Desde chatbots de atendimento ao cliente até equipes de marketing que analisam dados de call centers, a maioria das empresas – cerca de 90% de acordo com dados recentes – começou a explorar a IA. No entanto, há uma diferença significativa entre aqueles que experimentam IA e aqueles que a integram totalmente nas suas operações. Para as empresas que investem em ciência de dados, obter o retorno desses investimentos exige incorporar profundamente a IA nos processos de negócios.
A IA aumenta a eficiência organizacional ao automatizar tarefas repetitivas, permitindo que os funcionários se concentrem em responsabilidades mais estratégicas e criativas. Hoje, as empresas estão aproveitando vários tipos de IA para atingir seus objetivos. Uma pesquisa recente mostra que 67% das empresas estão a utilizar IA generativa para criar novos conteúdos e dados com base em padrões aprendidos; 50% estão usando IA preditiva, que emprega algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para prever eventos futuros; e 45% usam aprendizagem profunda, um subconjunto de ML que potencializa modelos generativos e preditivos. Para beneficiarem plenamente da IA, as organizações devem tomar medidas ousadas para acelerar o tempo de obtenção de valor destas aplicações. É aqui que entra a IA Operacional.
A IA operacional envolve a aplicação de IA em operações comerciais do mundo real, permitindo a execução ponta a ponta de casos de uso de IA. Ele integra IA aos processos de negócios, processa dados em tempo real e fornece insights acionáveis para automatizar tarefas, melhorar a eficiência e tomar decisões baseadas em dados. Em última análise, simplifica a criação de modelos de IA, capacita mais funcionários fora do departamento de TI a usar IA e dimensiona projetos de IA de forma eficaz.
Adotando IA Operacional
As organizações que desejam adotar a IA Operacional devem considerar três pilares principais de implementação: pessoas, processos e tecnologia.
- Pessoas: Para implementar uma estratégia operacional de IA bem-sucedida, uma organização precisa de uma equipe de plataforma de ML dedicada para gerenciar as ferramentas e processos necessários para operacionalizar modelos de IA. Essa equipe serve como o principal ponto de contato quando surgem problemas com os modelos – os especialistas a quem recorrer quando algo não está funcionando. A equipe deve ser estruturada de forma semelhante às equipes tradicionais de TI ou engenharia de dados. Assim como o DevOps se tornou um modelo eficaz para organizar equipes de aplicativos, uma abordagem semelhante pode ser aplicada aqui por meio de operações de aprendizado de máquina, ou “MLOps”, que automatizam fluxos de trabalho e implantações de aprendizado de máquina.
- Processo: Para construir confiança na fiabilidade da implementação de IA de uma organização, é essencial padronizar os processos e as melhores práticas para implementar modelos em produção. Por exemplo, deve haver um procedimento claro e consistente para monitorizar e requalificar os modelos quando estes estiverem em funcionamento (isto está relacionado com o elemento Pessoas mencionado acima). À medida que as organizações integram mais IA nas suas operações e expandem os seus casos de utilização, a padronização destas práticas ajuda a manter um elevado nível de confiança tanto nos métodos como nos modelos.
- Tecnologia: As cargas de trabalho que um sistema suporta quando os modelos de treinamento diferem daqueles na fase de implementação. Enquanto na fase de experimentação a velocidade é uma prioridade, a fase de implementação requer mais atenção à resiliência, disponibilidade e compatibilidade com outras ferramentas. Por esta razão, as organizações que procuram aproveitar a IA Operacional precisam de uma plataforma de IA Operacional que apoie especificamente os requisitos de operacionalização, gestão e monitorização de modelos em produção.
A IA operacional oferece às organizações benefícios significativos, incluindo economia de tempo e custos, e vantagens competitivas críticas no cenário empresarial atual. Os principais benefícios da IA Operacional incluem:
- Maior eficiência por meio da automação de tarefas
- Melhor prestação de serviços
- Tempo de lançamento no mercado reduzido para novos modelos de IA
- Custos operacionais mais baixos
- Capacidades aprimoradas de tomada de decisão
Além disso, a IA Operacional proporciona uma maior supervisão dos modelos de IA, o que é crucial para indústrias regulamentadas que devem gerir os riscos de forma diligente.
No entanto, o maior desafio para a maioria das organizações na adoção da IA Operacional é a infraestrutura de dados desatualizada ou inadequada. Para ter sucesso, a IA Operacional requer uma arquitetura de dados moderna. Essas arquiteturas avançadas oferecem a flexibilidade e a visibilidade necessárias para simplificar o acesso aos dados em toda a organização, eliminar silos e tornar os dados mais compreensíveis e acionáveis. Eles apoiam a integração de diversas fontes e formatos de dados, criando uma estrutura coesa e eficiente para operações de dados. Garantir implementações de IA eficazes e seguras exige adaptação e investimento contínuos em infraestruturas de dados robustas e escaláveis.
Trazendo IA Operacional para Empresas
Em um esforço para enfrentar os maiores obstáculos nas implantações de IA, permitindo que as organizações construam, operacionalizem, monitorem, protejam e dimensionem modelos em toda a empresa, a Cloudera adquiriu a plataforma e a equipe de IA operacional da Verta, aprofundando sua propriedade intelectual e adicionando ainda mais talentos para atender melhor seus clientes com experiência incomparável e soluções inovadoras.
Ao aproveitar a plataforma da Verta, a Cloudera agora está equipada para simplificar o processo de reforço dos conjuntos de dados privados dos clientes para criar geração aumentada de recuperação (RAG) personalizada e ajustar aplicativos. Como resultado, os desenvolvedores — independentemente de sua experiência em aprendizado de máquina — serão capazes de desenvolver e otimizar grandes modelos de linguagem (LLMs) prontos para negócios. A plataforma Verta Operational AI oferece suporte a cargas de trabalho de produção AI-ML nos ambientes de TI mais complexos. O Verta Model Catalog, Model Operations e GenAI Workbench ajudaram clientes, desde startups de IA até empresas da Fortune 100, a gerenciar, executar e governar perfeitamente modelos de AI-ML no local e na nuvem.
A adoção de uma mentalidade de IA operacional ajuda as organizações a aproveitarem totalmente os benefícios da IA em suas empresas. É a diferença entre algumas histórias de sucesso de IA e chegar ao ponto em que toda a empresa funciona com base na inteligência.
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