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Suraj Shinde | AI Digital Lab diretor | everis México

Conjunto de Soluções de Inteligência Artificial

Este artigo discute um conjunto de soluções que descreve diferentes tipos de soluções de inteligência artificial (IA) que podem ser aplicadas pelas empresas para introduzir a IA dentro de sua organização, com base em sua abordagem de implementação específica.

Com o recente hype em IA dentro dos setores da indústria, várias empresas estão implementando soluções com esta tecnologia, de chatbots a máquinas de previsão baseadas em aprendizagem de máquina. Quando uma empresa pensa em implementar uma solução de IA, ela deve rever sua estratégia, confirmar a abordagem de implementação e decidir sobre a conjunto de solução.

Como propósito deste artigo, nos concentramos apenas nas partes de abordagem de implementação e na solução. Considerando que uma empresa tem sua estratégia de IA planejada, e já tem respostas para perguntas como: ‘o que você planeja realizar implementando a IA dentro de sua organização?’; e ‘que valor comercial ela fornecerá’, entre outras, o próximo passo é trabalhar em uma abordagem para implementar a IA.

Qual será o ponto de entrada da IA? Você comprará uma solução comercial pronta, uma ferramenta ou serviço que ajudará a construir a solução ou optará por criar uma solução personalizada do zero? Com base na sua abordagem, você deve decidir sobre uma conjunto de soluções que discutiremos em detalhes ao longo deste artigo.

Conjunto de soluções de IA

A) Aplicativos de IA
Se você pretende implementar uma solução de inteligência de projeto sem muito esforço, com custo razoável e menor risco, sua melhor opção pode ser as soluções de inteligência comerciais (COTS). Há várias empresas de software que fabricam essas soluções, desde as como Oracle Adaptive Intelligence e Salesforce Einstein até as novas startups. Na verdade, isso depende muito da sua estratégia de inteligência artificial. Casos de uso mais simples, como previsões de vendas ou recomendações de produtos sobre dados de clientes existentes podem ser facilmente resolvidos com software comercial. Tais soluções estão normalmente na nuvem e a implementação é principalmente orientada à configuração, portanto, o tempo de entrada no mercado mais rápido pode ser obtido com um custo total de propriedade (TCO) mais baixo. A principal desvantagem é a limitação à customização A. , mas casos de uso genéricos mencionados anteriormente podem ser facilmente resolvidos com os modelos pré-construídos fornecidos. Eles podem ser treinados em dados existentes com pouca ou nenhuma preparação de dados e podem muito bem servir ao seu propósito.

No entanto, casos de uso altamente especializados, como por exemplo a detecção de câncer com base em análises profundas de imagens de raios X, ficarão fora do escopo. Por outro lado, os conjuntos de habilidades necessários para implementar essas soluções são mais fáceis de encontrar e muito mais baratos que os engenheiros de aprendizado de máquina. Alguém com algum conhecimento ou experiência com inteligência de negócios o fará, uma vez que a curva de aprendizado também é mais curta.

B) Serviços de IA
Conjunto de serviços cognitivos na nuvem que são provavelmente as mais populares de todas as opções, como gigantes do software como o IBM Watson no Bluemix, o Amazon Machine Learning, o Google Cloud Machine Learning e o Microsoft Cortana no Azure. Se as empresas não quiserem começar do zero e tiverem um caso de uso que exija algum nível de personalização, esse é um bom ponto de partida. Embora envolva a construção parcial da solução, a vantagem é que as empresas podem aproveitar a A. maior parte da funcionalidade básica desses serviços. Chatbots é um caso de uso muito comum para serviços de IA, os fluxos de conversação são configuráveis e podem ser treinados em dados existentes com muito pouca preparação de dados.

Os serviços de IA também suportam casos de uso mais avançados, como análise de texto, imagem, voz e vídeo, mas com algumas limitações. Você pode ser capaz de dizer quantas pessoas existem em uma foto em particular e se elas estão felizes ou tristes, mas diagnosticar o câncer a partir de uma imagem de raio-x ainda seria difícil. O tempo para comercializar é bastante rápido, o risco é médio e os custos são razoáveis, também as qualificações exigidas não são muito especializadas. Alguém com experiência em programação e compreensão básica de conceitos de aprendizado de máquina pode se encaixar perfeitamente no perfil.

C) Frameworks de IA
No entanto, se você está seriamente em IA, então este é o kit de ferramentas que você precisa e a melhor notícia é que ele é totalmente gratuito. Vários frameworks de software livre altamente sofisticados foram introduzidos nos últimos anos, do Google Tensorflow ao Facebook Torch, Amazon / Apache mxnet, Theano, Café e Keras etc.

O desenvolvimento de produtos de IA é o caso de uso mais comum para o uso de frameworks de IA, mas as empresas também podem ter algum requisito específico de negócios altamente personalizado ou funcionalidade sofisticada que não pode ser encontrada em Aplicativos ou Serviços de IA existentes. Sim, você pode criar um classificador de análise de imagens com frameworks de IA que possam detectar câncer ou qualquer outra doença e até mesmo dirigir carros. Não há um caso de uso que eu possa pensar que não possa ser resolvido com um framework de IA. Bem, se não for possível pensar é porque você não tem as habilidades necessárias.

Sim, estas são algumas das habilidades realmente importantes que estamos analisando aqui. Você naturalmente precisa de engenheiros de aprendizado de máquina, porém, precisa de mais, você precisa construir uma equipe de matemáticos, cientistas de dados, linguistas e arquitetos full stack se você planeja construir algo realmente legal.

Não é tarefa fácil, nem barata e os riscos são definitivamente maiores, mas as recompensas também são grandes. Os engenheiros de aprendizado de máquina ainda não são fáceis de encontrar e custam bastante. A incerteza do cronograma e dos resultados da construção da solução pode aumentar drasticamente os riscos e os custos. Mas quando você acaba criando o seu produto dos sonhos, vale a pena, e talvez você acabe ganhando os bilhões ou até mesmo trilhões que você sonhou.

D. Plataformas de IA
Por último, mas não menos importante, as plataformas de IA são muito importantes, especialmente se você optar por criar sua solução do zero usando frameworks de IA. Como mencionei anteriormente, os aplicativos e serviços de IA são soluções baseadas em nuvem para que você não precise se preocupar com infraestrutura. Mas, onde você treinaria e executaria soluções personalizadas com frameworks de IA? Ou você adquire infraestrutura, como servidores com GPUs, ou implanta sua solução em plataformas de IA como o Floyd, que é basicamente uma plataforma como serviço. O AWS EC2 é outra opção para implantar soluções de inteligência artificial criadas com qualquer estrutura de código aberto de inteligência artificial. O Google Cloud e o Azure só oferecem suporte a soluções de IA criadas com suas estruturas proprietárias, mas sem código aberto. O TCO é muito mais barato do que comprar e manter seus próprios servidores com GPU.

Vimos que existem soluções diferentes dentro do conjunto de soluções de IA que qualquer empresa pode escolher com base em sua estratégia de IA e abordagem de implementação. Se você quiser introduzir a IA dentro de sua organização para melhorar a produtividade ou a experiência do cliente, você poderia muito bem fazer isso usando a abordagem “Comprar” e implementar sua solução em COTS.

Se você não quiser criar uma solução a partir do zero, mas tiver um caso de uso que exija um nível de personalização maior do que o encontrado nas soluções COTS, seguindo a abordagem “Comprar e criar”, os serviços de IA podem ser sua melhor opção. Finalmente, se você quer construir algo realmente sofisticado e bacana como um romance, então, nem aplicativos nem serviços de IA serão suficientes, você terá que construí-lo a partir do zero usando frameworks de IA e implantá-lo em plataformas de IA.

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Exponential intelligence for exponential companies

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