Não é segredo: a revolução da Inteligência Artificial chegou. A publicação “State of Intelligent Enterprises” (Situação das empresas inteligentes) da Wipro menciona que 95% das empresas consideram a IA um componente do seu futuro. De acordo com o relatório “The state of AI in 2020’” (A situação da IA em 2020) da Mckinsey, 50% das empresas pesquisadas adotaram a IA em pelo menos uma função de negócios e uma porcentagem igual ainda não iniciou sua jornada de IA.
Por onde começo?
Se você se enquadra nas cerca de 50% das empresas que ainda não estão a bordo, nunca houve um momento melhor para embarcar na sua jornada de IA. Como ocorre com qualquer iniciativa nova, você pode estar se perguntando como e por onde começar. Há vários pontos de partida. Você pode começar selecionando um bom projeto piloto para construir o sucesso inicial, ou decidindo sobre as habilidades e estratégia de talentos, ou encontrando um parceiro de aplicação, ou ainda desenvolvendo uma estratégia eficaz de gestão de mudanças para obter consenso na sua organização, e assim por diante. Embora todos esses sejam ótimos lugares para começar, há um específico para você focar: sua infraestrutura.
A infraestrutura é crucial para dar suporte a cargas de trabalho específicas de IA, tornando-a um local natural para iniciar sua jornada. Em um nível fundamental, a IA tem tudo a ver com dados. Portanto, os blocos de construção da sua infraestrutura devem ser os servidores e sistemas de armazenamento que podem gerenciar seus dados de maneira otimizada para cargas de trabalho de IA. Para implementar a infraestrutura ideal, você precisará de um parceiro de tecnologia que forneça não apenas diversos tipos de servidores prontos para IA, mas também soluções de gerenciamento de dados de última geração para construir sua infraestrutura. A partir daí, você estará no caminho certo para obter insights melhores e tomar decisões mais inteligentes baseadas em dados.
Quais são as fases de implementação de uma solução de IA?
Com uma infraestrutura sólida, há um processo amplo de três partes para implementar a IA. É o que gostamos de chamar de ciclo de coleta-treinamento-inferência.
Primeiramente, você vai começar com a coleta de dados. Você não apenas precisará de muitos dados, mas também dos dados corretos – dados relevantes para os insights que espera obter. Em seguida, é hora de selecionar esses dados e transportá-los com segurança para o ponto de análise.
Em segundo lugar, você precisa desenvolver e treinar o modelo que planeja utilizar para analisar os novos dados para o aplicativo que está implementando. A fase de treinamento envolve uma grande quantidade de dados e pode levar de horas a semanas para ser concluída. Devido à grande quantidade de dados, o treinamento exigirá uma capacidade de armazenamento de dados significativa (e rápida), bem como alto poder de computação.
Finalmente, após treinar seu modelo, você precisará implementá-lo nos locais em que deseja lançar a sua solução de inferência. A fase de inferência refere-se ao processo de extrair novos dados e tirar conclusões sobre eles com base no modelo que você construiu e treinou. A inferência exige menos poder computacional do que a fase de treinamento e, portanto, geralmente é realizada em um local de borda. Ao concluir esta fase na borda, você pode implementar servidores poderosos e armazenamento de alta velocidade de maneira econômica.
Após implementar uma solução de IA, é importante considerar que os insights perfeitos não surgirão imediatamente. Para desbloquear o verdadeiro valor da IA, você precisará monitorar seus resultados e otimizar o processo com frequência. Conforme você monitora seus resultados, verifique se há algum viés e, em seguida, aprimore e treine seu modelo novamente com dados novos.
A jornada de IA é complexa, mas liberar o valor da tecnologia trazendo a IA para o seu negócio é muito recompensador. E não se esqueça que o parceiro certo é fundamental para o sucesso. Com um parceiro como a Lenovo, trabalharemos com você para estabelecer uma infraestrutura de gerenciamento de dados que mantenha tudo funcionando sem problemas.
Você está pronto para iniciar sua jornada de IA? Vamos ver uma arquitetura de referência baseada na Lenovo, que descreverá uma solução completa em que todos os componentes funcionam bem em conjunto e fornecem todos os recursos necessários para implementar projetos de IA, da infraestrutura à inferência.
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