A Intelig\u00eancia Artificial (IA) \u00e9 vista como a principal alavanca da vantagem competitiva. O data n\u00e3o mente: houve um quase 25% de aumento anual no uso comercial de IA<\/a>, com 63% dos executivos concordando que isso levou a aumentos de receita. A pandemia global apenas colocou isso em um foco mais n\u00edtido. As empresas que prosperarem e sobreviverem ser\u00e3o aquelas capazes de adotar as solu\u00e7\u00f5es corretas de IA e implement\u00e1-las e dimension\u00e1-las de forma r\u00e1pida e eficiente.<\/p>\n<\/div> No entanto, como acontece com todos os agentes de mudan\u00e7a, as iniciativas de IA trazem novos desafios. A implementa\u00e7\u00e3o vem acompanhada de muitas perguntas - a principal delas \u00e9 como o senhor pode adotar a abordagem certa para implementar iniciativas de IA de forma r\u00e1pida e eficiente, sem falhas e de forma sustent\u00e1vel a longo prazo? A abordagem \u2018F\u00e1brica de IA\u2019 foi desenvolvida exatamente por esse motivo.<\/p>\n<\/div> A F\u00e1brica de IA \u00e9 um modelo operacional organizacional - que combina diferentes talentos, capacidades e processos de forma sistematizada - para proporcionar sucesso na implanta\u00e7\u00e3o e na escalabilidade da IA. Ele tem sido usado com efic\u00e1cia por l\u00edderes do setor como Carrefour<\/a> e ENGIE<\/a> para oferecer projetos de IA transformadores em suas empresas. No entanto, a cria\u00e7\u00e3o de uma f\u00e1brica de IA eficaz a partir do zero pode ser assustadora. O senhor precisa de equipes especializadas e de uma vis\u00e3o clara para que o processo funcione.<\/p>\n<\/div> A primeira etapa vital \u00e9 definir uma vis\u00e3o e casos de uso para sua f\u00e1brica de IA. Essa ser\u00e1 sua estrat\u00e9gia data. Devem ser identificados os casos de uso que oferecem o maior potencial comercial de transforma\u00e7\u00e3o da empresa. Seja na otimiza\u00e7\u00e3o da cadeia de suprimentos ou no gerenciamento da conformidade, existem oportunidades em todos os n\u00edveis.<\/p>\n A vis\u00e3o de IA da empresa tamb\u00e9m deve ser considerada. \u00c9 importante ter a capacidade de imaginar como ela poderia se desenvolver, planej\u00e1-la e chegar a uma ideia clara do futuro. A partir de uma vis\u00e3o geral preliminar, desenhe uma vers\u00e3o refinada aplic\u00e1vel ao data e \u00e0 IA.<\/p>\n Em seguida, as oportunidades concretas de neg\u00f3cios devem ser avaliadas por meio da identifica\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o dos casos de uso. Isso \u00e9 feito por meio da avalia\u00e7\u00e3o do impacto nos neg\u00f3cios e da complexidade da implementa\u00e7\u00e3o. O foco na mentalidade \u00e9 importante em todo o processo, para gerenciar mudan\u00e7as em grande escala e envolver todos, desde a lideran\u00e7a da empresa at\u00e9 os membros da equipe da linha de frente.<\/p>\n<\/div> Depois que a estrat\u00e9gia data e a vis\u00e3o de IA da empresa forem definidas, o senhor dever\u00e1 ter uma lista priorizada de casos de uso a serem implementados. Mas como o senhor pode come\u00e7ar a trabalhar neles? Uma implementa\u00e7\u00e3o eficaz da F\u00e1brica de IA baseia-se em quatro pilares distintos:<\/p>\n<\/div> Uma \u00fanica governan\u00e7a<\/b><\/p>\n<\/div> Para ser eficiente, a governan\u00e7a deve ser de alto n\u00edvel, dedicada e personalizada. Um Conselho da F\u00e1brica de IA da mais alta inst\u00e2ncia - composto pelos principais l\u00edderes do data do C-suite - \u00e9 extremamente importante para fornecer patroc\u00ednio e dire\u00e7\u00e3o gerais, pois compartilha a vis\u00e3o de IA e alinha as equipes e o roteiro a ela. No n\u00edvel de gerenciamento do programa, deve ser estabelecida uma fun\u00e7\u00e3o de Diretor da F\u00e1brica de IA, envolvendo especialistas em neg\u00f3cios, opera\u00e7\u00f5es, jur\u00eddico, seguran\u00e7a e TI data. Sua fun\u00e7\u00e3o deve ser revisar, arbitrar e validar o progresso.<\/p>\n Por fim, no n\u00edvel operacional, \u00e9 preciso haver equipes \u00e1geis. As equipes de recursos s\u00e3o respons\u00e1veis pela entrega de casos de uso com produtos de IA. S\u00e3o unidades unidas que trabalham de forma colaborativa para garantir o fluxo permanente de informa\u00e7\u00f5es e a transpar\u00eancia. Mais importante ainda, elas devem ser multidisciplinares, combinando habilidades e conhecimentos especializados de toda a empresa. Elas s\u00e3o orientadas para a realiza\u00e7\u00e3o, cada uma criada com um \u00fanico objetivo: entregar um caso de uso medido por uma meta exclusiva.<\/p>\n<\/div> Equipes organizadas, diversificadas e especializadas<\/b><\/p>\n<\/div> Para aumentar a efici\u00eancia, as organiza\u00e7\u00f5es estruturadas devem reunir habilidades de neg\u00f3cios, data, software e tecnologia digital em equipes h\u00edbridas baseadas em m\u00e9todos \u00e1geis. A agilidade garante uma maneira flex\u00edvel e adapt\u00e1vel de trabalhar e evita problemas relacionados a uma abordagem de silo, como departamentos isolados dentro da mesma estrutura ou procedimentos excessivamente r\u00edgidos. Isso requer uma boa combina\u00e7\u00e3o de perfis comerciais e t\u00e9cnicos, para garantir que o que \u00e9 desenvolvido no lado t\u00e9cnico sempre tenha uma finalidade \u00fatil que atenda \u00e0s necessidades comerciais.<\/p>\n A escalabilidade \u00e9 uma caracter\u00edstica geral importante da composi\u00e7\u00e3o de uma equipe. A ideia \u00e9 que sua estrutura possa ser facilmente duplicada, como as pe\u00e7as de Lego. Com um modelo totalmente escal\u00e1vel, mais equipes podem ser adicionadas para atender a casos de uso adicionais.<\/p>\n<\/div> Tecnologias avan\u00e7adas de IA<\/strong><\/p>\n<\/div> \u00c9 claro que a implementa\u00e7\u00e3o eficaz da IA precisa de uma base de tecnologias que possibilitem a IA. Uma f\u00e1brica de IA usa uma combina\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de c\u00f3digo aberto, propriet\u00e1rias e cloud. Elas devem ser padronizadas em todo o pipeline data - da ingest\u00e3o \u00e0 visualiza\u00e7\u00e3o - do in\u00edcio ao fim, de acordo com as pr\u00e1ticas recomendadas.<\/p>\n<\/div> Metodologias sistem\u00e1ticas e comprovadas<\/strong><\/p>\n<\/div> A sistematiza\u00e7\u00e3o \u00e9 necess\u00e1ria para garantir que uma s\u00e9rie de etapas seja sempre executada em uma ordem espec\u00edfica, cada uma com seu pr\u00f3prio objetivo definido. Os benef\u00edcios s\u00e3o duplos. Primeiro, isso proporciona uma estrutura geral de refer\u00eancias comuns em todo o processo, criando uma espinha dorsal que garante a consist\u00eancia. Em segundo lugar, isso torna as metodologias replic\u00e1veis e dimension\u00e1veis, acelerando consideravelmente a implanta\u00e7\u00e3o da fase de industrializa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div> MLOps: Mantendo a f\u00e1brica em funcionamento<\/strong><\/p>\n<\/div> Juntamente com uma metodologia de caso de uso definida, as pr\u00e1ticas de MLOps (Machine Learning Operations) devem ser implementadas para fechar a lacuna entre a fase de conceito e a produ\u00e7\u00e3o. Inspirado no processo DevOps, esse processo deve combinar o desenvolvimento de software e as opera\u00e7\u00f5es de TI para reduzir o ciclo de vida do desenvolvimento.<\/p>\n O objetivo dos MLOps \u00e9 enfrentar os desafios que os sistemas codificados tradicionais n\u00e3o enfrentam. O primeiro desafio \u00e9 a colabora\u00e7\u00e3o entre as equipes: unidades diferentes geralmente s\u00e3o isoladas e possuem partes diferentes do processo. Isso sufoca a unidade necess\u00e1ria para entrar em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n O segundo \u00e9 o gerenciamento de pipeline, pois os pipelines de ML s\u00e3o mais complexos do que os tradicionais. Eles t\u00eam caracter\u00edsticas espec\u00edficas, incluindo tijolos que devem ser testados e monitorados durante toda a produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n O \u00faltimo obst\u00e1culo \u00e9 que os modelos de ML geralmente precisam de v\u00e1rias itera\u00e7\u00f5es - quando colocados em produ\u00e7\u00e3o de forma manual e ad-hoc, eles se tornam r\u00edgidos e dif\u00edceis de atualizar.<\/p>\n Em vez disso, uma abordagem de MLOps deve incorporar todos os ativos de ML em um pipeline de integra\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e entrega cont\u00ednua (CICD) para garantir implementa\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas e perfeitas. Todos os data, recursos e modelos devem ser testados antes de cada nova vers\u00e3o para evitar desvios de qualidade ou de desempenho. Todas as partes interessadas devem trabalhar na mesma tela e aplicar as pr\u00e1ticas recomendadas de engenharia de software aos projetos cient\u00edficos data - controle de vers\u00e3o, ambientes de implanta\u00e7\u00e3o, testes.<\/p>\n Em \u00faltima an\u00e1lise, MLOps \u00e9 a disciplina de gerenciar consistentemente projetos de ML de forma unificada com todos os outros elementos de produ\u00e7\u00e3o. Ele garante uma entrega t\u00e9cnica eficiente desde o est\u00e1gio inicial do caso de uso (primeiros modelos) at\u00e9 a industrializa\u00e7\u00e3o do caso de uso.<\/p>\n<\/div> Uma estrutura para o sucesso<\/strong><\/p>\n<\/div> A IA \u00e9 muito promissora, mas tamb\u00e9m representa um grande risco para as organiza\u00e7\u00f5es que n\u00e3o conseguem implement\u00e1-la adequadamente. O benef\u00edcio real do modelo AI Factory \u00e9 que ele estabelece uma estrutura central para uma implementa\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e bem-sucedida. Processos, equipes e ferramentas s\u00e3o transfer\u00edveis e repet\u00edveis por natureza, o que significa que uma empresa pode permanecer \u00e1gil na busca de sua vis\u00e3o de IA. Quando o processo \u00e9 estabelecido e apoiado por MLOps, a empresa tem o que precisa para se tornar uma pot\u00eancia de IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>O planejamento leva \u00e0 perfei\u00e7\u00e3o<\/h2><\/div>
Os quatro pilares da F\u00e1brica de IA<\/h2><\/div>