Estratégia Data + IA: Foco na Plataforma

A chave para uma boa inteligência artificial (IA) é ter ótimos dados. À medida que a adoção da IA cresce rapidamente, a plataforma de dados se tornou o componente mais importante da infraestrutura tecnológica de qualquer empresa. Está cada vez mais claro que os sistemas de IA generativa não serão monolíticos, mas sim uma combinação de vários componentes que precisam trabalhar juntos. E, embora os dados sejam uma peça crucial, há muitas outras funções necessárias para que as empresas possam realmente implantar os modelos no mundo real.

Plataforma de Inteligência de Dados
Quando as empresas buscam construir a plataforma fundamental que sustentará suas necessidades de dados e IA, devem considerar três pilares principais: coleta de dados, governança de dados e criação de valor a partir dos dados.

As empresas estão percebendo que resultados positivos significativos são possíveis quando cada um desses pilares é gerenciado através de uma única plataforma, chamada de Plataforma de Inteligência de Dados (DI Platform). Esta plataforma permitirá que as empresas operacionalizem seus dados, acessem qualquer modelo de IA comercial ou de código aberto, consultem informações como se estivessem usando um mecanismo de busca e integrem dados de parceiros para visualizar rapidamente os insights resultantes.

Consolidação
Nas empresas atuais, as tarefas críticas de armazenamento, supervisão e uso de dados são frequentemente divididas entre muitas ferramentas diferentes. Segundo uma pesquisa recente da MIT Technology Review e Databricks, 81% das grandes organizações, ou aquelas com mais de US$ 10 bilhões em receita anual, operam atualmente 10 ou mais sistemas de dados e IA. Depender de tantas tecnologias diferentes não só é caro, mas também um pesadelo para a unificação e governança de dados. É por isso que, além de preparar sua infraestrutura de TI para o futuro, as empresas estão tentando consolidar o número de ferramentas que usam.

A unificação dos dados com os controles certos ajuda a reduzir significativamente a complexidade de TI. Com toda a empresa operando em uma única plataforma, gerenciar os dados subjacentes se torna mais fácil, eliminando questões comuns como: “Onde estão os dados mais recentes da cadeia de suprimentos?” ou “Quais são as regras de negócios mais recentes da cadeia de suprimentos?”.

Governança de Dados
Vazamento de propriedade intelectual de dados, preocupações com segurança e uso indevido de informações corporativas são temores comuns entre os executivos. Com a crescente pressão dos governos para proteger os dados dos clientes, as empresas estão preocupadas com a possibilidade de qualquer erro atrair a atenção dos reguladores. Além da conformidade com os dados, as empresas precisam se preocupar com a conformidade com a IA. Em breve, elas precisarão explicar como estão treinando seus modelos, quais dados estão usando e como o modelo chegou aos resultados. Algumas indústrias, como seguradoras ou prestadores de serviços financeiros, já são obrigadas a provar aos reguladores que a tecnologia que usam não prejudica os consumidores.

Construindo para Escalar
Lançar uma nova solução de IA envolve três etapas principais: preparação dos dados, ajuste fino do modelo e implantação da aplicação final. Primeiro, as empresas devem identificar dados relevantes e oportunos e colocá-los nas mãos dos especialistas adequados. Em seguida, os modelos de IA precisam ser continuamente avaliados e ajustados para garantir que estejam produzindo resultados precisos e úteis, enquanto protegem os dados.

Finalmente, a IA só é útil se realmente for utilizada. Isso significa que as empresas precisam ocultar toda a complexidade do desenvolvimento e execução do modelo com uma aplicação amigável ao consumidor, permitindo que desenvolvedores e outros usuários finais comecem a construir instantaneamente. Rastrear cada uma dessas etapas separadamente adiciona uma enorme complexidade ao processo. Em vez disso, uma Plataforma de Inteligência de Dados que possa lidar com todo o ciclo de desenvolvimento do modelo, desde a descoberta de dados até a aplicação final, bem como fornecer as ferramentas de monitoramento necessárias para melhorar continuamente o modelo, é essencial.

Enquanto a plataforma subjacente é importante, é apenas um passo no processo. Confira nosso blog anterior para insights sobre como preparar seus funcionários e cultura para o futuro da IA.

A Artycs está posicionada para ajudar seus clientes a adotarem e otimizarem Plataformas de Inteligência de Dados, como discutido neste artigo. Oferecemos expertise em integração e implementação personalizada, permitindo que empresas construam e operacionalizem suas infraestruturas de dados e IA de forma eficiente. Com nossa abordagem focada na unificação de dados, governança robusta e criação de valor através da análise avançada, ajudamos empresas a consolidar suas ferramentas de TI e enfrentar desafios como segurança de dados e conformidade regulatória. Nosso suporte abrangente garante que as organizações estejam preparadas para escalar suas iniciativas de IA de maneira sustentável e eficaz.

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