N\u00e3o \u00e9 segredo: a revolu\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial chegou. A publica\u00e7\u00e3o \u201cState of Intelligent Enterprises\u201d (Situa\u00e7\u00e3o das empresas inteligentes) da Wipro menciona que 95% das empresas consideram a IA um componente do seu futuro. De acordo com o relat\u00f3rio \u201cThe state of AI in 2020\u2019\u201d (A situa\u00e7\u00e3o da IA em 2020) da Mckinsey, 50% das empresas pesquisadas adotaram a IA em pelo menos uma fun\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios e uma porcentagem igual ainda n\u00e3o iniciou sua jornada de IA.<\/p>\n
Se voc\u00ea se enquadra nas cerca de 50% das empresas que ainda n\u00e3o est\u00e3o a bordo, nunca houve um momento melhor para embarcar na sua jornada de IA. Como ocorre com qualquer iniciativa nova, voc\u00ea pode estar se perguntando como e por onde come\u00e7ar. H\u00e1 v\u00e1rios pontos de partida. Voc\u00ea pode come\u00e7ar selecionando um bom projeto piloto para construir o sucesso inicial, ou decidindo sobre as habilidades e estrat\u00e9gia de talentos, ou encontrando um parceiro de aplica\u00e7\u00e3o, ou ainda desenvolvendo uma estrat\u00e9gia eficaz de gest\u00e3o de mudan\u00e7as para obter consenso na sua organiza\u00e7\u00e3o, e assim por diante. Embora todos esses sejam \u00f3timos lugares para come\u00e7ar, h\u00e1 um espec\u00edfico para voc\u00ea focar: sua infraestrutura.<\/p>\n
A infraestrutura \u00e9 crucial para dar suporte a cargas de trabalho espec\u00edficas de IA, tornando-a um local natural para iniciar sua jornada. Em um n\u00edvel fundamental, a IA tem tudo a ver com dados. Portanto, os blocos de constru\u00e7\u00e3o 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, voc\u00ea precisar\u00e1 de um parceiro de tecnologia que forne\u00e7a n\u00e3o apenas diversos tipos de servidores prontos para IA, mas tamb\u00e9m solu\u00e7\u00f5es de gerenciamento de dados de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o para construir sua infraestrutura. A partir da\u00ed, voc\u00ea estar\u00e1 no caminho certo para obter insights melhores e tomar decis\u00f5es mais inteligentes baseadas em dados.<\/p>\n
Com uma infraestrutura s\u00f3lida, h\u00e1 um processo amplo de tr\u00eas partes para implementar a IA. \u00c9 o que gostamos de chamar de ciclo de coleta-treinamento-infer\u00eancia.<\/p>\n
Primeiramente, voc\u00ea vai come\u00e7ar com a coleta de dados. Voc\u00ea n\u00e3o apenas precisar\u00e1 de muitos dados, mas tamb\u00e9m dos dados corretos \u2013 dados relevantes para os insights que espera obter. Em seguida, \u00e9 hora de selecionar esses dados e transport\u00e1-los com seguran\u00e7a para o ponto de an\u00e1lise.<\/p>\n
Em segundo lugar, voc\u00ea precisa desenvolver e treinar o modelo que planeja utilizar para analisar os novos dados para o aplicativo que est\u00e1 implementando. A fase de treinamento envolve uma grande quantidade de dados e pode levar de horas a semanas para ser conclu\u00edda. Devido \u00e0 grande quantidade de dados, o treinamento exigir\u00e1 uma capacidade de armazenamento de dados significativa (e r\u00e1pida), bem como alto poder de computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Finalmente, ap\u00f3s treinar seu modelo, voc\u00ea precisar\u00e1 implement\u00e1-lo nos locais em que deseja lan\u00e7ar a sua solu\u00e7\u00e3o de infer\u00eancia. A fase de infer\u00eancia refere-se ao processo de extrair novos dados e tirar conclus\u00f5es sobre eles com base no modelo que voc\u00ea construiu e treinou. A infer\u00eancia exige menos poder computacional do que a fase de treinamento e, portanto, geralmente \u00e9 realizada em um local de borda. Ao concluir esta fase na borda, voc\u00ea pode implementar servidores poderosos e armazenamento de alta velocidade de maneira econ\u00f4mica.<\/p>\n
Ap\u00f3s implementar uma solu\u00e7\u00e3o de IA, \u00e9 importante considerar que os insights perfeitos n\u00e3o surgir\u00e3o imediatamente. Para desbloquear o verdadeiro valor da IA, voc\u00ea precisar\u00e1 monitorar seus resultados e otimizar o processo com frequ\u00eancia. Conforme voc\u00ea monitora seus resultados, verifique se h\u00e1 algum vi\u00e9s e, em seguida, aprimore e treine seu modelo novamente com dados novos.<\/p>\n
A jornada de IA \u00e9 complexa, mas liberar o valor da tecnologia trazendo a IA para o seu neg\u00f3cio \u00e9 muito recompensador. E n\u00e3o se esque\u00e7a que o parceiro certo \u00e9 fundamental para o sucesso. Com um parceiro como a Lenovo, trabalharemos com voc\u00ea para estabelecer uma infraestrutura de gerenciamento de dados que mantenha tudo funcionando sem problemas.<\/p>\n
Voc\u00ea est\u00e1 pronto para iniciar sua jornada de IA? Vamos ver uma arquitetura de refer\u00eancia baseada na Lenovo, que descrever\u00e1 uma solu\u00e7\u00e3o completa em que todos os componentes funcionam bem em conjunto e fornecem todos os recursos necess\u00e1rios para implementar projetos de IA, da infraestrutura \u00e0 infer\u00eancia.<\/p>\n