Inteligência Artificial na sua Organização
Muitas organizações produziram com sucesso modelos de AI úteis através de análise ad-hoc, particularmente em departamentos de análise de dados que fornecem suporte à decisão. Um desafio significativo é pegar em modelos produzidos através de análise ad-hoc e permitir que os referidos modelos de AI sejam utilizados pela organização em geral. As empresas que permitem que uma organização inteira aproveite a AI terão uma vantagem significativa.
Este artigo irá explorar como integrar a IA dentro de uma organização através de meios de produção.
Identificar um Modelo de AI Adequado para Uso em Produção
Um modelo de inteligência artificial ou aprendizagem automática adequado para uso em produção é qualquer modelo que produza informações valiosas ou gere um resultado prático. Suponhamos que tais modelos têm de ser constantemente executados manualmente por cientistas de dados. Nesse caso, há uma grande probabilidade de o processo não estar em produção e estar apenas acessível a alguns colaboradores técnicos.
Um modelo é colocado em produção quando utilizado diariamente em processos de negócio habituais (BAU). Doravante, se for executado ad-hoc, não está acessível à organização em geral.
Integrar a AI em Processos de Business as Usual (BAU)
Uma questão antiga com a inteligência artificial e a aprendizagem automática, e mesmo com os modelos mais antigos baseados em estatística, é que poucas pessoas dentro de uma organização têm acesso a eles. Existem múltiplas razões para isso, embora a mais comum seja a barreira técnica necessária de ultrapassar para utilizar tais modelos e a configuração de computação necessária para executar tais modelos.
Com o advento do navegador web e da funcionalidade contínua incorporada no navegador, é possível fornecer tais capacidades a utilizadores que possam necessitar de usar o modelo simplesmente tendo acesso a um navegador web. A razão para isto é que a configuração informática necessária pode ser abstraída dentro de um servidor remoto, enquanto uma interface de utilizador pode ser exibida sobre como executar e interagir com o modelo. Assim, isto permitirá avançar para o futuro, não apenas a inteligência artificial, mas muitas mais funções informáticas a serem disponibilizadas a mais indivíduos, independentemente das capacidades técnicas.
Produção de Modelos de AI para Sistemas de AI
Um sistema de inteligência artificial é um sistema que utiliza um modelo de IA ou 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 tendo capacidades de IA. É necessário um sistema devidamente arquitetado e desenvolvido para garantir que a IA atua sob uma boa governação.
Uma forma fácil de descrever a distinção entre os dois é examinar as funções de trabalho por trás de cada fase do processo. Os cientistas informáticos desenvolvem técnicas de IA. Os cientistas de dados usam técnicas de IA e aplicam-nas a problemas dentro da organização e, dado um modelo sólido, os Engenheiros de Software constroem sistemas robustos que utilizam tanto as técnicas de IA como a forma como são aplicadas.
Na era moderna, a engenharia de software normalmente construiria software web que utiliza tal AI através de processos de backend, apresentando simultaneamente um frontend amigável com uma interface de utilizador rica. Assim, isto permite que os utilizadores utilizem inteligência artificial como um cientista de dados sem exigir conhecimentos técnicos. Avançando para o futuro, isto é importante, pois a AI precisa de ser democratizada dada a grande vantagem que proporciona àqueles que têm acesso a ela.
Aproveitar a AI e a Nuvem
Os modelos de Inteligência Artificial tendem a ser executados em supercomputadores, o que é muito comum no espaço de investigação. Os supercomputadores são dispendiosos e de difícil acesso, dado que muitos projetos diferentes competem por tempo de computação. Uma alternativa é alavancar o poder da computação em nuvem distribuída como 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 são obrigadas a investir fortemente na construção e manutenção de tal infraestrutura. Um impedimento para as organizações acederem à inteligência artificial no passado era o acesso a vasto poder de processamento e armazenamento. Com um acesso mais facilitado a estes recursos, é agora prático para as organizações alavancar a inteligência artificial.
À medida que as organizações migram infraestruturas e sistemas legados existentes para a nuvem e adotam uma estratégia cloud-first, será lógico que os decisores estratégicos explorem onde mais a infraestrutura em nuvem pode ajudar. A inteligência artificial estará entre os itens de discussão ao explorar capacidades futuras.
Apresentar e Exibir Resultados de AI à Organização Mais Ampla
Modelos e sistemas de inteligência artificial produzem resultados que exigem que um indivíduo os interprete e tome medidas. No futuro, os sistemas de inteligência artificial também poderão sugerir medidas a tomar. No entanto, no estado atual, ainda cabe muito aos decisores decidir como proceder.
As técnicas existentes de apresentação e visualização de dados, como o uso de pacotes de relatórios de business intelligence e painéis de análise de dados, incluindo Tableau e Power BI, continuarão a ser usadas e ampliadas. Visualizações personalizadas também continuarão a ser desenvolvidas, como as vistas em mapas auto-organizados (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 que é compreensível para um indivíduo, é essencial que tais resultados sejam abrangentes para uma pessoa e que tais resultados e as suas implicações associadas sejam compreendidos.
Interpretar AI e Utilizar os Resultados de AI
Sistemas de inteligência artificial, ou qualquer sistema, tipicamente produzem outputs. Dada a complexidade dos resultados, estes não devem ser mal interpretados nem sujeitos a viés nos dados. Houve muitos casos de relatórios de AI com preconceito indevido simplesmente porque os dados a partir dos quais aprendeu continham conjuntos de características enviesados ou limitados.
As organizações que usam resultados de AI devem restringir a interpretação ao domínio de especialistas no assunto que trabalham num determinado campo para garantir uma perspetiva equilibrada. Adotar tal abordagem também ajudará a garantir que os resultados da AI sejam sólidos e completos. Consideramos também essencial considerar o âmbito de ação tomada com base nos resultados da AI, e esta deve estar dentro de um campo limitado e restrito para garantir que as ações da AI sejam seguras.
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