Como lidar com escalabilidade nas aplicações de IA
A inteligência artificial (IA) está fazendo parte das organizações de forma surpreendente e exponencial. Segundo o LinkedIn, nos últimos oito anos ocorreu um aumento de 323% nas contratações para funções técnicas de IA.
Esse uso crescente aponta para novas necessidades e desafios, já que essa tendência mostra que as empresas estão adotando a IA como algo essencial. Por isso, os debates sobre como lidar com grandes volumes de dados em larga escala e ampliar as possibilidades de aplicações da tecnologia estão em alta.
O conceito de escalabilidade aumenta o escopo de utilização da IA, maximizando o valor comercial das operações e otimizando os processos empresariais. No entanto, apenas 33% das empresas brasileiras conseguem implementar a tecnologia em escala de produção, refletindo uma lacuna significativa a ser considerada.
No geral, a porta de entrada para o universo das máquinas inteligentes é o investimento em programas que resolvem problemas pontuais, entretanto, conforme as técnicas vão sendo aprimoradas, as organizações entendem que as aplicações de IA podem e devem ser utilizadas para resolver demandas cada vez maiores e mais complexas.
Mas, afinal, como lidar com escalabilidade nas suas aplicações de IA? Confira o artigo que preparamos sobre o assunto.
Você verá neste artigo:
O que é escalabilidade em IA?;
Desafios da escalabilidade;
Etapas para lidar com escalabilidade nas suas aplicações de IA.
O que é escalabilidade em IA?
A escalabilidade nas aplicações de IA é a capacidade das máquinas lidarem com volumes maiores de dados, solicitações e usuários sem diminuir seu desempenho ou aumentar os custos de forma desequilibrada.
Isto é, a escalabilidade permite que os modelos de inteligência artificial continuem eficientes, funcionais, confiáveis e rápidos mesmo em ambientes reais, com muitos usuários ou solicitações ao mesmo tempo.
Esses sistemas são treinados a partir de conjuntos de dados maiores para, em seguida, serem implantados sistematicamente, visando um gerenciamento eficiente que corrija erros e problemas.
Além de solucionar desafios técnicos, escalar suas aplicações de IA também requer uma mudança de mentalidade, exigindo equipe capacitada e inovação em todos os aspectos organizacionais.
A eficácia da escalabilidade pode ser mensurada a partir de indicadores como taxa de transferência, tempo de resposta, latência, uso de recursos e taxas de erros, permitindo que os sistemas cresçam de forma eficiente e mantenham a melhor experiência do usuário.
Conheça os desafios da escalabilidade
Lidar com um grande volume de informações, e como processá-los e aplicá-los de maneira inteligente, pode apresentar alguns desafios que devem ser superados pelas empresas que utilizam a IA. Listamos os principais a seguir:
Maior complexidade
A complexidade aumenta à medida que os modelos operacionais de IA permanecem precisos e eficazes em ambientes que mudam constantemente. Dessa forma, a manutenção e o monitoramento contínuos são fundamentais para manter os sistemas escaláveis atualizados e treinados com novos dados. Contudo, conforme os modelos inteligentes se tornam mais sofisticados, mais recursos computacionais para treinamento são requisitados para corrigir bugs e fazer alterações necessárias.
Operacionalização
Os modelos devem passar pela operacionalização para atingir todo o seu potencial, isto é, precisam ser desenvolvidos para situações reais do negócio, com estrutura e processos sólidos e bem ordenados. Isso quer dizer que dados únicos e estáticos rapidamente se tornam obsoletos e podem prejudicar a escalabilidade, já que a melhoria deve ser constante para a performance de um modelo escalável.
Resistência
Adotar a inteligência artificial em grande escala exige mudanças estruturais na cultura organizacional e na dinâmica de trabalho, podendo gerar uma resistência cultural. Também pode ser desafiador integrar a IA aos sistemas já existentes na empresa, devido a problemas de compatibilidade.
Situação regulatória
Além disso, preocupações regulatórias podem surgir, já que a segurança e a privacidade dos dados devem ser preservadas. O sucesso operacional exige o cumprimento de todas as demandas regulatórias aplicáveis à empresa, considerando a importância da governança e de se adequar à LGPD e legislações vigentes. Para exemplificar, se um usuário, colaborador ou consumidor fizer uma pergunta sensível a um chatbot inteligente, ele não deverá revelar dados sensíveis em sua resposta.
Etapas para lidar com escalabilidade nas suas aplicações de IA
Optar pela escalabilidade nas suas aplicações de IA envolve um crescimento do uso de aprendizado de máquina (machine learning) e algoritmos que possam realizar tarefas de forma eficiente e de acordo com o ritmo do negócio. Para isso, os sistemas inteligentes precisam de uma infraestrutura robusta e uma base de dados substancial para manter a escala e a velocidade.
A escalabilidade de IA depende de alguns fatores precisos como integração e integridade de dados de alta qualidade de vários setores da empresa, podendo oferecer aos algoritmos as informações mais abrangentes para alcançar os resultados esperados.
Veja as principais etapas para escalar a IA com êxito:
Foque em especialistas: comece o trabalho em conjunto com especialistas em aprendizado de máquina e ciência de dados para desenvolver sistemas adaptados para as demandas da sua empresa. Faça uso de APIs adequadas (Application Programming Interfaces), ou Interfaces de Programação de Aplicações, para treinar grandes modelos que atendam às suas necessidades.
Prepare os conjuntos de dados: Identificar e ingerir os conjuntos de dados é essencial para treinar modelos escalonáveis de IA. Reúna fontes internas, documentos da organização, históricos e transações externas, garantindo a qualidade e a relevância das informações para que o sistema de IA tenha um melhor desempenho.
Invista em governança: conformidade e governança de IA devem ser integradas desde o início da escalabilidade. As ferramentas envolvidas neste processo devem ter recursos de governança integrados, garantindo que padrões éticos e responsáveis sejam seguidos.
Gerencie o ciclo de vida dos dados: manter os dados atualizados faz com que os modelos de IA sejam treinados e validados de forma relevante. Para isso, faça o gerenciamento do ciclo de vida dos dados, criando estruturas seguras e padronizadas.
Crie uma equipe multidisciplinar: envolver as partes interessadas de departamentos distintos é a chave para lidar melhor com escalabilidade nas aplicações de IA. Isso porque a equipe geral pode ajudar a orientar a equipe técnica sobre o desenvolvimento do sistema de IA com base nas necessidades e gargalos específicos do negócio. Um grupo de trabalho diverso e multifuncional enriquece qualquer iniciativa empresarial.
Utilize as ferramentas certas: saber investir nas ferramentas certas faz toda a diferença. Busque empresas especializadas que oferecem plataformas baseadas em nuvem para facilitar o processo de escalabilidade, considerando também governança e conformidade de IA.
Faça monitoramento contínuo: acompanhe os sistemas de IA de ponta a ponta, observando métricas como custo, velocidade, raciocínio e valor para os usuários. Com o monitoramento contínuo e o acompanhamento dos KPIs (indicadores-chave de desempenho), as empresas conseguem identificar rapidamente possíveis problemas e encontrar a resolução deles ao longo do tempo.
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