As plataformas de inteligência artificial permitem que os indivíduos criem, avaliem, implementem e atualizem aprendizado de máquina (ML) e deep learning modelos de uma forma mais escalável. As ferramentas da plataforma de IA permitem que os trabalhadores do conhecimento analisem dados, formulem previsões e executem tarefas com maior velocidade e precisão do que manualmente. 

A IA desempenha um papel fundamental como catalisador na nova era de avanço tecnológico. PwC calcula que “a IA poderá contribuir com até 15.7 biliões de dólares para a economia global em 2030, mais do que a produção actual da China e da Índia combinadas”. Deste valor, a PwC estima que “6.6 biliões de dólares serão provavelmente provenientes do aumento da produtividade e 9.1 biliões de dólares serão provavelmente provenientes de efeitos colaterais do consumo”. Ao observar seu impacto potencial na indústria, McKinsey Global Institute estima que, apenas no setor industrial, as tecnologias emergentes que utilizam IA irão, até 2025, agregar até 3.7 biliões de dólares em valor. A tecnologia de IA está rapidamente provando ser um componente crítico da inteligência de negócios dentro de organizações de todos os setores. Os principais fornecedores de infraestrutura em nuvem, como IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, expandiram o mercado adicionando plataformas de IA às suas ofertas. 

As plataformas de IA oferecem uma ampla gama de recursos que podem ajudar as organizações a simplificar as operações, tomar decisões baseadas em dados, implantar aplicações de IA de forma eficaz e obter vantagens competitivas. Essas plataformas de desenvolvimento apoiam a colaboração entre equipes de ciência de dados e engenharia, o que diminui custos ao reduzir esforços redundantes e automatizar tarefas rotineiras, como duplicação ou extração de dados. Algumas plataformas de IA também fornecem recursos avançados de IA, como processamento de linguagem natural (PNL) e reconhecimento de fala.  

Dito isto, selecionar uma plataforma pode ser um processo desafiador, pois o sistema errado pode gerar aumento de custos, bem como limitar potencialmente o uso de outras ferramentas ou tecnologias valiosas. Além do preço, há vários outros fatores a serem considerados ao avaliar as melhores plataformas de IA para o seu negócio. Compreender as ferramentas de IA disponíveis e seus recursos pode ajudá-lo a tomar decisões informadas ao selecionar uma plataforma que se alinhe aos seus objetivos de negócios. 

Que tipos de recursos as plataformas de IA oferecem? 

As plataformas de IA auxiliam em uma infinidade de tarefas, desde a aplicação da governança de dados até uma melhor distribuição da carga de trabalho e a construção acelerada de modelos de aprendizado de máquina. Como alcançar o sucesso com IA geralmente depende da capacidade de uma organização implantar modelos em escala rapidamente, é essencial procurar os recursos certos em sua plataforma de IA para apoiar os objetivos de sua organização. Isso pode incluir, mas não está limitado a: 

Capacidades de MLOps      

• Pipelines de orquestração: Uma única plataforma unificada permite que as equipes tenham um conjunto comum de ferramentas de análise de dados, ciência de dados e ML, além de oferecer suporte a uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais para análises preditivas complexas. Essa experiência unificada otimiza o processo de desenvolvimento e implantação de modelos de ML, simplificando os fluxos de trabalho para aumentar a eficiência. 
• AutoML Ferramentas: O aprendizado de máquina automatizado, ou autoML, oferece suporte à criação mais rápida de modelos com funcionalidade de pouco e nenhum código. 
• Otimização de decisão: Simplifique a seleção e implantação de modelos de otimização e permita a criação de painéis para compartilhar resultados, aprimorar a colaboração e recomendar planos de ação ideais. Você pode otimizar as compensações entre as metas de negócios — como reduzir custos de atendimento ao cliente ou melhorar a satisfação do cliente — e determinar o melhor curso de ação em cada situação. 
• Modelagem visual: Combine ciência de dados visuais com bibliotecas de código aberto e interfaces baseadas em notebook em um estúdio unificado de dados e IA. Ao explorar dados de diferentes perspectivas com visualizações, você pode identificar padrões, conexões, insights e relacionamentos dentro desses dados e compreender rapidamente grandes quantidades de informações. 
• Desenvolvimento automatizado: Com o IA automática, os iniciantes podem começar rapidamente e os cientistas de dados mais avançados podem acelerar a experimentação no desenvolvimento de IA. AutoAI automatiza a preparação de dados, desenvolvimento de modelos, engenharia de recursos e otimização de hiperparâmetros. 
• Gerador de dados sintéticos: Dados sintéticos pode ser usado como uma alternativa ou complemento aos dados do mundo real quando os dados do mundo real não estão prontamente disponíveis, o que pode ser particularmente útil na experimentação. Os recursos da plataforma podem ajudá-lo a gerar um conjunto de dados tabulares sintéticos que aproveita os dados existentes ou um esquema de dados personalizado. Você pode se conectar ao banco de dados existente, fazer upload de um arquivo de dados, anonimizar colunas e gerar quantos dados forem necessários para resolver lacunas de dados ou treinar modelos clássicos de IA.

Capacidades de IA generativa 

• Gerador de conteúdo: IA generativa refere-se a modelos de aprendizagem profunda que podem gerar texto, imagens e outros conteúdos com base nos dados em que foram treinados. As plataformas de IA podem gerar conteúdo e auxiliar em diversas tarefas, como a elaboração de e-mails de marketing e a criação de personas de clientes. 
• Classificação automatizada:  As plataformas de IA podem ler e classificar informações escritas, como avaliar e classificar reclamações de clientes ou revisar o sentimento de feedback do cliente.
• Gerador de resumo: As plataformas de IA também podem transformar textos densos em resumos de alta qualidade, capturando pontos-chave de relatórios financeiros, transcrições de reuniões e muito mais. 
• Extração de dados: Os recursos da plataforma ajudam a classificar detalhes complexos e extrair rapidamente as informações necessárias de documentos grandes. Ele faz isso identificando entidades nomeadas, analisando termos e condições e muito mais. 

Principais benefícios de uma plataforma de IA 

As plataformas de IA podem ajudá-lo a aproveitar o poder da tecnologia de IA, gerando uma série de benefícios para o seu negócio, como maior automação, escala, segurança e muito mais. Estas plataformas permitem às empresas analisar grandes quantidades de dados, obter informações valiosas e adaptar-se rapidamente às mudanças na dinâmica do mercado, promovendo, em última análise, a inovação e uma vantagem competitiva. 

Maior automação 

A automação desempenha um papel fundamental na aceleração da escala e do ritmo das atividades ao longo do ciclo de vida dos dados. Depois que as equipes identificarem um processo repetível e bem-sucedido, como rotulagem de dados, eles podem procurar maneiras de automatizá-lo com aprendizado de máquina. Neste caso, empregar as capacidades da plataforma de IA para automatizar a rotulagem de dados levaria a uma maior precisão nas previsões e a uma maior usabilidade das variáveis ​​de dados. 

Mais escalabilidade 

A escalabilidade nas fases de treinamento e produção de modelos de aprendizado de máquina é vital, pois a construção e o treinamento de modelos em uma máquina local, como um laptop, tem suas limitações. Isto pode ser suficiente para conjuntos de dados mais pequenos, mas os cientistas de dados não poderão utilizar esta abordagem para modelos mais robustos. Para escalar, eles precisarão de um fluxo de trabalho centralizado, que facilite a transparência e a colaboração com colegas profissionais para alinhar os dados aos padrões e monitorar a disponibilidade da computação junto com o uso de GPU e TPU.  

Melhor integração 

Uma plataforma de IA também deve oferecer integrações fáceis de usar que facilitem o uso de software de código aberto e bibliotecas. A maioria das plataformas já é compatível com estruturas de código aberto populares, como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn, mas para um ecossistema de IA abrangente, procure uma plataforma de IA que ofereça acesso fácil e conveniente a plataformas de código aberto, como MongoDB, Redis e PostgreSQL.

Além disso, as melhores plataformas de IA são desenvolvidas e sustentadas por organizações e equipas profundamente envolvidas na comunidade de código aberto. Contribuem para a investigação, alocam recursos e oferecem os seus conhecimentos, enriquecendo assim a diversidade de competências e contribuições de investigação, ao mesmo tempo que expandem a gama de tecnologias inovadoras acessíveis aos profissionais da ciência de dados e da aprendizagem automática. 

A IBM foi uma das primeiros campeões do código aberto, apoiando comunidades influentes como Linux, Apache e Eclipse, promovendo licenças abertas, governança aberta e padrões abertos. A associação da IBM com o código aberto tornou-se ainda mais proeminente após sua aquisição da Red Hat. 

Além disso, é crucial considerar a estratégia de implantação e uso da sua plataforma de IA. Será implementado localmente ou hospedado em uma plataforma em nuvem? Destina-se ao uso da equipe interna ou para ser acessível a clientes externos? Esses fatores também são importantes para identificar a plataforma de IA que pode ser integrada de forma mais eficaz para se alinhar aos seus objetivos de negócios. 

Maior segurança  

Pacotes de código aberto são frequentemente usados ​​por cientistas de dados, desenvolvedores de aplicativos e engenheiros de dados, mas podem representar um risco de segurança para as empresas. Os controles de segurança são vitais para ajudar a identificar e proteger contra ameaças em rápida evolução. As melhores plataformas de IA normalmente possuem várias medidas para garantir que seus dados, endpoints de aplicativos e identidade estejam protegidos.  

As principais medidas de segurança incluem: 

• Segurança de rede: Segurança de rede tem três objetivos principais: impedir o acesso não autorizado aos recursos da rede, detetar e impedir ataques cibernéticos e violações de segurança em curso e garantir que os utilizadores autorizados tenham acesso seguro aos recursos da rede de que necessitam, quando deles necessitam. 

• A segurança dos dados: A segurança dos dados protege as informações digitais contra acesso não autorizado, corrupção ou roubo durante todo o seu ciclo de vida.  
• Segurança do colaborador: A segurança do colaborador protege seus espaços de trabalho atribuindo controles de acesso baseados em funções aos colaboradores.

Governança aprimorada 

Governança de IA busca garantir o desenvolvimento e implementação ética, responsável e compatível dos modelos de IA e ML de uma organização. Uma plataforma de IA com capacidades de governança bem pensadas permite uma melhor colaboração e coordenação em aprovações de modelos, monitoramento e governança de conformidade. A governação da IA ​​é essencial para incutir confiança nas decisões baseadas em dados tomadas pelas organizações que utilizam os insights destas plataformas. Esta confiança estende-se ao cumprimento tanto dos mandatos de conformidade internos como dos regulamentos externos. 

A falta de governança da IA ​​pode levar a consequências como ineficiência, penalidades financeiras e danos significativos à reputação da marca. Também pode dificultar o dimensionamento dos processos de ML, dificultando a reprodução dos resultados e arriscando erros devido a dados incorretos ou incompletos. As penalidades podem ser substanciais, com os operadores bancários recebendo multas de sete dígitos por modelos tendenciosos de elegibilidade de empréstimos, e potenciais Multas do GDPR de até 20 milhões de euros ou quatro por cento da receita anual.

Além disso, garantir o acesso adequado dos utilizadores é um elemento essencial da governação numa plataforma de IA, pois pode evitar que certas funções cometam inadvertidamente um erro que afete todo o sistema. Os administradores de TI devem ter a capacidade de alocar contas com base nas funções de trabalho, monitorar as atividades dos usuários e facilitar o compartilhamento e a colaboração contínuos entre os profissionais. 

Procure uma plataforma que implemente práticas robustas de governança para garantir a padronização dos dados, a mitigação de preconceitos e a conformidade com as regulamentações do setor. 

Suporte técnico 

Se você precisar de assistência com treinamento e educação, relatórios e rastreamento confiáveis ​​de bugs, resolução de problemas ou resposta a emergências, é aconselhável escolher uma plataforma de IA capaz de oferecer o suporte que você precisa. 

Uma forte comunidade de usuários juntamente com recursos de suporte (por exemplo, fóruns, documentação, suporte ao cliente) também podem ser inestimáveis ​​para solucionar problemas e compartilhar conhecimento. 

Melhores exemplos de casos de uso de plataforma de IA 

Adotar a IA é essencial para que as organizações se mantenham competitivas e evitem o risco de ficarem para trás. Os casos de uso a seguir demonstram como as organizações integraram a IA em seus respectivos setores. 

Assistência médica 

Os pontos fortes da IA ​​podem ajudar a enfrentar os inúmeros desafios envolvidos na entrega de saúde– desafios que só estão crescendo. 

Enfrentando desafios em radiologia 

À medida que os dados dos pacientes aumentam em volume e complexidade, há também uma pressão crescente sobre os radiologistas para serem mais eficientes e lidarem com volumes maiores de pacientes. A mudança para cuidado baseado em valor torna os reembolsos mais difíceis, levando as organizações a procurar formas de aumentar a eficiência e a produtividade para atingirem os seus objetivos financeiros. Como seria de esperar, estas mudanças e exigências crescentes levaram a uma crescente frustração e esgotamento dos fornecedores. 

Com seus recursos robustos de análise de imagens e dados, a IA pode ajudar os radiologistas a: 

• Aquisição de imagem 
• Leituras e interpretações iniciais 
• Priorização e triagem de estudos 
• Recomendações de descobertas relevantes dos registros dos pacientes no EHR 
• Recomendações de achados relevantes da literatura ou diretrizes clínicas 

Serviços financeiros 

Hoje, o indústria bancária está passando por uma transformação com o uso da IA. Para os banqueiros que trabalham com consumidores, os sistemas de pesquisa alimentados por IA podem melhorar significativamente o seu acesso a informações importantes sobre vários produtos que o banco tem disponíveis, tais como dados sobre características, benefícios, termos e condições, preços e outras informações importantes, capacitando os banqueiros a fornecer melhor serviço. 

Este acesso melhorado à informação, possibilitado pela IA, equipa os banqueiros com um poderoso conjunto de ferramentas para fornecer um serviço superior. Com um conhecimento profundo das ofertas de produtos do banco e uma compreensão clara dos perfis individuais dos clientes, podem adaptar as suas recomendações e soluções com mais precisão, alinhando-as com os objectivos e circunstâncias financeiras únicas de cada cliente. 

Um banco descobriu que seus chatbots, gerenciados por IBM Watson, respondeu com êxito a 55% de todas as perguntas, solicitações e mensagens dos clientes, o que permitiu que os outros 45% fossem encaminhados a banqueiros humanos mais rapidamente. Parte da implementação eficaz da IA ​​é determinar quando é hora de a IA passar o bastão. 

A indústria financeira aproveitou eficazmente a IA para ajudar em áreas adicionais, incluindo: 

• Automatizando avaliações de crédito 
• Detecção de fraude em tempo real 
• Prevenção à lavagem de dinheiro 
• Processamento de reivindicações 

Distribuir 

Nos últimos dois anos, todos precisámos de adoptar novas abordagens híbridas ao trabalho, à parentalidade, à socialização – e às compras. O surgimento de “compras híbridas”, que combinam pontos de contato digitais e físicos na loja, tornou-se popular. Compras híbridas é o principal método de compra para 27% de todos os consumidores e 36% da Geração Z. Em todas as idades, quase três em cada quatro (72 por cento) consumidores em geral dependem das lojas como parte do seu principal método de compra. 

Isto cria um desafio e uma oportunidade: como podem os retalhistas integrar perfeitamente experiências de compras híbridas que incluam canais online, na loja, móveis e virtuais numa única jornada do cliente? 

A indústria de varejo está se transformando digitalmente, adotando a IA em sua essência para habilitar recursos importantes em cinco áreas principais: 

• Experiências de compras personalizadas: a IA fornece insights hiperlocalizados e recomendações em tempo real. 
• Associados superpoderosos: os associados da loja assistidos por IA interagem com os consumidores em todos os pontos de contato. 
• Fluxos de trabalho inteligentes: A IA otimiza processos na loja, gerenciamento de estoque e entregas. 
• centro de operações: A tecnologia de IA monitora e resolve incidentes na loja com eficiência.  
• Plataforma operacional da loja: A base escalável e segura oferece suporte à IA na borda e à integração de dados. 

Indústria​ 

Os fabricantes frequentemente enfrentam vários desafios, como quebras imprevistas de máquinas ou problemas com entregas de produtos. Ao aproveitar o poder da IA, os fabricantes podem melhorar a eficiência operacional, introduzir novos produtos, adaptar designs de produtos e traçar estratégias para decisões financeiras futuras, avançando na sua jornada rumo à transformação digital. 

As principais soluções de IA que abordam diretamente esses desafios incluem o seguinte: 

• Predictive Manutenção: A IA ajuda os fabricantes a detectar problemas nos equipamentos por meio de dados de sensores, permitindo manutenção proativa e economia de custos. 

• A garantia de qualidade: A visão mecânica orientada por IA em linhas de montagem orientadas por dados identifica defeitos do produto, emitindo alertas para ações corretivas para manter a qualidade. 
• Gestão de inventário: Aplicativos e ferramentas de previsão de demanda alimentados por IA melhoram o controle de estoque, reduzindo o excesso de estoque e rupturas em comparação aos métodos tradicionais. 

Conheça o IBM watsonX

IBM watsonx é uma plataforma de IA e dados com um conjunto de assistentes de IA projetados para ajudar você a dimensionar e acelerar o impacto da IA ​​com dados confiáveis ​​em toda a sua empresa.

Os componentes principais incluem: um estúdio para novos modelos básicos, IA generativa e aprendizado de máquina; um armazenamento de dados adequado à finalidade construído em uma arquitetura aberta de data lakehouse; e um kit de ferramentas para acelerar fluxos de trabalho de IA que são construídos com responsabilidade, transparência e explicabilidade. 

Os assistentes de IA watsonx capacitam os indivíduos em sua organização a trabalhar sem conhecimento especializado em uma variedade de processos e aplicativos de negócios, incluindo automatização do atendimento ao cliente, geração de código e automatização de fluxos de trabalho importantes em departamentos como RH.

Explore o watsonx para aproveitar a IA e transformar os negócios