Jeffrey Erickson | Estrategista de Conteúdo | 9 de fevereiro de 2024
Seu negócio será afetado pela inteligência artificial. Para que a IA trabalhe a seu favor e não contra você, será necessário levar as iniciativas além da fase piloto e para as operações diárias.
Os pioneiros estão mostrando o caminho: eles usam IA para aumentar a velocidade e a precisão dos processos de contas a pagar e a receber, gerar resumos de conteúdo jurídico e outras pesquisas, além de adicionar uma camada de garantia a tarefas essenciais, como a leitura de raios X. Esses líderes usam a IA para detectar fraudes em meio a milhões de transações financeiras e tomar decisões extremamente rápidas em armazéns de ritmo acelerado e em chão de fábrica exigentes. Eles usam chatbots com IA para lidar com chamadas de suporte cada vez mais complexas e orientar os vendedores sobre o melhor próximo passo para cada cliente.
E isso é apenas o começo.
Para cada uma dessas vitórias, no entanto, a organização teve que trabalhar através de um processo de ampliação, reunindo ferramentas e pessoas e fazendo os ajustes técnicos e culturais necessários para que a IA funcionasse no mundo real.
Abaixo, analisaremos as muitas facetas do desafio de ampliar a IA para os negócios.
IA escalável é a capacidade de usar algoritmos de machine learning (ML) ou serviços de IA generativa para executar tarefas diárias em um ritmo que acompanhe a demanda dos negócios. Isso exige que os algoritmos e os modelos generativos tenham a infraestrutura e os volumes de dados necessários para operar na velocidade e na escala necessárias. Além disso, a IA escalável requer dados de muitas partes da empresa que sejam integrados e completos o suficiente para fornecer aos algoritmos as informações necessárias para obter os resultados desejados.
Igualmente importantes são as pessoas que estão preparadas para usar os resultados da IA em seu trabalho. Com todos esses requisitos em vigor, a IA escalável pode ajudar as operações de negócios a se moverem com mais velocidade, segurança, precisão, personalização e até mesmo criatividade.
Principais conclusões
O dimensionamento da IA exige investimento e compromisso. Isso requer novas habilidades e tecnologias, grande capacidade de computação e mudanças na forma como sua organização opera. Dimensionar a IA é mais do que construir e treinar modelos, mas integrá-los em aplicações de nível de produção que são executadas em escala e fornecem aos usuários corporativos recursos de monitoramento e geração de relatórios.
Há seis grandes desafios a serem superados no seu caminho para a IA dimensionada:
Embora o dimensionamento da IA seja difícil, os líderes de negócios estão apostando que os desafios e os custos iniciais eventualmente serão compensados pelos ganhos dos negócios. De acordo com McKinsey, a IA adicionará cerca de US$ 13 trilhões à economia global até 2030. Existem vários motivos. Primeiro, para aproveitar a IA, mais empresas assumirão projetos de "transformação digital", onde poderão usar seus dados para se tornarem mais inovadoras e competitivas na economia digital. A IA aumentará essas vantagens competitivas e levará a mais inovações. As empresas que já dimensionaram a IA veem benefícios, incluindo maior satisfação do cliente e produtividade da equipe, bem como uso mais eficiente de ativos, como navios, caminhões, equipamentos de manufatura e depósitos.
Trazer a IA para o mundo difícil e turbulento das operações de negócios pode ser assustador, mas vale a pena para o projeto certo. Comece com a ciência de dados, onde as bibliotecas de algoritmos de machine learning podem ser personalizadas para atender aos seus objetivos de negócios. Esse também é um bom conselho se você estiver usando APIs para acessar e treinar grandes modelos de linguagem fornecidos por empresas como a OpenAI e Cohere.
O próximo passo é encontrar e ingerir os conjuntos de dados nos quais sua IA será treinada. Eles podem consistir em dados internos ou externos ou uma combinação de ambos. Para que a IA funcione em um ambiente de negócios, reúna as partes interessadas e os defensores, sejam eles do atendimento ao cliente, financeiro, jurídico ou de qualquer outro departamento. Esses defensores trabalharão com a equipe de ciência de dados, para que os treinadores entendam como é o dia a dia dos departamentos alvo. Esses defensores trabalharão com seus colegas ou parceiros para ajudar a se preparar para o processo orientado por IA e pressionar por ampla adoção quando for lançado. Com modelos de ML, fluxos de dados e processos de negócios alinhados, é hora de dimensionar a IA em seus negócios.
Esta imagem mostra 5 chaves para uma iniciativa de inteligência artificial bem-sucedida:
Ampliar o uso da IA em um processo de negócios traz muitos desafios. A seguir estão as melhores práticas estabelecidas para ajudar você a alcançar o sucesso:
Antes que os cientistas de dados possam criar modelos de ML e a empresa possa dimensionar esses modelos, deve haver uma estrutura de dados que integre e atualize as fontes de dados e forneça um formato seguro e padronizado.
Escolha uma plataforma de MLOps que se adapte aos conjuntos de habilidades das suas equipes de ciência de dados e operações de ML e que combine com a sua infraestrutura de TI ou com a do seu principal provedor de nuvem.
As iniciativas de IA abrangem disciplinas e departamentos. Reúna as partes interessadas de toda a empresa para ajudar.
Trazer a IA para qualquer processo de negócios é um esforço complexo. Comece com um projeto que proporcione resultados rápidos e seja um precursor de outros mais ambiciosos. Considere criar um centro de excelência em IA para ajudar a garantir o sucesso.
Escolha ferramentas para gerenciamento de dados, ciência de dados e operações de negócios que tenham governança incorporada. Entenda as regulamentações relevantes de segurança e privacidade e crie conformidade e capacidade de notificação em seu processo.
Procure recursos que possam ajudar a monitorar a velocidade e o custo de seus resultados de IA, bem como o raciocínio por trás deles e seu valor para os usuários finais.
Para dimensionar a IA em seus negócios, você precisará de uma coleção de ferramentas que facilitem o trabalho dos cientistas de dados com engenheiros de TI e para que ambos os grupos trabalhem com os empresários em questões de governança e conformidade de IA. As plataformas de ciência de dados baseadas em nuvem podem dar às equipes de cientistas de dados um lugar para criar, treinar, implementar e gerenciar modelos de machine learning e notebooks - ambientes computacionais interativos que combinam execução de código com visualização de dados e comentários textuais. A chave é fornecer espaços onde os treinadores possam experimentar modelos, desenvolvê-los e dimensionar seu uso.
Quando você deseja dimensionar a IA em seus negócios, a Oracle Cloud Infrastructure (OCI) é uma escolha inteligente. Ela pode ajudar você a obter os benefícios da IA da maneira que faz mais sentido para sua empresa e que se adapte às suas necessidades. Você encontrará uma variedade de aplicações SaaS com modelos de ML integrados e serviços de IA disponíveis, bem como a melhor infraestrutura do setor para criar, treinar e implementar modelos de ML em escala. A Oracle também facilita o acesso a modelos de IA generativa baseados nos LLMs de última geração da Cohere.
Para cientistas de dados, uma plataforma de ciência de dados totalmente gerenciada ajuda a criar, treinar, implementar e gerenciar modelos de machine learning usando Python e outras ferramentas de código aberto. A Oracle oferece uma infraestrutura baseada em JupyterLab para experimentar modelos, desenvolvê-los e ampliar o treinamento de modelos com GPUs NVIDIA e treinamento distribuído. O OCI Supercluster é ideal para treinar IA generativa, incluindo aplicações de conversação e modelos de difusão.
Com a OCI, você pode levar os modelos para a produção e mantê-los atualizados com os recursos de MLOps, como pipelines automatizados, implementações de modelos e monitoramento de modelos. Entre em contato com a Oracle hoje mesmo ou experimente esses serviços gratuitamente.
A IA de nível de consumidor pode atrair a maior parte da atenção, mas as empresas estão implementando ativamente IA e ML. As plataformas de tecnologia e os processos de negócios estão emergindo rapidamente para ajudar a ampliar a IA corporativa, permitindo que mais projetos passem da prova de conceito para a produção em larga escala. Os desafios permanecem, mas as empresas que os superarem alcançarão maior eficiência, precisão, segurança de dados, personalização e inovação.
Estabelecer um centro de excelência em IA antes do início do treinamento específico da organização aumenta a probabilidade de sucesso. Nosso ebook explica o porquê e oferece dicas sobre como construir um CoE eficaz.
Como você dimensiona um produto de IA?
Dimensionar um produto de IA é um esforço de equipe que envolve partes interessadas de toda a organização. Isso inclui especialistas em ciência de dados, gerenciamento de dados e profissionais de TI e pessoas com profundo conhecimento dos processos de negócios nos quais o produto de IA será usado. Muitas vezes, uma plataforma de MLOps ajudará a reunir esse grupo para projetar, treinar, implementar e ajustar algoritmos de ML.
Como você dimensiona um produto de IA?
A ampliação de uma startup de IA se baseia na tomada antecipada das decisões corretas sobre aquisição de dados, modelos de ML ou LLMs e infraestrutura de computação, seja on-premises ou baseada na nuvem. As startups precisam adquirir um grande número de GPUs para treinar grandes conjuntos de dados e executar infraestrutura de IA complexa com o desempenho e a confiabilidade para fornecer resultados em tempo hábil.
Qual é a escalabilidade de um sistema de IA?
Um sistema de IA escalável tem velocidade e precisão suficientes para o mundo turbulento das operações comerciais. Esses sistemas vão além do estágio experimental ou de prova de conceito e podem ser dimensionados para atender grupos de usuários.
O que é dimensionamento de IA?
O dimensionamento é o termo dado a qualquer serviço de computação intensiva que possa crescer para atender às necessidades do negócio. Se mais recursos de computação forem exigidos por uma aplicação, a infraestrutura de TI que oferece suporte à aplicação deverá ser ampliada para atender a demanda. Em alguns casos, o dimensionamento também se refere ao dimensionamento quando a infraestrutura não é necessária. Por exemplo, algumas aplicações têm picos sazonais ou trimestrais em uso. Uma infraestrutura de nuvem escalável pode ser ampliada para atender a essas necessidades e, em seguida, reduzida para que a empresa não pague por uma infraestrutura que não esteja usando.