O que é IA empresarial?

A inteligência artificial empresarial corresponde à adoção de tecnologias avançadas de IA em organizações de grande porte. A transição de sistemas de IA do protótipo para a produção apresenta vários desafios em termos de escala, performance, governança de dados, ética e conformidade regulatória. A IA empresarial abrange políticas, estratégias, infraestrutura e tecnologias para o uso disseminado de IA dentro de uma organização de grande porte. Embora exija investimento e esforço significativos, a IA empresarial é importante para organizações de grande porte à medida que os sistemas de IA se tornam mais comuns.

Saiba mais sobre inteligência artificial»

Uma plataforma de IA empresarial consiste em um grupo 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 do zero toda vez que houver um novo problema ou conjunto de dados. Uma plataforma de IA empresarial fornece a infraestrutura necessária para reutilizar, colocar em produção e executar modelos de aprendizado profundo em grande escala em toda a organização. Trata-se de um sistema completo, de ponta a ponta, que é estável, resiliente e repetível, além de proporcionar valor sustentável, mantendo-se flexível para melhoria contínua e adaptação a ambientes em constante mudança.

Quando você implementa a IA empresarial, consegue solucionar desafios que antes eram insolúveis. Isso ajuda você a gerar novas fontes de receita e ganhos de eficiência em uma organização de grande porte.

Incentivo à inovação

Geralmente, as empresas de grande porte têm várias centenas de equipes de negócios, mas nem todas contam com orçamento e recursos 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) e as torne mais acessíveis em toda a empresa. Qualquer pessoa na organização pode sugerir, experimentar e incorporar ferramentas de IA em seus processos de negócios. Especialistas no assunto com conhecimento de negócios podem contribuir para projetos de IA e liderar a transformação digital.

Aprimoramento da governança

Abordagens em silos para o desenvolvimento de IA proporcionam visibilidade e governança limitadas. Abordagens em silos reduzem a confiança das partes interessadas e limitam a adoção de IA, especialmente em previsões críticas de tomada de decisão.

A IA empresarial proporciona transparência e controle ao processo. As organizações podem controlar o acesso a dados sensíveis de acordo com os requisitos regulatórios, ao mesmo tempo que incentivam a inovação. As equipes de ciência de dados podem usar abordagens de IA explicável para conferir transparência à tomada de decisão da IA e aumentar a confiança do usuário final.

Redução de custos

O gerenciamento de custos para projetos de IA requer um controle rigoroso sobre a iniciativa de desenvolvimento, o tempo demandado e os recursos de computação usados, especialmente durante o treinamento. Uma estratégia de IA empresarial pode automatizar e padronizar esforços repetitivos de engenharia dentro da organização. Os projetos de IA passam a contar com acesso centralizado e escalável a recursos de computação, assegurando que não haja redundância nem desperdício. É possível otimizar a alocação de recursos, diminuir erros e aumentar a eficiência dos processos com o passar do tempo.

Aumento da 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 velocidade das operações de negócios, reduzindo o tempo necessário entre as diferentes etapas de qualquer atividade empresarial. Um cronograma mais curto, desde o projeto até a comercialização ou da produção até a entrega, pode proporcionar um retorno imediato do investimento.

As aplicações de IA empresarial podem otimizar desde o gerenciamento da cadeia de suprimentos até a detecção de fraudes e o gerenciamento do relacionamento com o cliente. A seguir, apresentamos alguns exemplos com estudos de caso.

Pesquisa e desenvolvimento

As organizações podem analisar vastos conjuntos de dados, prever tendências e simular resultados para reduzir 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. Além disso, esses modelos podem fornecer suporte à inovação colaborativa para que equipes de diferentes localizações geográficas trabalhem com mais eficácia em projetos complexos.

Por exemplo, a AstraZeneca, uma marca farmacêutica global, criou uma plataforma destinada à descoberta de medicamentos orientada por IA a fim de aumentar a qualidade e reduzir o tempo necessário para descobrir um potencial candidato a medicamento.

Gerenciamento de ativos

As tecnologias de IA otimizam a aquisição, o uso e o descarte de ativos físicos e digitais em uma organização. Por exemplo, algoritmos de manutenção preditiva podem prever quando é provável que equipamentos ou maquinários apresentem falhas ou necessitem de manutenção. Esses algoritmos podem sugerir ajustes operacionais em máquinas para aumentar 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 da localização e do status de seus ativos.

Por exemplo, a Baxter International Inc., uma líder global em tecnologia para a área médica, usa IA para reduzir o tempo de inatividade não planejado de equipamentos, evitando mais de 500 horas de inatividade não planejada de máquinas em apenas uma instalação.

Atendimento ao cliente

A IA pode fornecer interações personalizadas, eficientes e escaláveis com os clientes. Os chatbots e assistentes virtuais baseados em IA lidam com muitas consultas de clientes sem a necessidade de intervenção humana. Além disso, a IA pode analisar grandes volumes de dados de clientes em tempo real, capacitando as empresas a oferecerem recomendações e suporte de forma personalizada.

Por exemplo, a T-Mobile, uma empresa global de telecomunicações, usa a IA para aumentar 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.

A implantação de uma IA empresarial com êxito requer que as organizações implementem os itens apresentados a seguir.

Gerenciamento de dados

Os projetos de IA requerem acesso fácil e seguro aos ativos de dados da empresa. As organizações devem desenvolver pipelines de engenharia de dados, seja processamento de dados em tempo real ou em lote, data mesh ou data warehousing. As organizações devem garantir que sistemas como catálogos de dados estejam em vigor para que cientistas de dados possam encontrar e usar rapidamente os conjuntos de dados necessários. Os mecanismos centralizados de governança de dados regulamentam o acesso a dados e oferecem suporte ao gerenciamento de riscos sem criar obstáculos desnecessários na recuperação de dados.

Infraestrutura de treinamento de modelo

As organizações devem estabelecer uma infraestrutura centralizada para o desenvolvimento e para o treinamento de modelos de machine learning novos e existentes. Por exemplo, a engenharia de atributos envolve a extração e transformação de variáveis ou de atributos, como listas de preços e descrições de produtos, de dados brutos para treinamento. Um arquivo de atributos centralizado permite que diferentes equipes colaborem, promovendo a reutilização e evitando silos com esforços duplicados.

De maneira semelhante, sistemas que oferecem suporte à geração aumentada via recuperação (RAG) são necessários para que as equipes de ciência de dados consigam adaptar modelos de IA existentes com dados empresariais internos. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em vastos volumes de dados e usam bilhões de parâmetros para gerar resultados originais. É possível usá-los para tarefas como responder a perguntas, tradução de idiomas e processamento de linguagem natural. A RAG amplia as funcionalidades avançadas dos LLMs para domínios específicos ou para a base de conhecimentos interna de uma organização, tudo isso sem a necessidade de treinar novamente o modelo.

Catálogo de modelos central

Um catálogo de modelos central consiste em um catálogo empresarial para LLMs e modelos de machine learning desenvolvidos e treinados em diferentes unidades de negócios. O catálogo permite o versionamento de modelos, permitindo que as equipes realizem diversas tarefas:

• Acompanhar iterações do modelo ao longo do tempo

• Comparar a performance entre diferentes versões

• Garantir que as implantações estejam usando as versões mais eficazes e atualizadas

As equipes também podem manter registros detalhados de metadados dos modelos, incluindo dados de treinamento, parâmetros, métricas de performance e direitos de uso. Isso aumenta a colaboração entre as equipes e simplifica a governança, a conformidade e a auditabilidade dos modelos de IA.

Implantação de modelos

Práticas como MLOps e LLMOps introduzem eficiência operacional ao desenvolvimento de IA empresarial. Essas práticas aplicam os princípios de DevOps aos desafios exclusivos de IA e de machine learning.

Por exemplo, é possível automatizar várias etapas do ciclo de vida de ML e de LLM, como a preparação de dados, o treinamento de modelo, o teste e a implantação, para reduzir erros manuais. A criação de pipelines operacionais de ML e de LLM facilita a integração e a entrega contínuas (CI/CD) de modelos de IA. As equipes podem iterar e atualizar modelos rapidamente com base em comentários em tempo real e requisitos em constante mudança.

Monitoramento de modelos

O monitoramento é fundamental para o gerenciamento de modelos de IA, garantindo a confiabilidade, a precisão e a relevância do conteúdo gerado por IA ao longo do tempo. Os modelos de IA são propensos a alucinações ou, ocasionalmente, a gerar informações imprecisas. Os resultados fornecidos pelos modelos também podem se tornar irrelevantes devido à evolução dos dados e contextos.

As organizações devem implementar mecanismos que envolvam a participação humana para gerenciar com eficácia os resultados do LLM. Especialistas no assunto avaliam periodicamente os resultados da IA para assegurar que sejam precisos e apropriados. Com o uso de comentários em tempo real dos usuários finais, as organizações podem manter a integridade do modelo de IA e assegurar que ele satisfaça às necessidades dinâmicas das partes interessadas.

A implantação de uma IA empresarial com êxito requer que as organizações implementem os itens apresentados a seguir.

Gerenciamento de dados

Os projetos de IA requerem acesso fácil e seguro aos ativos de dados da empresa. As organizações devem desenvolver pipelines de engenharia de dados, seja processamento de dados em tempo real ou em lote, data mesh ou data warehousing. As organizações devem garantir que sistemas como catálogos de dados estejam em vigor para que cientistas de dados possam encontrar e usar rapidamente os conjuntos de dados necessários. Os mecanismos centralizados de governança de dados regulamentam o acesso a dados e oferecem suporte ao gerenciamento de riscos sem criar obstáculos desnecessários na recuperação de dados.

Infraestrutura de treinamento de modelo

As organizações devem estabelecer uma infraestrutura centralizada para o desenvolvimento e para o treinamento de modelos de machine learning novos e existentes. Por exemplo, a engenharia de atributos envolve a extração e transformação de variáveis ou de atributos, como listas de preços e descrições de produtos, de dados brutos para treinamento. Um arquivo de atributos centralizado permite que diferentes equipes colaborem, promovendo a reutilização e evitando silos com esforços duplicados.

De maneira semelhante, sistemas que oferecem suporte à geração aumentada via recuperação (RAG) são necessários para que as equipes de ciência de dados consigam adaptar modelos de IA existentes com dados empresariais internos. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados em vastos volumes de dados e usam bilhões de parâmetros para gerar resultados originais. É possível usá-los para tarefas como responder a perguntas, tradução de idiomas e processamento de linguagem natural. A RAG amplia as funcionalidades avançadas dos LLMs para domínios específicos ou para a base de conhecimentos interna de uma organização, tudo isso sem a necessidade de treinar novamente o modelo.

Catálogo de modelos central

Um catálogo de modelos central consiste em um catálogo empresarial para LLMs e modelos de machine learning desenvolvidos e treinados em diferentes unidades de negócios. O catálogo permite o versionamento de modelos, permitindo que as equipes realizem diversas tarefas:

• Acompanhar iterações do modelo ao longo do tempo

• Comparar a performance entre diferentes versões

• Garantir que as implantações estejam usando as versões mais eficazes e atualizadas

As equipes também podem manter registros detalhados de metadados dos modelos, incluindo dados de treinamento, parâmetros, métricas de performance e direitos de uso. Isso aumenta a colaboração entre as equipes e simplifica a governança, a conformidade e a auditabilidade dos modelos de IA.

Implantação de modelos

Práticas como MLOps e LLMOps introduzem eficiência operacional ao desenvolvimento de IA empresarial. Essas práticas aplicam os princípios de DevOps aos desafios exclusivos de IA e de machine learning.

Por exemplo, é possível automatizar várias etapas do ciclo de vida de ML e de LLM, como a preparação de dados, o treinamento de modelo, o teste e a implantação, para reduzir erros manuais. A criação de pipelines operacionais de ML e de LLM facilita a integração e a entrega contínuas (CI/CD) de modelos de IA. As equipes podem iterar e atualizar modelos rapidamente com base em comentários em tempo real e requisitos em constante mudança.

Monitoramento de modelos

O monitoramento é fundamental para o gerenciamento de modelos de IA, garantindo a confiabilidade, a precisão e a relevância do conteúdo gerado por IA ao longo do tempo. Os modelos de IA são propensos a alucinações ou, ocasionalmente, a gerar informações imprecisas. Os resultados fornecidos pelos modelos também podem se tornar irrelevantes devido à evolução dos dados e contextos.

As organizações devem implementar mecanismos que envolvam a participação humana para gerenciar com eficácia os resultados do LLM. Especialistas no assunto avaliam periodicamente os resultados da IA para assegurar que sejam precisos e apropriados. Com o uso de comentários em tempo real dos usuários finais, as organizações podem manter a integridade do modelo de IA e assegurar que ele satisfaça às necessidades dinâmicas das partes interessadas.