Como escalar a IA em sua organização

O uso de IA em escala evoluiu de empresas nativas digitais para vários setores, como fabricação, finanças e saúde. À medida que as empresas aceleram a adoção de tecnologias de IA, elas estão evoluindo de projetos de IA isolados 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 otimização 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 impulsionados por IA para reinventar a experiência e o serviço do cliente.

A IA é mais valiosa quando está profundamente integrada na malha 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 fazê-lo.

Por esse motivo, as organizações comprometidas com o escalonamento da IA precisam investir em facilitadores importantes, como armazenamentos de funcionalidades, 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 escalonar a IA e liberar todo o seu potencial para gerar inovação e crescimento sustentáveis e baseados em 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 aplicativos (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 é compatível com 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 requer uma transformação empresarial 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 de negócios, operações técnicas, bem como pessoas e cultura.

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 stakeholders em todos os departamentos: envolva stakeholders de vários departamentos, como atendimento ao cliente, finanças, jurídico e outros. Colaborando com a equipe de ciência de dados, esses stakeholders podem ajudar a orientar o desenvolvimento e o alinhamento do modelo de IA com necessidades e desafios específicos de negócios.
  
  
• 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 seja compatível com a infraestrutura de TI de sua organização e do provedor de nuvem principal. O MLOps otimizado 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 modelos de IA de ponta a ponta, considerando métricas como velocidade, custo, raciocínio e valor para os usuários. Ao acompanhar em tempo real e rastrear 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.