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Escala de IA
Atualizado: 10 de setembro de 2024
Colaboradores: Matthew Finio, Amanda Downie
Ampliar a inteligência artificial (IA) para sua organização significa integrar tecnologias de IA em toda a sua empresa para aprimorar processos, aumentar a eficiência e impulsionar o crescimento, gerenciando riscos e elevando a conformidade.
O uso de IA em escala evoluiu de empresas nativas digitais para vários setores, como manufatura, finanças e saúde. À medida que as empresas aceleram a adoção de tecnologias de IA, elas estão progredindo de projetos isolados de IA para uma transformação digital completa, implementando sistemas de IA em vários departamentos e processos de negócios.
Os projetos comuns de IA incluem a modernização da coleta e gerenciamento de dados, bem como a automação e simplificação do gerenciamento de serviços de TI (AIOps). Além disso, a IA generativa– IA que pode criar conteúdo original – está transformando o trabalho de alto volume e aumentando a produtividade. Isso inclui modernizar o código, automatizar fluxos de trabalho e utilizar chatbots com inteligência artificial para reinventar a experiência e o serviço do cliente.
A IA é mais valiosa quando está profundamente integrada na estrutura das operações de uma organização. No entanto, a escalabilidade da IA apresenta desafios distintos que vão além da implementação de um ou dois modelos em produção.
À medida que a implementação da IA se expande por uma empresa, os riscos e as complexidades aumentam, incluindo possível degradação do desempenho e visibilidade limitada do comportamento do modelo de IA. À medida que a IA generativa prolifera, o volume de dados continua a se expandir exponencialmente. As organizações devem aproveitar esses dados para treinar, testar e refinar a IA, mas devem priorizar a governança e a segurança ao fazer isso.
Por esse motivo, as organizações comprometidas com o dimensionamento da IA precisam investir em facilitadores importantes, como armazenamentos de recursos, ativos de código e operações de aprendizado de máquina(MLOps). Isso ajuda a gerenciar com eficácia os aplicações de IA em várias funções de negócios.
O MLOps tem como objetivo estabelecer as melhores práticas e ferramentas para o desenvolvimento, a implementação e a adaptabilidade de IA rápidos, seguros e eficientes. É a base para a escalabilidade bem-sucedida da IA e requer investimentos estratégicos em processos, pessoas e ferramentas para aumentar a velocidade de colocação no mercado e, ao mesmo tempo, manter o controle sobre a implementação.
Ao adotar o MLOps, as empresas podem enfrentar os desafios de dimensionar a IA e liberar todo o seu potencial para gerar inovação e crescimento sustentáveis e acionados por dados. Além disso, o uso de plataformas de IA, como serviços de nuvem e grandes modelos de linguagem (LLMs) por meio de interfaces de programação de aplicações (APIs), pode democratizar o acesso à IA e atender à demanda por talentos especializados.
As empresas devem adotar uma arquitetura de tecnologia aberta e confiável, idealmente baseada em uma infraestrutura de nuvem híbrida, para escalar a IA com segurança em vários ambientes de TI. Essa arquitetura oferece suporte a modelos de IA que podem ser usados em toda a organização, promovendo colaboração segura e eficiente entre diversas unidades de negócios.
O escalonamento bem-sucedido da IA exige uma transformação corporativa holística. Isso significa inovar com a IA como foco principal e reconhecer que a IA impacta e é fundamental para todo o negócio, incluindo inovação de produtos, operações comerciais, operações técnicas, bem como pessoas e cultura.
Explore como escolher a abordagem certa na preparação dos conjuntos de dados e no emprego de modelos de IA.
O dimensionamento da IA envolve a expansão do uso de aprendizado de máquina (ML) e algoritmos de IA para executar tarefas do dia-a-dia de forma eficiente e eficaz, acompanhando o ritmo da demanda dos negócios. Para conseguir isso, os sistemas de IA exigem infraestrutura robusta e volumes de dados substanciais para manter a velocidade e a escala.
A IA escalonável depende da integração e da integridade de dados de alta qualidade de diversas partes da empresa para oferecer aos algoritmos as informações abrangentes necessárias para alcançar os resultados desejados.
Além disso, ter uma força de trabalho pronta para interpretar e agir de acordo com os resultados da IA é fundamental para que a IA escalonável ofereça todo o seu potencial. Uma estratégia de IA que coloque em prática esses elementos essenciais possibilita que uma organização tenha operações mais rápidas, precisas, personalizadas e inovadoras.
Veja aqui as principais etapas comumente utilizadas para escalar a IA com sucesso:
- Comece com ciência de dados: comece trabalhando com especialistas em ciência de dados e aprendizado de máquina para desenvolver algoritmos adaptados aos objetivos da sua empresa. Utilizando as APIs apropriadas, você pode treinar grandes modelos de linguagem que atendam às suas necessidades. Os cientistas de dados desempenham um papel crítico no projeto de modelos que, em última análise, impulsionam a inovação e a eficiência.
- Localize e faça a ingestão de conjuntos de dados: Identificar e ingerir os conjuntos de dados corretos é essencial para treinar modelos de IA. Esses conjuntos de dados incluem fontes internas, como registros de clientes, históricos de transações e fontes externas, como tendências de mercado e relatórios de pesquisa. Garantir a qualidade de dados sua relevância é crucial para o desempenho preciso do modelo de IA.
- Envolva as partes interessadas em todos os departamentos: Envolva as partes interessadas de vários departamentos, como atendimento ao cliente, financeiro, jurídico e outros. Colaborando com a equipe de ciência de dados, essas partes interessadas podem ajudar a orientar o desenvolvimento e o alinhamento do modelo de IA com necessidades e desafios de negócios específicos.
- Gerenciar o ciclo de vida dos dados: Desenvolva estruturas de dados seguras e padronizadas que integrem e atualizem as fontes de dados. O gerenciamento do ciclo de vida dos dados mantém os dados relevantes e atualizados para treinar e validar os modelos de IA.
- Otimize e simplifique MLOps: Opte por uma plataforma MLOps que se alinhe aos conjuntos de habilidades de suas equipes de ciência de dados e TI, ao mesmo tempo em que oferece suporte à infraestrutura de TI da sua organização e ao provedor de nuvem principal. O MLOps simplificado aprimora a implementação e a manutenção da IA.
- Monte uma equipe multifuncional de IA: Forme uma equipe multidisciplinar de IA que inclua partes interessadas de várias áreas de negócios para promover a colaboração entre departamentos. Essa abordagem enriquece as iniciativas de IA e promove uma compreensão abrangente das metas de negócios.
- Selecione projetos com alto potencial de sucesso: Escolha projetos com alta probabilidade de sucesso para proporcionar vitórias iniciais e criar impulso para projetos futuros mais ambiciosos. Exemplos de casos de uso podem incluir atendimento ao cliente, gerenciamento de talentos ou modernização de aplicativos. Estabelecer um centro de excelência em IA também pode apoiar esses esforços.
- Incorpore governança e conformidade: integre governança e reportabilidade de IA desde o início. Certifique-se de que as ferramentas para gerenciamento de dados, ciência de dados e operações comerciais incluam recursos de governança integrados. Incorporar conformidade e reportabilidade em todos os processos de IA para manter padrões éticos.
- Empregue as ferramentas certas: use plataformas de ciência de dados baseadas na nuvem para facilitar a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de TI e empresários em questões de governança e conformidade de IA. Forneça ambientes onde os treinadores possam experimentar, desenvolver e escalar modelos de IA de forma eficaz. Esses ambientes apoiam a implementação e a manutenção eficientes de sistemas de IA.
- Monitore modelos de IA de ponta a ponta: acompanhe os modelos de IA de ponta a ponta, considerando métricas como velocidade, custo, raciocínio e valor para os usuários. Com o monitoramento em tempo real e o acompanhamento dos indicadores-chave de desempenho (KPIs), as organizações podem identificar rapidamente possíveis problemas e otimizar o desempenho ao longo do tempo.
Dimensionar a IA dentro de uma organização pode ser desafiador devido a vários fatores complexos que exigem planejamento e alocação de recursos cuidadosos. Superar esses desafios é crucial para a implementação e adoção bem-sucedidas da IA em escala.
A IA depende muito dos dados, que podem vir em várias formas, como texto, imagens, vídeos e conteúdo de redes sociais. A engenharia de dados, que inclui gerenciamento de dados, segurança de dados mineração de dados, a organização e a análise de conjuntos de dados maciços exige conhecimento especializado e investimento em soluções de armazenamento de dados escaláveis, como data lakehouses baseados na nuvem. Garantir a privacidade e a segurança dos dados é fundamental para proteger contra ameaças externas e internas.
A ampliação da IA envolve um processo iterativo que exige colaboração entre várias equipes, incluindo especialistas em negócios, profissionais de TI e ciência de dados. Os especialistas em operações de negócios trabalham em estreita colaboração com cientistas de dados para garantir que os resultados da IA alinhados com as diretrizes organizacionais. A geração aumentada de recuperação (RAG) pode otimizar as saídas de IA com base em dados organizacionais sem modificar o modelo subjacente.
As ferramentas utilizadas para dimensionar a IA se enquadram em três categories: ferramentas para cientistas de dados criarem modelos de ML, ferramentas para equipes de TI gerenciarem dados e recursos de computação e ferramentas para usuários de negócios interagirem com os resultados da IA. Plataformas integradas, como MLOps, simplificam essas ferramentas para aprimorar a escalabilidade da IA e facilitar o monitoramento, a manutenção e a geração de relatórios.
Encontrar indivíduos com o profundo conhecimento de domínio necessário para projetar, treinar e implantar modelos de ML pode ser desafiador e caro. O uso de plataformas e APIs MLOps baseadas em nuvem para grandes modelos de linguagem pode ajudar a aliviar parte da demanda por experiência em IA.
Ao progredir de projetos piloto para iniciativas de IA em escala, considere começar com um escopo gerenciável para evitar interrupções significativas. Os primeiros sucessos ajudarão a construir confiança e experiência, abrindo caminho para projetos de IA mais ambiciosos no futuro.
Mover projetos de IA para além do estágio de prova de conceito pode levar um tempo significativo, geralmente variando de três a 36 meses, dependendo da complexidade. Tempo e esforço devem ser dedicadoados à aquisição, integração e preparação de dados e monitoramento de resultados de IA. O uso de ferramentas, bibliotecas e software de automação de código aberto pode ajudar a acelerar esses processos.
Lidando com esses seis desafios principais, as organizações podem lidar com as complexidades do dimensionamento da IA e maximizar seu potencial para melhorar as operações e gerar valor para os negócios.
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