelo segue como a próxima etapa natural para a seleção e a avaliação do modelo. No entanto, cargas de trabalho orientadas por IA generativa podem precisar de abordagens mais específicas do que a que o DevOps fornece.

É aqui que entram o MLOps e o LLMOps, levando a um processo de integração de IA generativa mais suave. O MLOps se baseia nos princípios de DevOps, incorporando o pipeline de aprendizado de máquina em pipelines de CI/CD existentes, permitindo, assim, a integração, a implementação, o monitoramento e a observabilidade, a melhoria e a governança contínuos do modelo. O LLMOps se enquadra no escopo do MLOps, mas está mais sintonizado com o ciclo de vida e os requisitos dos LLMs, como ajuste fino e avaliação usando benchmarks de LLM.

A experiência do usuário (UX) é um componente essencial da integração da IA generativa. Interfaces bem pensadas, intuitivas e fáceis de usar podem ajudar a ampliar a adoção da IA generativa dentro de sua organização.

Considere estas dicas centradas em UX:

• Envolva os designers de UX desde o início do processo de implementação da IA, principalmente na construção de protótipos da IA generativa.

• Para modelos de IA multimodais, vá além de uma janela de bate-papo ou barra de prompts e abra espaço para compatibilidade com tipos de entrada que não sejam texto, como áudio e imagens.

• Empregue indicadores que atualizem os usuários sobre o progresso das tarefas, principalmente para fluxos de trabalho multietapas ou tarefas com longos tempos de processamento.

• Implemente prompts guiados ou modelos para acomodar diferentes níveis de conhecimento especializado dos usuários.

• Forneça um mecanismo para reter as preferências dos usuários e o contexto anterior.

• Crie um guia interativo ou tutorial que conduza os usuários por meio dos recursos e funcionalidades de um aplicativo de IA generativa.

Avaliar seu ecossistema de TI atual é vital para o processo de integração. Mas as avaliações devem ser feitas não apenas com o presente em mente, mas também tendo o futuro em vista. As empresas devem garantir que sua infraestrutura possa ser escalada para atender às demandas computacionais dos sistemas de IA generativa, bem como suas próprias necessidades de negócios em evolução.

Se você estiver pensando em modelos de hospedagem própria, considere otimizar seu hardware para IA generativa investindo em aceleradores de IA e outros recursos de computação de alto desempenho. Atualizar seus recursos de rede para lidar com transferências de dados de alta velocidade e baixalatência também é uma boa ideia. Mas se você for seguir o caminho baseado em nuvem ou API, verifique se a plataforma em que você está é robusta o suficiente para lidar com cargas de trabalho de IA generativa e se está acompanhando os mais recentes avanços da IA generativa.