Como escolher a melhor plataforma de IA

Plataformas de inteligência artificial permitem que os indivíduos criem, avaliem, implementem e atualizem modelos de aprendizado de máquina (ML) e deep learning de forma mais escalável. As ferramentas de plataformas de IA permitem que os trabalhadores do conhecimento analisem dados, formulem previsões e executem tarefas com maior velocidade e precisão do que poderiam manualmente.

A IA desempenha um papel fundamental como catalisadora na nova era do avanço tecnológico. A PwC calcula que “a IA poderia contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global em 2030, mais do que a produção atual da China e da Índia juntas”. Desse total, a PwC estima que “é provável que US$ 6,6 trilhões venham do aumento da produtividade e US$ 9,1 trilhões provavelmente venham dos efeitos colaterais do consumo”. Ao observar seu impacto potencial dentro do setor, o McKinsey Global Institute estima que, apenas no setor de fabricação, as tecnologias emergentes que usam IA agregarão até 2025 até US$ 3,7 trilhões em valor. A tecnologia de IA está rapidamente provando ser um componente crítico da business intelligence em organizações de todos os setores. Os principais fornecedores de infraestrutura em nuvem, como IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, expandiram o mercado ao adicionar plataformas de IA às suas ofertas.

As plataformas de IA oferecem uma ampla gama de recursos que podem ajudar as organizações a agilizar as operações, tomar decisões baseadas em dados, implementar aplicações de IA de forma eficaz e obter vantagens competitivas. Essas plataformas de desenvolvimento apoiam a colaboração entre as equipes de ciência de dados e engenharia, o que diminui os custos ao reduzir esforços redundantes e automatizar tarefas de rotina, como duplicação ou extração de dados. Algumas plataformas de IA também oferecem recursos avançados de IA, como processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de fala.

Dito isso, selecionar uma plataforma pode ser um processo desafiador, pois o sistema errado pode acarretar custos aumentados, além de poder limitar o uso de outras ferramentas ou tecnologias valiosas. Além dos preços, há vários outros fatores a serem considerados ao avaliar as melhores plataformas de IA para sua empresa. Conhecer as ferramentas de IA disponíveis e os recursos delas pode ajudar a tomar decisões embasadas ao selecionar uma plataforma que se alinhe aos objetivos de sua empresa.

As plataformas de IA auxiliam em uma infinidade de tarefas, desde a imposição da governança de dados até uma melhor distribuição de cargas de trabalho e a construção acelerada de modelos de aprendizado de máquina. Como alcançar o sucesso com a IA geralmente depende da capacidade de uma organização de implementar modelos em escala rapidamente, é essencial procurar os recursos certos em sua plataforma de IA para apoiar os objetivos de sua organização. Isso pode incluir, entre outros:

Recursos de MLOps

• Pipelines de orquestração: uma única plataforma unificada permite que as equipes tenham um conjunto comum de ferramentas em análise de dados, ciência de dados e ML, além de compatibilidade com uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais, para análise preditiva de dados complexa. Essa experiência unificada otimiza o processo de desenvolvimento e implementação de modelos de ML, ao agilizar os fluxos de trabalho para aumentar a eficiência.
• Ferramentas de AutoML: o o aprendizado de máquina automatizado, ou autoML, permite a criação mais rápida de modelos com funcionalidade de pouco código e no-code.
• Decision optimization: simplifique a seleção e a implementação de modelos de otimização e permita a criação de dashboards para compartilhar resultados, aprimorar a colaboração e recomendar planos de ação ideais. Você pode otimizar os compromissos entre as metas de negócios, como reduzir os custos do atendimento ao cliente ou melhorar a satisfação do cliente, e determinar o melhor curso de ação em cada situação.
• Modelagem visual: combine ciência de dados visuais com bibliotecas de código aberto e interfaces baseadas em blocos de notas em um estúdio unificado de dados e IA. Ao explorar dados de diferentes perspectivas com visualizações, você pode identificar padrões, conexões, insights e relacionamentos dentro desses dados e entender rapidamente grandes quantidades de informações.
• Desenvolvimento automatizado: com o AutoAI, iniciantes podem começar rapidamente, e cientistas de dados mais avançados podem acelerar a experimentação no desenvolvimento da IA. O AutoAI automatiza a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos, a engenharia de funcionalidades e a otimização de hiperparâmetros.
• Gerador de dados sintéticos: dados sintéticos podem ser usados como alternativa ou complemento aos dados do mundo real quando esses dados não estão prontamente disponíveis, o que pode ser particularmente útil na experimentação. Os recursos da plataforma podem ajudar você a gerar um conjunto de dados tabulares sintéticos que aproveite os dados existentes ou um esquema de dados personalizado. Você pode vincular o banco de dados existente, carregar um arquivo de dados, anonimizar colunas e gerar quantos dados forem necessários para lidar com lacunas de dados ou treinar modelos de IA clássicos.

Recursos da IA generativa

• Gerador de conteúdo: IA generativa refere-se a modelos de deep learning que podem gerar texto, imagens e outros conteúdos com base nos dados em que foram treinados. As plataformas de IA podem gerar conteúdo e ajudar em várias tarefas, como a elaboração de e-mails de marketing e a criação de personas de clientes.
• Classificação automatizada: as plataformas de IA podem ler e classificar informações escritas, como avaliar e classificar reclamações de clientes ou avaliar o sentimento do feedback do cliente.
• Gerador de resumos: as plataformas de IA também podem transformar texto denso em um resumo de alta qualidade, capturando pontos-chave de relatórios financeiros, transcrições de reuniões e muito mais.
• Extração de dados: os recursos da plataforma ajudam a classificar detalhes complexos e extrair rapidamente as informações necessárias de grandes documentos. Isso é feito identificando entidades nomeadas, analisando termos e condições e muito mais.

As plataformas de IA podem ajudar você a aproveitar o poder da tecnologia de IA, gerando uma série de benefícios para sua empresa, como maior automação, escala, segurança e muito mais. Essas plataformas permitem que as empresas analisem grandes quantidades de dados, obtenham insights valiosos e se adaptem rapidamente às mudanças na dinâmica do mercado, promovendo, em última análise, a inovação e uma vantagem competitiva.

Maior automação

A automação desempenha um papel fundamental na aceleração da escala e do ritmo das atividades ao longo do ciclo de vida dos dados. Depois que as equipes identificam um processo bem-sucedido e repetível, como uma rotulagem de dados consistente, elas podem procurar maneiras de automatizá-lo com o aprendizado de máquina. Nesse caso, empregar os recursos da plataforma de IA para automatizar a rotulagem de dados levaria a uma maior precisão nas previsões e maior usabilidade das variáveis de dados.

Mais escalabilidade

A escalabilidade nas fases de treinamento e produção dos modelos de aprendizado de máquina é vital, pois a construção e o treinamento de modelos em uma máquina local, como um notebook, tem suas limitações. Isso pode ser suficiente para conjuntos de dados menores, mas os cientistas de dados não poderão usar essa abordagem para modelos mais robustos. Para escalar, eles precisarão de um fluxo de trabalho centralizado, que facilite a transparência e a colaboração com outros profissionais para alinhar os dados aos padrões e monitorar a disponibilidade da computação junto com o uso de GPU e TPU.

Melhor integração

Uma plataforma de IA também deve oferecer integrações fáceis de usar que facilitem o uso de bibliotecas e software de código aberto. A maioria das plataformas já é compatível com frameworks de código aberto populares, como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn, mas, para um ecossistema de IA abrangente, procure uma plataforma de IA que ofereça acesso contínuo e conveniente a plataformas de código aberto, como MongoDB, Redis e PostgreSQL.

Além disso, as melhores plataformas de IA são desenvolvidas e sustentadas por organizações e equipes profundamente envolvidas na comunidade de código aberto. Elas contribuem para a pesquisa, alocam recursos e oferecem seu conhecimento especializado, enriquecendo, assim, a diversidade de habilidades e contribuições de pesquisa, ao mesmo tempo em que expandem a gama de tecnologias inovadoras acessíveis aos profissionais de ciência de dados e aprendizado de máquina.

A IBM foi uma das primeiras defensoras do código aberto, apoiando comunidades influentes como Linux, Apache e Eclipse, pressionando por licenças abertas, governança aberta e padrões abertos. A associação da IBM com o código aberto se tornou ainda mais proeminente após a aquisição da Red Hat.

Além disso, é crucial considerar a estratégia de implementação e uso para sua plataforma de IA. Ela será implementada no local ou hospedada usando uma plataforma de nuvem? Ela é destinada ao uso da equipe interna ou para ser acessível a clientes externos? Esses fatores também são importantes para identificar a plataforma de IA que pode ser integrada de forma mais eficaz para se alinhar a seus objetivos de negócios.

Maior segurança

Os pacotes de código aberto são frequentemente usados por cientistas de dados, desenvolvedores de aplicações e engenheiros de dados, mas podem representar um risco de segurança para as empresas. Os controles de segurança são vitais para ajudar a identificar e proteger contra ameaças em rápida evolução. As melhores plataformas de IA geralmente têm várias medidas em vigor para garantir que seus dados, endpoints de aplicações e identidade sejam protegidos.

As principais medidas de segurança incluem:

• Segurança de rede: a segurança de rede tem três objetivos principais: impedir o acesso não autorizado aos recursos de rede, detectar e interromper ataques cibernéticos e violações de segurança em andamento e garantir que os usuários autorizados tenham acesso seguro aos recursos de rede de que precisam, quando precisarem.

• Segurança de dados: a segurança de dados protege as informações digitais contra acesso não autorizado, corrupção ou roubo durante todo o seu ciclo de vida.
• Segurança do colaborador: a segurança do colaborador protege seus espaços de trabalho ao atribuir controles de acesso baseados em funções aos colaboradores.

Melhor governança

A governança de IA busca garantir o desenvolvimento e a implementação éticos, responsáveis e compatíveis dos modelos de IA e ML de uma organização. Uma plataforma de IA com recursos de governança cuidadosos permite melhorar a colaboração e a coordenação em aprovações de modelos, monitoramento e governança de conformidade. A governança de IA é essencial para incutir confiança nas decisões baseadas em dados tomadas pelas organizações que usam os insights dessas plataformas. Essa confiança se estende ao cumprimento de mandatos de conformidade internos e regulamentos externos.

A falta de governança de IA pode levar a consequências como ineficiência, penalidades financeiras e danos significativos à reputação da marca. Isso também pode dificultar o dimensionamento dos processos de ML, tornando os resultados mais difíceis de reproduzir e arriscando erros devido a dados incorretos ou incompletos. As penalidades podem ser substanciais, com os operadores bancários recebendo multas de sete dígitos por modelos de elegibilidade de empréstimos com viés e possíveis multas do GDPR de até EUR 20 milhões ou 4% da receita anual.

Além disso, garantir o acesso adequado do usuário é um elemento essencial de governança em uma plataforma de IA, pois pode evitar que determinadas funções cometam inadvertidamente um erro que afete todo o sistema. Os administradores de TI devem ter a capacidade de alocar contas com base em funções de trabalho, monitorar as atividades do usuário e facilitar o compartilhamento e a colaboração sem dificuldades entre os profissionais.

Busque uma plataforma que implemente práticas robustas de governança para garantir a padronização dos dados, a mitigação de vieses e a conformidade com as regulamentações do setor.

Suporte técnico

Se você precisar de ajuda com treinamento e educação, relatórios e rastreamento confiáveis de bugs, resolução de problemas ou resposta a emergências, é prudente escolher uma plataforma de IA capaz de oferecer o suporte de que você precisa.

Uma comunidade de usuários forte, juntamente com recursos de suporte (por exemplo, fóruns, documentação, suporte ao cliente), também pode ser inestimável para solucionar problemas e compartilhar conhecimento.

Adotar a IA é essencial para que as organizações se mantenham competitivas e evitem o risco de ficar para trás. Os casos de uso a seguir demonstram como as organizações integraram a IA a seus respectivos setores.

Saúde

Os pontos fortes da IA podem ajudar a enfrentar os inúmeros desafios envolvidos na prestação de serviços de saúde, desafios que só estão crescendo.

Como lidar com desafios em radiologia

Como os dados dos pacientes estão aumentando em volume e complexidade, também há pressão crescente sobre os radiologistas para serem mais eficientes e lidar com volumes maiores de pacientes. A mudança para cuidados baseados em valor torna os reembolsos mais difíceis de alcançar, levando as organizações a buscar maneiras de aumentar a eficiência e a produtividade para atingir suas metas financeiras. Como era de se esperar, essas mudanças e demandas crescentes levaram à crescente frustração e esgotamento dos prestadores de serviços.

Com seus recursos robustos de análise de dados e imagens, a IA pode ajudar os radiologistas em:

• Aquisição de imagens
• Leituras e interpretações iniciais
• Priorização e triagem dos estudos
• Recomendações de achados relevantes dos registros de pacientes no EHR
• Recomendações de achados relevantes da literatura ou diretrizes clínicas

Serviços financeiros

Atualmente, o setor bancário está passando por uma transformação com o uso da IA. Para bancários que trabalham com consumidores, sistemas de pesquisa impulsionados por IA podem melhorar significativamente o acesso a informações importantes sobre vários produtos que o banco tem disponíveis, como dados sobre funcionalidades, benefícios, termos e condições, preços e outras informações importantes, capacitando os bancários a entregar melhor serviço.

Esse acesso aprimorado às informações, possibilitado pela IA, equipa os bancários com um poderoso toolkit para prestar um serviço superior. Com conhecimento profundo das ofertas de produtos do banco e uma compreensão clara dos perfis individuais dos clientes, eles podem adaptar suas recomendações e soluções de forma mais precisa, alinhando-as com as metas e circunstâncias financeiras exclusivas de cada cliente.

Um banco descobriu que seus chatbots, gerenciados pelo IBM Watson, responderam com sucesso a 55% de todas as perguntas, solicitações e mensagens dos clientes, o que permitiu que os outros 45% fossem encaminhados para bancários humanos mais rapidamente. Parte da implementação eficaz da IA é determinar quando é hora de a IA passar o bastão.

O setor financeiro tem aproveitado a IA com eficácia para auxiliar em áreas adicionais, incluindo:

• Automatização de avaliações de crédito
• Detecção de fraudes em tempo real
• Prevenção à lavagem de dinheiro
• Processamento de solicitações

Varejo

Nos últimos dois anos, todos nós precisamos adotar novas abordagens híbridas para trabalhar, criar filhos, socializar e fazer compras. O surgimento das “compras híbridas”, que mistura pontos de contato físicos e digitais na loja, tornou-se popular. As compras híbridas são o principal método de compra para 27% de todos os consumidores e 36% das pessoas da Geração Z. Em todas as idades, quase três em cada quatro (72%) consumidores dependem das lojas como parte de seu principal método de compra.

Isso cria um desafio e uma oportunidade: como os varejistas podem unir sem dificuldades experiências de compra híbridas que incluem canais online, na loja, móveis e virtuais em uma única jornada do cliente?

O setor de varejo está se transformando digitalmente, adotando a IA em seu núcleo para habilitar recursos-chave em cinco áreas principais:

• Experiências de compra personalizadas: a IA oferece insights hiperlocalizados e recomendações em tempo real.
• Funcionários superpoderosos: funcionários da loja assistidos por IA se envolvem com os consumidores em todos os pontos de contato.
• Fluxo de trabalho inteligentes: a IA otimiza os processos na loja, o gerenciamento do inventário e as entregas.
• Centro de operações: a tecnologia de IA monitora e resolve incidentes na loja de forma eficiente.
• Plataforma operacional da loja: uma base escalável e segura compatível com a IA na edge e com a integração de dados.

Fabricação

Os fabricantes frequentemente enfrentam vários desafios, como quebras imprevistas de máquinas ou problemas com a entrega de produtos. Ao aproveitar o poder da IA, os fabricantes podem aprimorar a eficiência operacional, lançar novos produtos, adaptar projetos de produtos e criar estratégias para futuras decisões financeiras, avançando em sua jornada rumo à transformação digital.

As principais soluções de IA que lidam diretamente com esses desafios incluem as seguintes:

• Manutenção preditiva: a IA ajuda os fabricantes a detectar problemas nos equipamentos por meio de dados de sensores, permitindo a manutenção proativa e economia de custos.

• Garantia de qualidade: a visão de máquina orientada por IA em linhas de montagem baseadas em dados identifica defeitos nos produtos, emitindo alertas para ações corretivas para manter a qualidade.
• Gerenciamento de inventário: aplicativos e ferramentas de forecasting impulsionadas por IA melhoram o controle de inventário, reduzindo o excesso de estoque e a falta de produtos em comparação com os métodos tradicionais.

O IBM watsonx é um portfólio de produtos de IA com um conjunto de assistentes de IA projetados para ajudar você a escalar e acelerar o impacto da IA com dados confiáveis em toda a sua empresa.

Os principais componentes são: um estúdio para novos modelos de base, IA generativa e aprendizado de máquina; um armazenamento de dados adequado à finalidade construído em uma arquitetura de data lakehouse aberta; e um toolkit para acelerar os fluxos de trabalho de IA construídos com responsabilidade, transparência e explicabilidade.

Com os assistentes de IA do watsonx, os indivíduos da sua organização não precisam de conhecimento especializado para trabalhar em vários processos e aplicações de negócios, como automatização do atendimento ao cliente, geração de código e automatização dos principais fluxos de trabalho em departamentos como RH.