O que é a IA empresarial?

Ao implementar a IA empresarial, é possível enfrentar desafios que anteriormente não podiam ser solucionados. Isso auxilia na geração de novas receitas e na melhoria da eficiência em uma organização de grande porte.

Impulsione a inovação

As empresas de grande porte costumam ter centenas de equipes de negócios, mas nem todas dispõem do orçamento e dos recursos necessários para desenvolver habilidades em ciência de dados. A IA em escala corporativa permite que a liderança democratize as tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina (IA/ML) e as torne mais acessíveis em toda a empresa. Qualquer membro da organização pode propor, experimentar e integrar ferramentas de IA em seus processos de negócios. Especialistas em seus domínios com conhecimento de negócios podem contribuir com projetos de IA e liderar a transformação digital.

Aprimore a governança

Abordagens isoladas no desenvolvimento de IA oferecem visibilidade e governança limitadas. As abordagens isoladas reduzem a confiança das partes interessadas e limitam a adoção de IA, especialmente em previsões críticas para a tomada de decisões.

A IA empresarial oferece transparência e controle ao processo. As organizações podem controlar o acesso a dados confidenciais conforme os requisitos regulatórios, ao mesmo tempo em que promovem a inovação. As equipes de ciência de dados podem usar abordagens de IA explicável para oferecer transparência à tomada de decisões orientada por IA e aumentar a confiança dos usuários finais.

Reduza custos

O gerenciamento de custos para projetos de IA requer um controle rigoroso sobre o esforço de desenvolvimento, o tempo demandado e os recursos de computação usados, especialmente durante a fase de treinamento. Uma estratégia de IA empresarial pode automatizar e padronizar as iniciativas de engenharia repetitivas dentro da organização. Os projetos de IA recebem acesso centralizado e escalável aos recursos de computação, evitando sobreposições e desperdícios. É possível otimizar a alocação de recursos, reduzir erros e aumentar a eficiência dos processos ao longo do tempo.

Aumentar a produtividade

Ao automatizar tarefas rotineiras, a IA pode reduzir o desperdício de tempo e liberar recursos humanos para trabalhos mais criativos e produtivos. Adicionar inteligência ao software empresarial também pode aumentar a rapidez das operações comerciais, reduzindo o tempo necessário entre diferentes etapas de qualquer atividade empresarial. Um cronograma reduzido, desde o projeto até a comercialização ou desde a produção até a entrega, pode proporcionar um retorno sobre o investimento imediato.

Para uma implantação bem-sucedida da IA empresarial, as organizações devem adotar o seguinte:

Gerenciamento de dados

Os projetos de IA requerem acesso fácil e seguro aos ativos de dados empresariais. As organizações devem construir seus pipelines de engenharia de dados, seja streaming ou processamento de dados em lote , malha de dados ou armazenamento de dados . Eles devem garantir que sistemas como catálogos de dados estejam em vigor para que os cientistas de dados possam encontrar e usar rapidamente os conjuntos de dados de que precisam. Mecanismos centralizados de governança de dados regulam o acesso aos dados e apoiam o gerenciamento de riscos sem criar obstáculos desnecessários na recuperação de dados.

Infraestrutura de treinamento de modelo

As organizações precisam estabelecer uma infraestrutura centralizada para desenvolver e treinar modelos de machine learning, tanto novos quanto existentes. Por exemplo, a engenharia de recursos envolve extrair e transformar variáveis ou recursos, como listas de preços e descrições de produtos, de dados brutos para treinamento. Um arquivo de atributos centralizado permite que diferentes equipes colaborem, promovendo a reutilização e evitando silos com inciativas de trabalho duplicadas.

Da mesma forma, sistemas que suportam a geração aumentada de recuperação (RAG) são necessários para que as equipes de ciência de dados possam adaptar os modelos de IA existentes aos dados corporativos internos. Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em grandes volumes de dados e usam bilhões de parâmetros para gerar a saída original. Você pode usá-los para tarefas como responder perguntas, traduzir idiomas e realizar o processamento de linguagem natural. A RAG estende os já poderosos recursos dos LLMs para domínios específicos ou para a base de conhecimento interna de uma organização sem a necessidade de treinar novamente o modelo.

Registro central de modelos

Um registro central de modelos é um catálogo empresarial para LLMs e modelos de machine learning desenvolvidos e treinados em diferentes unidades de negócios. Ele permite o versionamento de modelos, o que possibilita às equipes realizar várias tarefas:

• Acompanhar iterações de modelos ao longo do tempo

• Comparar o desempenho entre diferentes versões

• Garantir que as implantações estejam usando as versões mais eficazes e atualizadas

As equipes também podem manter registros detalhados dos metadados dos modelos, incluindo dados de treinamento, parâmetros, métricas de desempenho e direitos de uso. Isso melhora a colaboração entre as equipes e simplifica a governança, a conformidade e a auditabilidade dos modelos de IA.

Implantação de modelo

Práticas como MLOps e LLMOPs introduzem eficiência operacional no desenvolvimento de IA corporativa. Eles aplicam os princípios do DevOps aos desafios exclusivos da IA e do aprendizado de máquina.

Por exemplo, é possível automatizar várias fases do ciclo de vida de ML e LLM, como a preparação de dados, o treinamento de modelos, os testes e a implantação, para reduzir erros manuais. A criação de pipelines operacionais de ML e LLM facilita a integração e a entrega contínuas (CI/CD) de modelos de IA. As equipes podem iterar rapidamente e atualizar modelos com base em comentários em tempo real e requisitos em constante mudanças.

Monitoramento de modelos

O monitoramento é essencial para o gerenciamento de modelos de IA, garantindo a confiabilidade, a precisão e a relevância do conteúdo gerado pela IA ao longo do tempo. Os modelos de IA tendem a ter alucinações ou, ocasionalmente, a gerar informações imprecisas. A saída dos modelos também pode se tornar irrelevante devido à evolução dos dados e dos contextos.

As organizações devem implementar mecanismos de human-in-the-loop para gerenciar de forma eficaz a saída dos LLMs. Os especialistas no domínio avaliam periodicamente a saída da IA para garantir sua precisão e adequação. Usando o feedback em tempo real dos usuários finais, as organizações podem manter a integridade do modelo de IA e garantir que ele atenda às crescentes necessidades das partes interessadas.