O papel e os benefícios da IA ​​na computação em nuvem

Há duas maneiras de pensar sobre IA em relação à computação em nuvem. Uma delas é que os provedores de computação em nuvem estão trabalhando arduamente para disponibilizar serviços e aplicações cada vez mais sofisticados e orientados por IA em suas plataformas. A outra é entender que a IA e seu auxílio na automação e na rápida tomada de decisões são o que tornam cada vez mais possíveis as plataformas de nuvem em hiperescala.

Ambos são verdadeiros, e isso torna o futuro da computação em nuvem e da IA interligadas e emocionantes. Veja o que esse futuro pode esperar.

O que é IA?

A IA, ou inteligência artificial, se refere a sistemas de computador que usam algoritmos e dados para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecer a fala ou criar uma imagem em resposta a um prompt. Em alguns casos, a IA pode fazer coisas que os humanos não podem, como fazer cálculos complexos e análises envolvendo grandes quantidades de dados em segundos, com precisão extremamente alta, para identificar anomalias.

A tecnologia de IA está melhorando rapidamente e sendo aplicada em diversas novas oportunidades, incluindo melhorar a capacidade de comunicação com os clientes, criar mídias digitais, tornar os diagnósticos mais precisos, aprimorar a segurança cibernética e até mesmo prestar consultoria em decisões de negócios.

O termo "inteligência artificial" é frequentemente usado de forma intercambiável com tecnologias relacionadas, como machine learning (ML) e deep learning. A diferença é que a IA descreve amplamente o campo de estudo, enquanto os sistemas de machine learning se concentram mais estreitamente na melhoria semelhante ao aprendizado na execução de uma tarefa específica e definida com base nos dados de treinamento que consomem. O aprendizado profundo é um processo semelhante que é construído em redes neurais complexas projetadas para simular a arquitetura do cérebro humano. Essa estrutura permite que os sistemas de aprendizado profundo detectem relacionamentos complexos e não lineares e obtenham significado de dados complicados ou imprecisos. Grandes modelos de linguagem (LLMs), como os de ChatGPT ou Cohere, treinam usando aprendizado profundo e grandes quantidades de dados selecionados. Depois de treinado, o LLM se torna o núcleo de um sistema de IA generativo que pode responder a perguntas inferindo ou prevendo a resposta correta. O resultado: respostas semelhantes às humanas.

Para obter o valor total da IA, muitas empresas estão fazendo investimentos em equipes de ciência de dados e buscando modelos e serviços sofisticados de IA que possam desenvolver para suas próprias aplicações.

O que é Cloud Computing?

Em termos simples, a computação em nuvem permite alugar serviços de TI em vez de comprá-los. Em vez de investir em bancos de dados, software, instalações e hardware, as empresas podem optar por acessar seu poder de computação pela internet e pagar conforme o uso. As principais características da computação em nuvem incluem o fato dela ser medida, escalonável e disponível sob demanda.

As ofertas de nuvem incluem infraestrutura, como servidores, armazenamento e bancos de dados, bem como serviços criados nessa infraestrutura, como análise de dados, inteligência artificial e aplicações para funções de negócios, como planejamento de recursos empresariais ou ERP, além de gerenciamento de capital humano. Cada vez mais, essas aplicações contêm funcionalidades alimentadas por IA. Um exemplo é a capacidade de converter documentos impressos em formulário digital e, em seguida, classificar esses documentos em funções como contas a pagar e contas a receber.

Principais conclusões

• A IA é parte integrante da computação em nuvem, aprimorando a automação, a tomada de decisões e a escalabilidade dos serviços em nuvem.
• A computação em nuvem fornece a infraestrutura necessária para a IA, permitindo que as empresas aproveitem as tecnologias de IA sem investimentos significativos em hardware e software.
• A IA na computação em nuvem aumenta a eficiência dos negócios automatizando tarefas repetitivas, aprimorando a análise de dados e melhorando a segurança cibernética.
• A sinergia entre IA e computação em nuvem impulsiona aplicações inovadoras, como IA generativa, IoT e business intelligence assistida por IA.
• A adoção da IA na computação em nuvem pode ser desafiadora, pois envolve preocupações com privacidade de dados, problemas de integração e uma lacuna de talentos na experiência em IA.

IA e computação em nuvem explicadas

IA e computação em nuvem estão profundamente interligadas. Um dos motivos: os provedores de computação em nuvem foram os primeiros a descobrir como usar a IA para oferecer serviços melhores. Os sistemas de IA são muito bons em tomar decisões no mundo confinado de uma arquitetura de TI, e isso permite que os provedores de computação em nuvem automatizem uma série de operações em seus grandes data centers. A IA pode provisionar e dimensionar serviços de tecnologia, detectar possíveis erros, monitorar sinais de um ataque cibernético e detectar dicas de fraude em uma variedade de casos de uso. Estas são apenas algumas entradas em uma lista crescente de recursos que ajudam as empresas de computação em nuvem a oferecer economicamente serviços de tecnologia de hiperescala para milhares ou milhões de clientes.

Igualmente importante é o fato de que a nuvem está se tornando a principal forma de incorporar a IA às aplicações de negócios. Os provedores estão incorporando a IA em seus produtos, como aplicações de software como serviço (SaaS) aprimorados com uma variedade de tecnologias de IA e, mais recentemente, com recursos integrados de LLM. Os provedores de nuvem também trabalham com empresas que desejam incorporar a IA generativa em suas operações. Com LLMs sofisticados em arquiteturas de nuvem, as empresas podem usar seus próprios dados para treinar e implementar modelos de IA específicos para suas operações ou, mais comumente, aumentar o treinamento de um modelo existente, seja em saúde, logística, direito, governo ou qualquer outro campo. Os clientes da nuvem incluem até desenvolvedores de modelos de IA, que precisam de grandes quantidades de capacidade de computação e armazenamento para treinar seus modelos em grandes quantidades de dados.

Cada vez mais, os provedores de nuvem oferecerão serviços altamente sofisticados assistidos por IA, como plataformas de desenvolvimento de aplicações, nas quais os desenvolvedores descrevem as funções que desejam e permitem que a plataforma de IA escreva rapidamente o primeiro rascunho de código.

Por que a IA é importante para a computação em nuvem?

Os provedores de computação em nuvem confiam na IA para alimentar os sistemas automatizados que fornecem serviços de TI e aplicações SaaS de forma confiável e com o menor custo possível. A IA ajuda no provisionamento, no batching e no ajuste de sistemas de nuvem em hiperescala, liberando os funcionários dessas tarefas. Além disso, à medida que mais empresas desejam utilizar a ampla variedade de serviços de inteligência artificial, bem como o desenvolvimento de capacidades de inteligência artificial generativa, as empresas de computação em nuvem estão ansiosas para ajudá-las. Em resumo, o caminho de menor resistência para aproveitar os recursos de IA passa diretamente pela nuvem.

A computação em nuvem também é importante para a IA. Isso porque o treinamento de sistemas de IA generativa, como LLMs, é extremamente intensivo em computação, levando à concorrência pelo poder de computação disponível no mundo. Os provedores de nuvem em hiperescala oferecem esse poder sob demanda, permitindo que as empresas de IA aluguem os clusters de GPU de que precisam para executar cargas de trabalho de IA com alto desempenho e a um custo razoável.

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Como a IA na computação em nuvem muda os negócios?

A disponibilidade de serviços com suporte da IA na nuvem tem sido fundamental para o seu crescente uso comercial. Isso ocorre porque construir, treinar e implementar modelos de IA com segurança é tecnicamente muito desafiador e caro para todos, exceto para as maiores organizações. Com serviços de infraestrutura orientados por IA, SaaS com infusão de IA e um menu crescente de tecnologias diversas disponíveis por meio de APIs, mais empresas podem usar a IA para automatizar processos, obter uma vantagem competitiva e aproveitar novas oportunidades de negócios.

As vantagens do negócio podem ser vistas como duas linhas tangentes. Na primeira, os assistentes de IA liberam tarefas repetitivas, como inserir e classificar faturas e requisições ou combinar despesas com recibos e apólices, melhorando a eficiência e a precisão das equipes que costumavam fazer essas tarefas manualmente. Na segunda, a análise orientada por IA pode recomendar e aconselhar profissionais de negócios com base nos padrões detectados nos dados da empresa. As recomendações podem variar desde quando fazer pedidos adicionais de determinados produtos até a mudanças nas cadeias de suprimentos com base em uma análise complexa do comportamento do vendedor e das necessidades da empresa.

Benefícios da IA na computação em nuvem

Os provedores de computação em nuvem que aplicam a IA em seus data centers estão colhendo benefícios muito além dos ganhos imediatos de eficiência e economia de custos. Ao oferecer o que eles desenvolveram aos clientes como serviços de IA de marca, eles podem ajudar a aumentar a fidelidade e a lucratividade.

Os benefícios da IA na computação em nuvem incluem o seguinte:

• Automação: com a IA, os provedores de nuvem e seus clientes podem automatizar muitos dos processos de TI necessários para fornecer seus serviços, incluindo aplicação de patches, proteção e dimensionamento da capacidade de computação. As empresas também estão usando processos de IA, incluindo automação inteligente, para aumentar a velocidade e a precisão em funções como gerenciamento de documentos e operações de fábrica.
• Economia de custos: a IA pode ajudar a reduzir custos executando tarefas complexas mais rápido, com menos pessoas envolvidas. As tarefas podem incluir operações de TI e segurança de dados, bem como funções comerciais, como automação de help desk. Para os clientes, a IA pode ajudá-los a aumentar ou diminuir o uso da nuvem em resposta às suas necessidades de mudança. Com a economia de custos, a fidelidade dos clientes aumenta, principalmente para os provedores de nuvem que se esforçam para manter seus modelos de faturamento simples e transparentes. Quando os clientes atuais usam mais serviços de nuvem, isso pode gerar uma margem maior para os provedores em vez de encontrar, conquistar e integrar novos clientes.
• Gerenciamento de nuvem: a IA permite que os serviços de nuvem sejam executados em escala, automatizando muitos aspectos do gerenciamento de TI. Por exemplo, a IA pode provisionar e dimensionar serviços, detectar e antecipar falhas e impedir ataques cibernéticos, geralmente com pouca ou nenhuma intervenção humana. Rastrear o uso e o faturamento do serviço, bem como fornecer aos clientes sistemas complexos de monitoramento e gerenciamento de carga de trabalho, tudo pode ser mais simples e escalável com o suporte de IA.
• Gerenciamento de dados: a IA pode ajudar qualquer organização a gerenciar seus dados vitais de modo mais eficiente e mais econômico. As tarefas que a IA pode assumir incluem mover dados conforme necessário, limpar dados e verificar redes para detectar problemas com segurança ou coleta de dados.
• Análise preditiva: a IA é particularmente boa nesse método popular de análise de dados. As empresas usam a análise preditiva para identificar tendências, encontrar correlações e vincular a causalidade, permitindo que elas tomem decisões mais assertivas muito mais rápido.
• Personalização: os recursos de observação e correspondência de padrões da IA ajudam as empresas, incluindo provedores de nuvem, a entender melhor o comportamento e os desejos de seus clientes. Isso permite que as empresas ofereçam serviços personalizados e sugestões mais precisas e, assim, aumentem a retenção e a receita.
• Maior produtividade e eficiência: a IA se destaca em tarefas que as pessoas acham difíceis ou entediantes. Com processos orientados por IA, as empresas podem realizar tarefas como gerenciamento de documentos, classificação de pacotes, correspondência de faturas e até o resumo de documentos jurídicos com mais rapidez e precisão do que os humanos. O benefício adicional dessa eficiência é que ela libera os funcionários para realizar tarefas mais complexas e que exigem experiência e relacionamentos humanos.
• Segurança aprimorada e detecção de ameaças: quando incluída em uma estrutura de segurança de dados bem projetada, a IA pode participar do monitoramento de redes e usuários enquanto verifica padrões que sinalizem problemas Ao contrário dos humanos, a IA pode monitorar de perto os conjuntos de dados, analisando rapidamente os fluxos criados pela rede.
• Escalabilidade aprimorada: como a IA pode ajudar a automatizar muitos processos, ela permite que os provedores de nuvem operem grandes data centers com um nível de escalabilidade elástica que seria impossível alcançar se as pessoas tivessem que provisionar e gerenciar serviços manualmente. Essa mesma eficiência funciona para clientes de nuvem, que podem ampliar o trabalho nos setores de marketing, logística, assistência médica, entre outros campos, de forma mais rápida e com menos pessoas envolvidas.

Desafios da IA na computação em nuvem

Embora os provedores de computação em nuvem estejam trabalhando para reduzir as barreiras ao uso da IA, os desafios permanecem, principalmente em torno do gerenciamento de dados e da contratação de pessoal com a experiência certa.

• Privacidade de dados: quando se trata de segurança e privacidade de dados, a IA traz seu próprio conjunto de desafios. Por exemplo, há o potencial de os modelos de IA “vazarem” detalhes de conjuntos de dados confidenciais usados para treiná-los. Os clientes priorizarão os fornecedores de nuvem que oferecem controles rígidos sobre governança e segurança de dados.
• Integração: a IA é executada em dados limpos e bem organizados. E fica mais inteligente quando os dados se originam de muitas fontes diferentes. Portanto, o desafio é integrar e padronizar dados de diferentes unidades de negócios internas ou sites de parceiros, bem como de fontes externas, como feeds meteorológicos ou dados governamentais abertos.
• Lacuna de talentos: encontrar pessoas com a experiência necessária para projetar, treinar e implementar modelos de IA é um processo demorado e elas demandam alto custo de contratação e retenção. Mesmo com os desenvolvedores de modelos de IA e os serviços de nuvem fornecendo os blocos de construção, as empresas geralmente precisam de gerentes de dados e cientistas de dados experientes para fazer a IA trabalhar para elas.

Aplicações de IA na computação em nuvem

A motivação para superar os desafios mencionados vem da ampla gama de maneiras pelas quais a IA e a nuvem podem ser usadas em conjunto para fazer com que as organizações funcionem melhor e liberem tempo para tarefas mais criativas. Aplicações populares e interessantes incluem o seguinte:

• Chatbots: os chatbots foram um dos primeiros programas de software projetados para simular a comunicação humana e entrar nas funções de atendimento ao cliente. Infelizmente, antes da IA, eles não faziam um trabalho muito bom e eram mais propensos a incomodar os clientes do que resolver problemas. Com a IA e computação em nuvem, as empresas já podem usar APIs para explorar grandes modelos de linguagem, dando a elas chatbots avançados, capazes de entender a linguagem humana falada ou escrita e detectar a intenção da consulta de um usuário.
• Business intelligence (BI): os provedores de computação em nuvem oferecem há muito tempo soluções de BI, que coletam, analisam e interpretam dados de fontes internas e externas para ajudar as empresas a tomar decisões. Esses serviços em nuvem, bem como os softwares empacotados anteriormente, dependem de algoritmos de machine learning para analisar dados. No entanto, com modelos de IA mais recentes, as empresas podem passar da compreensão do que aconteceu no passado para prever melhor os resultados futuros.
• A Internet das Coisas (IoT): a IoT é composta por dispositivos conectados à internet e entre si. Os dispositivos de IoT são usados em muitos setores, incluindo transporte rodoviário, agricultura e manufatura, e exigem sistemas de “computação de borda” que coloquem alguns dos principais recursos de tomada de decisão próximos aos dispositivos sob gerenciamento, e não no data center em nuvem. Agora, as empresas que usam serviços de nuvem de IA sofisticados ou IA incorporada em aplicações SaaS podem permitir que seus dispositivos IoT aprendam com seus dados e suas experiências ao longo do tempo, melhorando ou sugerindo melhorias à medida que avançam.
• IA generativa: com a computação em nuvem, modelos avançados de IA generativa com LLMs em seu núcleo agora estão a apenas uma API de distância. As empresas podem usar IA generativa para agilizar a pesquisa, debater ideias criativas, aprimorar o atendimento ao cliente ou aplicações de help desk e muitas outras tarefas. A RAG ajuda os provedores de nuvem a tornar a IA generativa ainda mais útil ao aumentar a base de conhecimento do LLM com dados corporativos recentes e armazenados com segurança de um cliente.

O futuro da IA na computação em nuvem

A inteligência artificial está rapidamente se adaptando a uma ampla gama de ações humanas. Grande parte desse crescimento é impulsionado pela disponibilidade de IA em plataformas avançadas de computação em nuvem. Internamente, com o passar do tempo, os provedores de nuvem podem expandir o uso da IA para automatizar e monitorar a infraestrutura de TI e começar a oferecer serviços orientados por IA que ajudam a escrever e depurar aplicações, avaliar e melhorar os processos de negócios e até mesmo fornecer computação de back-end e serviços de borda para robôs e drones altamente autônomos. Além disso, no futuro, os serviços desenvolvidos na nuvem podem usar a IA para pensar de forma profunda e criativa sobre desafios de negócios e questões sociais.

Comece a usar a IA em computação em nuvem com a Oracle

Quando chegar a hora de explorar como a inteligência artificial pode ajudar sua empresa, considere a Oracle Cloud Infrastructure (OCI). A Oracle oferece um portfólio abrangente de IA para ajudar você a aproveitar os benefícios da maneira que fizer mais sentido para você, e a OCI fornece um amplo conjunto de opções de implementação da IA usando a nuvem distribuída da OCI. Por exemplo, a OCI facilita a incorporação de insights gerados por IA às suas principais funções de negócios ao incorporá-la às Oracle Fusion Applications. Para criar IA em suas próprias aplicações, a OCI apresenta uma ampla gama de serviços de IA com modelos que podem ser personalizados usando seus próprios dados de negócios.

Para cientistas de dados, a OCI oferece serviços de machine learning que ajudam as equipes a criar, treinar, implementar e gerenciar modelos de machine learning usando suas próprias estruturas de código aberto preferidas. Quando chega a hora do treinamento de modelos sofisticados que exigem muita computação, a OCI compete ou supera o desempenho de clusters de computação personalizados on-premises e, ao mesmo tempo, oferece a elasticidade e os benefícios de custo baseados no consumo da nuvem.

A IA não estaria onde está hoje sem a computação em nuvem. Os provedores de nuvem oferecem as arquiteturas de computação necessárias para treinar uma combinação próspera de modelos de IA e criam caminhos para que mais empresas aproveitem os crescentes recursos da IA. À medida que a IA encontra mais usos em negócios e assuntos humanos, ela provavelmente será executada ou acessada por meio de plataformas de computação em nuvem.

Perguntas frequentes sobre IA na computação em nuvem

A IA substituirá a segurança cibernética?

A segurança cibernética abrange muitas áreas, incluindo gerenciamento de acesso do usuário, monitoramento de rede e análise de dados. A IA pode ser um componente-chave em todos esses esforços. Não há dúvida de que, com o tempo, assumirá mais responsabilidades. Mas, em vez de substituir os profissionais ou a segurança cibernética, a IA será uma tecnologia fundamental nos programas do setor.

Como os serviços de borda estão relacionados à IA?

A infraestrutura de borda coloca os serviços de nuvem muito próximos ou dentro dos dispositivos nos quais os dados são gerados, permitindo que eles também sejam consumidos no gerenciamento desses dispositivos. Isso permite que os dispositivos de IoT executem a IA que reage rapidamente ao ambiente, mesmo com conectividade intermitente ou sem internet. Imagine um drone ou carro autônomo sem tempo para fazer um ping para um data center antes de tomar sua próxima decisão.

Qual é a diferença entre machine learning e IA?

O machine learning é uma subdisciplina da inteligência artificial. Os algoritmos de machine learning aprendem e melhoram a forma como executam uma tarefa com base na combinação de dados que são apresentados ao longo do tempo. Os modelos de IA geralmente usam algoritmos de machine learning para executar suas tarefas.

Qual é a diferença entre treinamento de IA e inferência de IA?

Um modelo de IA é formado por duas etapas: treinamento e inferência. O treinamento é quando o modelo de IA é apresentado a uma grande quantidade de dados selecionados, que ele ingere para aprender a reconhecer e gerar previsões precisas com base nesses dados. Em seguida, o modelo é movido para um tipo diferente de infraestrutura de TI, onde começa a fase de inferência. Aqui são apresentados novos dados sobre os quais ele pode fazer inferências e prever resultados.