O que é escalabilidade da IA?

O que significa escalar a IA?

A escalabilidade da IA está aumentando a utilização e o escopo da IA em todos os aspectos das operações de uma organização para maximizar o valor comercial. A maioria das organizações começa com alguns projetos de IA focados na solução de problemas específicos. A escalabilidade da IA vai além dos projetos para integrar a IA de forma ampla e profunda aos principais serviços, produtos ou processos de negócios de uma organização.

Esse processo exige recursos técnicos aprimorados. Você deve desenvolver e treinar diferentes modelos de IA com diversos conjuntos de dados e, em seguida, implantá-los sistematicamente para gerenciamento de mudanças e correção de erros. Além de resolver desafios técnicos, a escalabilidade da IA também exige uma mudança de mentalidade e de processos para impulsionar a inovação em todos os aspectos.

Quais são os benefícios de escalar a IA?

Escalar a IA significa mudar da inteligência artificial experimental para a aplicada. Ela tem amplas aplicações corporativas e pode revolucionar os diversos setores. É um divisor de águas que muda fundamentalmente o cenário competitivo. As organizações podem oferecer mais valor a um custo menor, obtendo uma vantagem competitiva em seus setores. Descrevemos alguns dos principais benefícios abaixo.

Novas fontes de receita

Os sistemas de IA já estão contribuindo para melhorias em produtos e serviços. Por exemplo, tecnologias de IA generativa estão sendo usadas para acelerar o design do produto, e os chatbots estão mudando a forma como os clientes acessam e recebem suporte e serviços. Com isso em mente, a adoção da IA em toda a empresa pode impulsionar a inovação muito além desse escopo. Por exemplo, a Takenaka Corporation, a principal empresa de construção geral do Japão, usa a IA para desenvolver uma plataforma digital de construção 4.0. Isso permite que os trabalhadores encontrem facilmente informações, desde leis do setor de construção até regulamentações, diretrizes e práticas recomendadas. A plataforma melhora a eficiência interna e cria uma nova fonte de receita para a organização.

Satisfação aprimorada dos clientes

A adoção da IA em toda a empresa permite que as organizações entreguem valor em cada etapa da jornada do cliente. Desde recomendações personalizadas até uma entrega mais rápida e comunicação em tempo real, as organizações podem resolver os problemas dos clientes e atender às mudanças nas necessidades deles. Por exemplo, a FOX, uma grande empresa de mídia, está acelerando os insights de dados para oferecer produtos baseados em IA que sejam contextualmente relevantes para consumidores, anunciantes e emissoras quase em tempo real. Os anunciantes podem usar o sistema para segmentar posicionamentos de produtos em momentos específicos e relevantes do vídeo, o que se converte em mais valor de seu relacionamento com a Fox. Ao mesmo tempo, os espectadores também recebem recomendações de produtos que são mais relevantes para eles no momento certo.

Redução do desperdício

Escalar a IA significa introduzir recursos de IA, desde áreas voltadas para o cliente até tarefas administrativas e intermediárias. Ela pode reduzir a carga de trabalho administrativa, liberando os funcionários para desenvolver um trabalho mais criativo e ter um melhor equilíbrio entre vida profissional e pessoal. Da mesma forma, os sistemas de IA também podem monitorar processos críticos para identificar e remover gargalos ou pontos de estrangulamento. Por exemplo, a Merck, uma empresa biofarmacêutica com foco intenso em pesquisa, criou aplicações de IA para tarefas de mineração de conhecimento e pesquisa de mercado. Seu objetivo é reduzir os processos manuais e demorados que desviam a atenção de um trabalho mais impactante em toda a cadeia de valor farmacêutica.

O que a escalabilidade da IA exige?

Experimentar um ou dois modelos de IA difere significativamente de administrar toda a sua empresa com IA. Complexidades, custos e outros desafios também aumentam à medida que a adoção da IA se expande. Para escalar a IA com sucesso, você deve investir recursos e tempo em três áreas principais: pessoas, tecnologias e processos.

Pessoas

Os projetos de IA geralmente são do domínio de cientistas de dados e pesquisadores de IA. No entanto, a IA em grande escala exige uma ampla variedade de habilidades, desde conhecimento de domínio até gerenciamento de infraestrutura de TI e engenharia de dados. As organizações devem investir na criação de equipes multidisciplinares que possam colaborar em várias implementações de IA em toda a empresa. Existem duas abordagens: por pod e por departamento.

Pod

Pequenas equipes de especialistas em machine learning, cientistas de dados e engenheiros de software realizam o desenvolvimento de produtos de IA para departamentos corporativos específicos. Os pods podem acelerar o desenvolvimento da IA, mas também apresentam armadilhas. Eles podem resultar em silos de conhecimento e coleções variadas de diferentes tecnologias e ferramentas de IA usadas ad hoc em toda a empresa.

Departamento

Uma divisão ou departamento de IA separado que prioriza, supervisiona e gerencia o desenvolvimento de IA em toda a organização. Essa abordagem exige mais custos iniciais e também pode aumentar o tempo de adoção. No entanto, isso resulta em uma escalabilidade da IA mais sustentável e sistemática.

Tecnologia

A escalabilidade da IA exige a criação e a implantação de centenas de modelos de machine learning em vários ambientes. As organizações devem introduzir uma tecnologia que faça a transição eficiente dos modelos da experimentação para a produção, facilitando a manutenção e a produtividade contínuas. A tecnologia deve se integrar à infraestrutura de TI existente e às práticas de desenvolvimento de software. Ela deve apoiar a colaboração entre os cientistas de dados e as outras partes interessadas dentro da organização.

Processos

O desenvolvimento de IA é um processo iterativo que exige refinamento constante. Os cientistas de dados preparam os dados, treinam e ajustam o modelo e o implantam na produção. Eles monitoram a saída e a performance e repetem as etapas para lançar a próxima versão. Todo o processo exige padronização para escalar com eficiência. As organizações devem implementar operações de machine learning (MLOps), um conjunto de práticas para automatizar e padronizar processos em todo o ciclo de vida da IA. A governança de todo o ciclo de vida também é vital para garantir o desenvolvimento seguro, regulamentado e ético da IA.

Quais são as principais tecnologias para escalar a IA?

Tecnologias e ferramentas especializadas são essenciais para o progresso na IA. Veja alguns exemplos a seguir.

Arquivos de atributos

Os arquivos de atributos facilitam a reutilização de atributos em diferentes modelos de ML. Os atributos são propriedades individuais mensuráveis derivadas de dados brutos. Eles podem ser atributos simples, como idade, renda ou taxa de cliques, ou atributos de engenharia mais complexos criados por meio de transformações e agregações.

Um arquivo de atributos organiza e gerencia esses atributos e seus metadados, como definições, lógica de computação, dependências e seu histórico de uso. Cientistas de dados e engenheiros de machine learning podem reutilizar, compartilhar e descobrir atributos com eficiência, reduzindo a duplicação de esforços.

Ativos de código

Ativos de código reutilizáveis, como bibliotecas,frameworks e bases de código personalizadas, aumentam a eficiência. Ao padronizar determinadas bibliotecas e frameworks, as organizações podem garantir que suas soluções de IA sejam desenvolvidas usando as práticas recomendadas e sejam mais fáceis de manter ao longo do tempo. Os ativos de código reutilizáveis também promovem a consistência entre os projetos. Eles reduzem o trabalho repetido e fornecem o framework para a inovação.

Automação operacional

Automações como testes automatizados e integração/implantação contínua (CI/CD) são inestimáveis no processo de escalabilidade da IA. Elas permitem que as organizações iterem rapidamente os modelos de IA e aumentem a agilidade de sua implementação de IA. Práticas como a RAG podem ser usadas para aprimorar o treinamento existente de grandes modelos de linguagem em IA generativa, em vez de treinar novos do zero. As tecnologias de streaming de dados são essenciais para automatizar as tarefas de processamento de dados, como a preparação e a análise para o processamento de dados em tempo real que as operações de machine learning exigem.

Computação em nuvem

A computação em nuvem e a infraestrutura escalável oferecem recursos flexíveis e escaláveis que podem ser alocados dinamicamente para atender às necessidades das workloads de IA. A capacidade de aumentar ou reduzir verticalmente os recursos com base na demanda garante que as organizações possam gerenciar custos com eficiência e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos de performance do modelo de IA. Por exemplo, você pode usar instâncias de computação de alta performance (HPC) para treinar modelos complexos e soluções de armazenamento escaláveis para gerenciar grandes conjuntos de dados. Os serviços em nuvem da AWS também incluem ferramentas especializadas de IA e machine learning que podem acelerar ainda mais o desenvolvimento e a implantação.

Quais são os desafios de escalar a IA?

A escalabilidade bem-sucedida da IA exige que as organizações superem os desafios a seguir.

Operacionalização do modelo

Os modelos desenvolvidos não atingem todo o seu potencial como ferramentas operacionais por vários motivos, alguns dos quais listamos abaixo:

O desenvolvimento de um modelo foi, em grande parte, um processo único, não relacionado aos resultados reais do negócio.
A transferência do modelo entre equipes ocorre sem documentação, processo e estrutura.
O processo de desenvolvimento do modelo existe em um silo sem a contribuição de usuários finais, organizações maiores ou especialistas no assunto.
Os modelos são implantados individualmente em sistemas legados.

Modelos apoiados por dados únicos e estáticos rapidamente se tornam obsoletos e imprecisos. Sem práticas de melhoria contínua, a performance de um modelo eventualmente se degrada ou corre o risco de se tornar obsoleto.

Resistência cultural

A adoção da IA em grande escala exige mudanças significativas na cultura organizacional e nos fluxos de trabalho. A resistência à mudança e a falta de compreensão das capacidades de IA impedem o processo. Integrar a IA aos processos de negócios e sistemas de TI existentes também pode ser complexo devido a problemas de compatibilidade ou sistemas legados. As equipes de dados podem ter dificuldade em manter a produtividade devido ao aumento da complexidade, à colaboração inadequada entre as equipes e à falta de processos e ferramentas padronizados.

Aumento da complexidade

Os modelos operacionais de IA devem permanecer precisos e eficazes em ambientes em constante mudança. O monitoramento e a manutenção contínuos, como atualizações regulares e treinamento com novos dados, são essenciais. No entanto, à medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados, eles exigem mais recursos computacionais para treinamento e inferência. Fazer alterações ou corrigir bugs torna-se mais caro e demorado em iterações posteriores.

Preocupações regulatórias

Garantir a segurança e a privacidade dos dados e dos modelos de IA é um desafio. Projetos experimentais de IA têm mais flexibilidade no uso dos dados da organização. No entanto, o sucesso operacional exige o cumprimento de todas as estruturas regulatórias aplicáveis à empresa. O desenvolvimento da IA exige um gerenciamento cuidadoso para garantir o acesso autorizado aos dados em cada etapa. Por exemplo, se um usuário não autorizado fizer uma pergunta sensível a um chatbot de IA, ele não deverá revelar informações sensíveis em sua resposta.

Como a AWS pode apoiar seus esforços de escalabilidade da IA?

A AWS ajuda você em todas as etapas da sua jornada de adoção de IA, oferecendo o conjunto mais abrangente de serviços de inteligência artificial, infraestrutura e recursos de implementação. Você pode escalar a IA com mais rapidez e eficiência em toda a empresa. Por exemplo, é possível usar:

O Amazon Bedrock para selecionar, personalizar, treinar e implantar modelos fundamentais líderes do setor com dados proprietários.
O Amazon QDeveloper acelerará o desenvolvimento de software gerando código, analisando bases de código, depurando problemas e fornecendo orientação de arquitetura com base nas práticas recomendadas da AWS, tudo por meio de interações de linguagem natural dentro do seu IDE ou do Console de Gerenciamento da AWS.
O Amazon Q para obter respostas rápidas e relevantes para perguntas urgentes, resolver problemas e gerar conteúdo. Você também pode agir usando os dados e a experiência nos repositórios de informações, códigos e sistemas corporativos da sua empresa.
O Amazon SageMaker Jumpstart para acelerar o desenvolvimento de IA criando, treinando e implantando modelos fundamentais em um hub de machine learning.

Você também pode usar as ferramentas do Sagemaker para MLOps para agilizar os processos de desenvolvimento de IA. Por exemplo:

Use o SageMaker Experiments para rastrear artefatos relacionados às suas tarefas de treinamento de modelos, como parâmetros, métricas e conjuntos de dados.
Configure Pipelines do SageMaker para serem executados automaticamente em intervalos regulares ou quando determinados eventos forem acionados.
Use o catálogo de modelos do SageMaker para rastrear versões e metadados do modelo, como agrupamento de casos de uso e linhas de base de métricas de performance do modelo, em um repositório central. Você pode usar essas informações para escolher o melhor modelo com base nos seus requisitos de negócios.

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