O que é a IA empresarial?
A inteligência artificial empresarial corresponde à adoção de tecnologias avançadas de IA em organizações de grande porte. Transferir sistemas de IA do protótipo para a produção apresenta diversos desafios em termos de escala, desempenho, governança de dados, ética e conformidade regulatória. A IA empresarial inclui políticas, estratégias, infraestrutura e tecnologias para o uso generalizado de IA em uma organização de grande porte. Apesar de requerer investimentos e esforços significativos, a IA empresarial é importante para as organizações de grande porte, pois os sistemas de IA estão se tornando mais populares.
O que é uma plataforma de IA empresarial?
Uma plataforma de IA empresarial é um conjunto integrado de tecnologias que permite às organizações experimentar, desenvolver, implantar e operar aplicações de IA em grande escala. Os modelos de aprendizado profundo são a base de qualquer aplicação de IA. A IA empresarial requer uma maior reutilização de modelos de IA entre tarefas, em vez de treinar um modelo desde o início toda vez que surge um novo problema ou conjunto de dados. Uma plataforma de IA empresarial disponibiliza a infraestrutura necessária para reutilizar, colocar em produção e executar modelos de aprendizado profundo em grande escala por toda a organização. Trata-se de um sistema completo, de ponta a ponta, que é estável, resiliente e repetível. Ele proporciona valor sustentável, mantendo-se flexível para aprimoramentos contínuos e adaptação a ambientes em constantes mudanças.
Quais são os benefícios da 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 empresarial permite que a liderança democratize as tecnologias de inteligência artificial e de machine learning (AI/ML), tornando-as mais acessíveis em todos os setores da 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.
Aumente 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.
Quais são os casos de uso da IA empresarial?
As aplicações de IA empresarial podem otimizar desde o gerenciamento da cadeia de suprimentos até a detecção de fraudes e o gerenciamento de relacionamento com clientes. A seguir, apresentamos alguns exemplos com estudos de caso.
Pesquisa e desenvolvimento
As organizações podem analisar grandes conjuntos de dados, prever tendências e simular resultados para diminuir significativamente o tempo e os recursos necessários para o desenvolvimento de produtos. Os modelos de IA podem identificar padrões e insights usando os êxitos e as falhas anteriores, com a finalidade de orientar o desenvolvimento de futuras ofertas. Eles também podem apoiar a inovação colaborativa, permitindo que equipes de diferentes regiões geográficas trabalhem de forma mais eficaz em projetos complexos.
Por exemplo, a AstraZeneca, uma empresa farmacêutica global, desenvolveu uma plataforma de descoberta de medicamentos baseada em IA para melhorar a qualidade e reduzir o tempo necessário para identificar possíveis candidatos a medicamentos.
Gerenciamento de ativos
As tecnologias de IA otimizam a aquisição, o uso e o descarte de ativos físicos e digitais dentro de uma organização. Por exemplo, algoritmos de manutenção preditiva podem prever quando equipamentos ou maquinários provavelmente falharão ou precisarão de manutenção. Esses algoritmos podem sugerir ajustes operacionais para o maquinário com a finalidade de melhorar a eficiência, reduzir o consumo de energia ou prolongar a vida útil do ativo. Por meio de sistemas de rastreamento baseados em IA, as organizações obtêm visibilidade em tempo real sobre a localização e o status de seus ativos.
Por exemplo, a Baxter International Inc., uma das principais empresas globais de tecnologia médica, usa a IA para reduzir o tempo de inatividade não planejado dos equipamentos, evitando mais de 500 horas de tempo de inatividade não planejado em uma única instalação.
Atendimento ao cliente
A IA pode fornecer interações personalizadas, eficientes e escaláveis com os clientes. Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA processam muitas solicitações de clientes sem a necessidade de intervenção humana. Além disso, a IA pode analisar grandes volumes de dados de clientes em tempo real, possibilitando que as empresas façam recomendações e ofereçam suporte personalizados.
Por exemplo, a T-Mobile, uma empresa global de telecomunicações, usa a IA para melhorar a velocidade e a qualidade das interações com os clientes. Os atendentes humanos atendem os clientes de forma mais rápida e eficaz, enriquecendo a experiência do cliente e criando conexões humanas mais sólidas.
Quais são os principais aspectos tecnológicos a considerar na IA empresarial?
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 desenvolver pipelines de engenharia de dados, seja para processamento de dados em tempo real ou em lote, data mesh ouarmazenamento de dados.. É necessário 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 necessários. Os mecanismos centralizados de governança de dados regulam o acesso aos dados e oferecem suporte para o gerenciamento de riscos sem impor obstáculos desnecessários à 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 atributos envolve a extração e a transformação de variáveis ou de recursos, como listas de preços e descrições de produtos, usando 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.
De forma semelhante, são necessários sistemas que apoiam a geração aumentada via recuperação (RAG) para permitir que as equipes de ciência de dados adaptem modelos de IA existentes com dados internos da empresa. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados com volumes extensos de dados e utilizam bilhões de parâmetros para gerar saídas originais. 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 ao desenvolvimento de IA empresarial. Elas aplicam os princípios de DevOps aos desafios únicos da IA e do machine learning.
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. Ao usar os comentários em tempo real dos usuários finais, as organizações podem manter a integridade do modelo de IA e garantir que ele continue a atender às necessidades em evolução das partes interessadas.
Como a AWS pode apoiar sua estratégia de IA empresarial?
A Amazon Web Services (AWS) disponibiliza a forma mais fácil de criar e escalar aplicações de IA, baseada na seleção e na flexibilidade de modelos. Auxiliamos empresas na adoção de sistemas de IA em todos os setores dos negócios, garantindo segurança, privacidade e governança de IA de ponta a ponta.
Escolha com base no conjunto mais abrangente e aprofundado de serviços que atendem às suas necessidades de negócios. É possível encontrar soluções completas e serviços de IA pré-treinados ou desenvolver suas próprias plataformas e modelos de IA empresarial em infraestruturas totalmente gerenciadas.
Serviços de IA pré-treinados da AWS
Os serviços de IA pré-treinados da AWS disponibilizam uma inteligência já desenvolvida para suas aplicações e fluxos de trabalho. Por exemplo, é possível usar o Amazon Rekognition para análise de imagens e vídeos, o Amazon Lex para interfaces conversacionais, ou o Amazon Kendra para pesquisas empresariais. Você pode obter qualidade e precisão usando APIs com aprendizado contínuo, sem a necessidade de treinar ou de implantar modelos.
Amazon Bedrock
O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece a escolha de modelos de base (FMs) de alto desempenho de empresas líderes em IA por meio de uma única API. Além disso, o serviço disponibiliza uma ampla variedade de funcionalidades para o desenvolvimento de aplicações de IA generativa, com foco em segurança, privacidade e governança de IA responsável.
Ao usar o Amazon Bedrock, é possível experimentar e avaliar de forma simples os melhores modelos de base (FMs) para seu caso de uso. Em seguida, você pode personalizá-los privadamente com seus dados ao usar técnicas como o ajuste e a geração aumentada via recuperação (RAG). No mais, também é possível desenvolver atendentes que executam tarefas usando seus sistemas empresariais e fontes de dados.
Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que combina um amplo conjunto de ferramentas para possibilitar o aprendizado profundo de alto desempenho e de baixo custo para qualquer caso de uso. Com o SageMaker, é possível desenvolver, treinar e implantar modelos de aprendizado profundo em grande escala. Você pode usar ferramentas como cadernos, depuradores, perfiladores e pipelines em um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) unificado.
AMIs de deep learning da AWS
As AMIs de deep learning da AWS (DLAMI) fornecem aos pesquisadores de IA empresarial um conjunto selecionado e seguro de estruturas, dependências e ferramentas. Essas ferramentas aceleram o processo de aprendizado profundo na Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
Uma imagem de máquina da Amazon (AMI) corresponde a uma imagem fornecida pela AWS que contém as informações necessárias para iniciar uma instância. Desenvolvidas para o Amazon Linux e para o Ubuntu, as AMIs são configuradas previamente com o seguinte:
- TensorFlow
- PyTorch
- Drivers e bibliotecas CUDA da NVIDIA
- Intel MKL
- Elastic Fabric Adapter (EFA)
- Plug-in aws-ofi-nccl
Esses componentes facilitam a implantação e a execução de estruturas e de ferramentas de IA de forma rápida e escalável.
Comece a usar a IA empresarial na AWS ao criar uma conta hoje mesmo.
Próximas etapas na AWS
Obtenha acesso instantâneo ao nível gratuito da AWS.
