Em todos os setores, as organizações estão investindo em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para obter insights de negócios e tomar decisões baseadas em dados. No entanto, em nossa experiência trabalhando com empresas em vários setores, vimos que apenas metade de todas as provas de conceitos de IA chegam à produção. Operações de aprendizado de máquina (MLOps) pode ajudar muitas empresas a aumentar substancialmente essa taxa de sucesso.
Em sua essência, o MLOps ajuda as organizações a desenvolver, implantar, monitorar e dimensionar modelos de IA e ML de forma consistente. É uma estrutura para inovação sustentável e um processo para dimensionar a IA nas empresas, reduzindo custos, aumentando a eficiência, gerando insights acionáveis e criando novas oportunidades de receita.
Realizamos um estudar em parceria com o Simpósio MIT Sloan CIOe os CIOs consideram IA e ML as principais tecnologias que os ajudarão a atingir suas metas de negócios.
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Para que os líderes de IA e negócios aproveitem os benefícios de aproveitar as melhores práticas de MLOps como parte de uma transformação digital, considere focar em três áreas: pessoas, processos de dados e tecnologia.
Crie uma equipe de ML com um conjunto de habilidades diversificado
Embora não haja uma maneira única de construir uma equipe de ML ou uma equipe de RH ou marketing, é essencial promover um ambiente de colaboração e comunicação. E lembre-se de que passar por uma transformação digital liderada por IA é um processo que requer mais do que apenas talento. Há também o gerenciamento de mudanças em toda a organização.
Passar por uma transformação digital liderada por IA requer mais do que apenas talento. Há também o gerenciamento de mudanças em toda a organização.
Para as empresas que estão acelerando a transformação da IA, é fundamental construir uma equipe de especialistas em várias disciplinas. Por exemplo, uma equipe pode incluir especialistas no assunto, cientistas de dados, engenheiros de ML, arquitetos de MLetc
Com a tecnologia evoluindo diariamente e muitas organizações implementando ideias inovadoras, cabe aos líderes de IA explorar a criatividade e o poder de indivíduos com diversos conjuntos de habilidades. Por exemplo, considere contratar pessoas com experiência em design de arquitetura de ML, engenharia de ML em nuvem e DevOps, para citar alguns.
Crie um sistema coeso de armazenamento de dados e processos de negócios
Depois de criar uma equipe talentosa para gerenciar os ativos de IA e ML da sua empresa, examine como você organiza os dados corporativos. Lembre-se, as empresas que existem há muitos anos podem ter sistemas legados, que podem levar tempo para reestruturar. Examine como os funcionários acessam os dados – é fácil ou difícil encontrar as informações existentes? A segurança está em um nível adequado? As políticas de governança estão em vigor ou precisam ser atualizadas?
Considere este exemplo: uma resseguradora global deve competir de forma mais eficaz no mercado de seguros de vida com subscrição e gerenciamento de sinistros mais rápidos e automatizados para oferecer cobertura de rotina no ponto de venda, aproveitar novas fontes de dados e ser mais amigável ao cliente. A resseguradora estudou seu sistema de ponta a ponta, incluindo infraestrutura, maturidade organizacional e governança e controles de TI existentes. Eles projetaram um roteiro de evolução da arquitetura navegando pelos estágios de autônomo para distribuído para pronto para a nuvem e, finalmente, entrega contínua para o modelo de análise preditiva. O modelo de ML implantado leva apenas 14 segundos para fornecer resultados para 200 entradas, resultando em alta eficiência do subscritor e um potencial aumento anual de receita de 12 a 15%.
Lembre-se, organizar dados não significa apenas aumentar a eficiência. Para setores altamente regulamentados, como serviços de saúde e financeiros, garantir segurança e conformidade e eliminar vieses de dados são particularmente importantes.
Tecnologia
As decisões de plataforma e ferramenta de ML são essenciais para alcançar o ROI planejado das iniciativas de MLOps. A identificação da ferramenta deve estar alinhada com a estratégia geral de nuvem e dados da organização. As organizações podem decidir entre bibliotecas e ferramentas de código aberto para definir sua pilha de MLOps ou aproveitar plataformas de MLOps na nuvem ou no local.
Você deve adotar uma abordagem em fases para descontinuar sistemas e plataformas legados e adotar os melhores sistemas MLOps da categoria que permitem que várias partes interessadas colaborem com o mínimo de objetivos conflitantes.
Aproveitar o poder do MLOps e da IA equipa os líderes da empresa com as informações vitais de que precisam para tomar decisões orientadas por dados que transformam insights em ação. Em um mundo de ambientes econômicos e de negócios em constante mudança, esse tipo de suporte pode ajudar uma empresa a obter um melhor desempenho e aproveitar novas oportunidades.
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