Integração e Produção de IA

Muitas organizações produziram com sucesso modelos de AI úteis por meio de análise ad-hoc, particularmente em departamentos de análise de dados que fornecem suporte à decisão. Um desafio significativo é pegar modelos produzidos por meio de análise ad-hoc e permitir que ditos modelos de AI sejam usados pela organização em geral. Empresas que permitem que uma organização inteira aproveite a AI terão uma vantagem significativa.

Este artigo explorará como integrar a IA dentro de uma organização por meio de produção.

Identificando um Modelo de IA Adequado para Uso em Produção

Um modelo de inteligência artificial ou aprendizado de máquina adequado para uso em produção é qualquer modelo que produz insights valiosos ou gera um resultado prático. Suponha que tais modelos devam ser constantemente executados manualmente por cientistas de dados. Nesse caso, há uma grande chance de que o processo não esteja colocado em produção e seja acessível apenas a alguns funcionários técnicos.

Um modelo é colocado em produção quando usado diariamente em processos de negócios usuais (BAU). Doravante, se for executado de forma ad-hoc, não estará acessível à organização em geral.

Integrando IA em Processos de Business as Usual (BAU)

Uma questão de longa data com a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, e até mesmo com modelos mais antigos baseados em estatística, é que poucas pessoas dentro de uma organização têm acesso a eles. Existem vários motivos para isso, embora o mais comum seja a barreira técnica necessária a ser superada para usar tais modelos e a configuração de computação necessária para executá-los.

Com o advento do navegador web e da funcionalidade contínua incorporada ao navegador, é possível fornecer tais capacidades a usuários que podem precisar usar o modelo simplesmente tendo acesso a um navegador web. O motivo disso é que a configuração de computação necessária pode ser abstraída dentro de um servidor remoto, enquanto uma interface de usuário pode ser exibida sobre como executar e interagir com o modelo. Assim, isso permitirá, avançando para o futuro, que não apenas a inteligência artificial, mas muitas mais funções de computação sejam disponibilizadas para mais indivíduos, independentemente de suas capacidades técnicas.

Produção de Modelos de IA para Sistemas de IA

Um sistema de inteligência artificial é um sistema que faz uso de um modelo de IA ou de múltiplos modelos de IA para alcançar o resultado desejado. Não é evidente para muitas organizações a diferença entre os dois, pois a gestão tende a considerar a capacidade de executar IA como ter recursos de IA. Um sistema adequadamente arquitetado e projetado é necessário para garantir que a IA atue sob boa governança.

Uma maneira fácil de descrever a distinção entre os dois é examinar as funções de trabalho por trás de cada estágio do processo. Cientistas da Computação desenvolvem técnicas de IA. Cientistas de dados usam técnicas de IA e as aplicam a problemas dentro da organização e, dado um modelo sólido, Engenheiros de Software então constroem sistemas robustos que usam tanto as técnicas de IA quanto a forma como são aplicadas.

Na era moderna, a engenharia de software normalmente construiria software web que utiliza tal IA por meio de processos de backend, apresentando ao mesmo tempo um frontend amigável com uma rica interface de usuário. Assim, isso permite que os usuários usem inteligência artificial como um cientista de dados sem exigir conhecimento técnico. Avançando para o futuro, isso é importante, pois a IA precisa ser democratizada, dada a grande vantagem que proporciona àqueles que têm acesso a ela.

Aproveitando AI e a Nuvem

Modelos de Inteligência Artificial tendem a ser executados em supercomputadores, o que é muito comum no espaço de pesquisa. Supercomputadores são caros e de difícil acesso, dado que muitos projetos diferentes competem por tempo computacional. Uma alternativa é alavancar o poder da computação em nuvem distribuída como uma alternativa.

A computação em nuvem fornece poder de processamento e armazenamento conforme solicitado e também pode ser dimensionada dinamicamente. A vantagem é que as organizações não precisam investir pesadamente na construção e manutenção de tal infraestrutura. Um impedimento para as organizações acessarem a inteligência artificial no passado era o acesso a vasto poder de processamento e armazenamento. Com acesso mais facilitado a esses recursos, agora é prático para as organizações aproveitarem a inteligência artificial.

À medida que as organizações migram infraestruturas e sistemas legados existentes para a nuvem e adotam uma estratégia de cloud-first, será lógico que os tomadores de decisão estratégicos explorarão onde mais a infraestrutura em nuvem pode ajudar. A inteligência artificial estará entre os itens de discussão ao explorar capacidades futuras.

Apresentando e Exibindo Resultados de IA para a Organização Mais Ampla

Modelos e sistemas de inteligência artificial produzem resultados que exigem que um indivíduo os interprete e tome ação. No futuro, sistemas de inteligência artificial também podem sugerir medidas a serem tomadas. No entanto, ainda cabe muito aos tomadores de decisão decidir como proceder no estado atual.

Técnicas existentes de apresentação e visualização de dados, como o uso de suítes de relatórios de business intelligence e painéis de análise de dados, incluindo Tableau e Power BI, continuarão a ser usadas e estendidas. Visualizações personalizadas também continuarão a ser desenvolvidas, como as vistas em mapas auto-organizáveis (SOM), para permitir que as pessoas compreendam os resultados da IA.

Dado que os sistemas de Inteligência Artificial podem processar muito mais variáveis do que o compreensível para um indivíduo, é essencial que tais saídas sejam abrangentes para uma pessoa e que tais resultados e suas implicações associadas sejam compreendidos.

Interpretando AI e Utilizando os Resultados de AI

Sistemas de inteligência artificial, ou qualquer sistema, tipicamente produzem saídas. Dada a complexidade dos resultados, eles não devem ser interpretados incorretamente ou sujeitos a viés nos dados. Houve muitos casos de IA relatando com preconceito indevido simplesmente porque os dados com os quais aprendeu continham conjuntos de recursos tendenciosos ou limitados.

As organizações que usam resultados de AI devem restringir a interpretação ao domínio de especialistas no assunto que atuam em um determinado campo para garantir uma perspectiva equilibrada. Adotar tal abordagem também ajudará a garantir que os resultados da AI sejam sólidos e completos. Também consideramos essencial considerar o escopo da ação tomada com base nos resultados da AI, e ela deve estar dentro de um campo limitado e restrito para garantir que as ações da AI sejam seguras.

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