Como construir um modelo inteligente de IA? Uma perspectiva empresarial

Algumas décadas atrás, alguma vez imaginamos a existência de uma máquina que imitasse a inteligência humana?

Bem, hoje estamos no limiar da revolução digital que responde a esta questão. Sendo os dados a chave para a inovação e os algoritmos a escada para o sucesso, tornou-se crucial para as empresas construir um modelo de IA para se adaptar às exigências do mundo moderno.

Um modelo de IA serve como uma excelente ferramenta que simplifica tarefas complexas e aumenta as capacidades humanas, desbloqueando novos níveis de eficiência e precisão. Desde previsões financeiras até diagnósticos de saúde, as aplicações dos modelos de IA são ilimitadas em diferentes setores.

Este guia explica como criar um modelo de IA do ponto de vista empresarial. Ao examinar a confluência entre tecnologia de ponta e inteligência estratégica, exploraremos o processo e as complexidades da criação de modelos de IA que permitem às empresas promover a inovação e permanecer à frente num ambiente centrado em dados.

O crescimento sem precedentes do mercado global de IA

A adoção da IA ​​deverá impulsionar um crescimento considerável no mercado global de IA durante a próxima década. Até 2030, este mercado, que atualmente vale cerca de 100 mil milhões de dólares, deverá crescer vinte vezes e atingirá perto de 2 biliões de dólares, segundo o Statista.

Este crescimento é atribuído à infinidade de indústrias que já integraram a IA nos seus sistemas operacionais. Desenvolvimentos notáveis ​​incluem o surgimento de chatbots, IA de geração de imagens e outras aplicações móveis baseadas em IA, que tornam o futuro da inteligência artificial promissor.

Nesta perspectiva, a IA generativa é outro segmento em rápida evolução. Uma nova era de oportunidades para inteligência artificial generativa foi introduzida em 2022 com o lançamento do ChatGPT. Esta transição é visível quando se analisa o aumento dramático da utilização de IA generativa de 2022 a 2023.

Este interesse crescente provavelmente continuará, pois espera-se que mantenha o dinamismo. À medida que os usuários buscam versões de chatbot mais complexas e semelhantes às humanas, espera-se que as próximas iterações do ChatGPT e modelos de IA relacionados alimentem esse interesse. Leia este blog para saber o custo de desenvolvimento de um chatbot como o ChatGPT.

O que é um modelo inteligente de IA?

O termo “modelo inteligente de IA” descreve um sofisticado sistema de inteligência artificial com um elevado nível de capacidades cognitivas e a capacidade de realizar tarefas desafiantes com compreensão e julgamento comparáveis ​​à inteligência humana. Esses modelos são criados com algoritmos complexos e estratégias de aprendizagem profunda, frequentemente incorporando redes neurais, permitindo-lhes processar enormes volumes de dados, reconhecer padrões e antecipar ou tomar ações com base nas informações fornecidas.

Uma aplicação ou modelo inteligente de IA é caracterizado por sua capacidade de aprender, raciocinar, compreender, adaptar, interagir, resolver problemas e gerar resultados precisos. Por exemplo, um modelo de linguagem como o ChatGPT, que pode gerar texto semelhante ao humano em resposta a comandos e identificar objetos, pessoas e cenários em fotos, é um exemplo de modelo inteligente de IA.

Por exemplo, a Appinventiv ajudou a JobGet, uma plataforma inovadora de procura de emprego, ao implementar tecnologia de IA que facilitou a ligação em tempo real entre candidatos a emprego e empresas locais.

Ao integrar a funcionalidade GPS, nossos desenvolvedores de modelos inteligentes de IA estabeleceram com sucesso um mecanismo para conectar os candidatos a emprego com empresas próximas que buscam ativamente contratar.

A melhor parte dessa colaboração foi que o JobGet recebeu financiamento da Série B de US$ 52 milhões, juntamente com a colocação de 150 mil candidatos a emprego.

Como o modelo de cinco camadas otimiza os sistemas empresariais de IA

Para construir um sistema de IA coeso, a arquitetura de IA empresarial geralmente compreende várias camadas. O modelo de cinco camadas é uma estratégia popular que divide as várias partes de um sistema de IA em níveis distintos, cada um com a sua própria função. O paradigma da arquitetura de IA empresarial de cinco camadas é descrito da seguinte maneira:

1. Camada de infraestrutura

A camada de infraestrutura oferece o poder computacional necessário para processamento e análise de dados. Essa camada consiste em recursos de hardware que aceleram os cálculos de IA, incluindo servidores, GPUs (unidades de processamento gráfico) e outras ferramentas especializadas. As empresas podem escolher entre alternativas de infraestrutura escaláveis ​​e adaptáveis ​​em plataformas de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud.

1. Camada de dados

Os dados são a base de qualquer sistema de IA. Os dados são coletados, armazenados e pré-processados ​​na camada de dados. Tarefas, incluindo limpeza, transformação, padronização e aprimoramento de dados, se enquadram nesta camada. Dados bem organizados e de alta qualidade são necessários para desenvolver modelos de IA precisos e eficientes. As empresas frequentemente utilizam data lakes ou armazéns para armazenar e gerenciar dados massivos.

1. Camada de serviço

A camada de serviço preocupa-se com a manutenção e implantação de modelos inteligentes de IA para aplicações, serviços ou usuários finais. Esta camada envolve o desenvolvimento de APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos), permitindo a comunicação entre sistemas e modelos de IA. Envolve atividades que incluem escalonamento, monitoramento e implantação de modelo. Arquiteturas com contêineres e microsserviços são frequentemente utilizadas para acelerar a implantação e o gerenciamento.

1. Camada de modelo

Os modelos reais de IA são criados e treinados nesta camada. Nesta camada, algoritmos relevantes são escolhidos, projetos de redes neurais são projetados, hiperparâmetros são ajustados e modelos são treinados usando dados rotulados. Construir e treinar modelos de IA nesta camada é uma prática comum usando estruturas de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch.

1. Camada de aplicação

Os recursos de IA estão vinculados a aplicativos e procedimentos de negócios na camada de aplicativos. A criação de aplicativos que usam as previsões e sugestões feitas pelos modelos de IA e a incorporação de insights de IA nos processos de tomada de decisão fazem parte dessa camada. Esses aplicativos podem ser usados ​​em muitas áreas, como prevenção de fraudes, otimização da cadeia de suprimentos e atendimento ao cliente.

Compreendendo o básico: abordagem passo a passo para desenvolvimento de modelo de IA personalizado

Para construir um modelo de IA, aqui estão as etapas que você precisa seguir. Seguindo estas etapas, você pode desenvolver com sucesso um modelo de IA que atenda aos desafios da sua empresa.

1. Identifique o problema e os objetivos

Comece descrevendo o problema que o modelo de IA tentará resolver. Identifique as metas e resultados que você planeja alcançar, juntamente com uma lista dos desafios. Essa clareza direcionará seus esforços de construção de modelo, garantindo o cumprimento de seus objetivos de negócio.

2. Preparação e coleta de dados

Os dados são a base dos modelos de inteligência artificial. O modelo deve ser testado em cenários reais; portanto, é fundamental escolher conjuntos de dados que reflitam adequadamente esses cenários.

Através de operações cuidadosas de limpeza e pré-processamento, é crucial remover inconsistências dos dados antes do uso. Outros requisitos para um treinamento eficaz incluem rotulagem e gerenciamento completos de dados.

3. Escolha o algoritmo correto

Opte pelo algoritmo de aprendizagem profunda adequado, dependendo da natureza do seu desafio. As CNNs são excelentes para tarefas que envolvem imagens, as RNNs são ideais para tarefas que envolvem dados sequenciais, como texto e áudio, e os transformadores podem gerenciar relacionamentos contextuais complicados em dados.

4. Design para Arquitetura de Modelo

O próximo passo é criar a arquitetura do modelo. Isso envolve contar as camadas, neurônios e conexões que constituem a rede neural. A arquitetura do modelo tem um grande impacto no desempenho do modelo. Portanto, experimente diversas configurações para descobrir a melhor.

5. Treinamento, validação e teste de divisão de dados

A seguir, nossa equipe cria três subconjuntos do seu conjunto de dados para treinamento, validação e teste. Os dados de treinamento são usados ​​para treinar o modelo, os dados de validação são usados ​​para ajudar a ajustar os hiperparâmetros e os dados de teste são usados ​​para avaliar a eficácia do modelo quando aplicado a dados não testados.

6. Treinamento de modelo

Agora, sua equipe de desenvolvimento de aplicativos de IA passará a inserir os dados de treinamento no modelo e, em seguida, usará a retropropagação para alterar os parâmetros internos de forma incremental. Nesse estágio, são necessários recursos computacionais, e estruturas de IA contemporâneas, como TensorFlow e PyTorch, tornam possível o treinamento eficaz de modelos.

7. Ajuste de hiperparâmetros

Nesta fase, a equipe se concentrará em melhorar o desempenho do modelo ajustando os hiperparâmetros, incluindo taxa de aprendizagem, tamanho do lote e métodos de regularização. Para equilibrar o underfitting e o overfitting, a experimentação é um componente chave deste processo iterativo.

8. Avaliação do modelo

Em seguida, a equipe usa o conjunto de dados de validação para avaliar o desempenho do modelo. As medições, incluindo exatidão, precisão, recall e pontuação F1, oferecem informações sobre a eficácia do modelo. Eles refinam o modelo iterativamente usando os resultados da avaliação.

9. Teste e implantação

Por último, a equipe de desenvolvimento analisa o desempenho e a eficácia do modelo usando o conjunto de dados de teste, que imita situações do mundo real. Ele estará pronto para implantação se o modelo atender aos critérios de desempenho desejados.

10. Avaliação e melhoria contínua

Para reagir às mudanças nos padrões de dados, os modelos de IA devem ser continuamente monitorizados e atualizados. Para manter o modelo preciso e relevante, obtenha feedback do usuário, monitore seu desempenho e faça os ajustes necessários.

Considerações a serem feitas durante o desenvolvimento de modelos de IA para empresas

O desenvolvimento de modelos de IA para empresas exige uma consideração cuidadosa para garantir o sucesso. Da qualidade dos dados às considerações éticas, muitos fatores influenciam o ciclo de vida de desenvolvimento do modelo de IA. Aqui estão alguns fatores que as empresas devem considerar ao navegar de forma eficaz no cenário complexo do processo de desenvolvimento do modelo de IA.

Segurança e privacidade de dados

Informações confidenciais estão frequentemente presentes nos dados corporativos. Certifique-se de incluir fortes salvaguardas de privacidade e segurança de dados para proteger dados confidenciais durante o desenvolvimento de modelos de IA.

Estrutura e escalabilidade

Os modelos empresariais de IA exigem muito poder computacional. Para gerenciar adequadamente os processos de treinamento e implantação, invista em infraestrutura escalonável. Escalabilidade e flexibilidade são características de tecnologias baseadas em nuvem como AWS, Azure e Google Cloud.

Tratamento Transparente de Dados

Aborde questões éticas relacionadas à IA, como preconceito, justiça e transparência. Adotar métodos para reduzir preconceitos nos dados de treinamento e nos procedimentos de tomada de decisão, promovendo o uso da IA ​​de forma ética e responsável.

Conformidade regulatória

Diferentes regulamentações se aplicam a diferentes setores. Certifique-se de que seu modelo de IA esteja em conformidade com os padrões aplicáveis ​​do setor e as leis de proteção de dados, como GDPR e HIPAA.

IA generativa

O desenvolvimento da IA ​​generativa tornou-se uma tendência importante à medida que a tecnologia da IA ​​avança. ChatGPT é um exemplo de modelo generativo de IA que pode produzir texto, gráficos e até código. Esse movimento abre novas oportunidades para solução inventiva de problemas, automação e criação de conteúdo exclusivo nas empresas.

Crie soluções inteligentes de desenvolvimento de modelos de IA com Appinventiv

É necessário planejamento e execução meticulosos para criar uma solução sólida de IA empresarial, o que é uma tarefa bastante complexa. Pilares importantes como qualidade de dados, conjuntos de dados consideráveis ​​e um pipeline de dados bem organizado contribuem para o sucesso do seu projeto de desenvolvimento de modelo inteligente baseado em IA. A experiência da Appinventiv em serviços de desenvolvimento de modelos inteligentes de IA enfatiza o quão crucial é desenvolver uma cultura orientada a dados, definir objetivos de negócios, selecionar dados e usar a tecnologia de IA certa.

As empresas que aderem a estes princípios estão mais aptas a utilizar o poder transformador da IA ​​para aumentar a produtividade, incentivar o crescimento empresarial e permanecer na vanguarda da inovação. Trabalhar com uma empresa de desenvolvimento de inteligência artificial de renome mundial como a Appinventiv pode ajudá-lo a atingir seus objetivos e aproveitar totalmente os recursos de IA para o seu negócio.

Nossos especialistas da Appinventiv oferecem serviços de desenvolvimento de IA generativa integrados, adaptados especificamente aos seus objetivos de negócios. Entre em contato hoje mesmo com nossos especialistas em IA para construir um modelo de IA para sua empresa que promova crescimento, inovação e eficiência.

Perguntas frequentes

P. Qual é o impacto da IA ​​nas empresas?

A. O impacto da IA ​​nas empresas é amplo e significativo:

Experiência aprimorada do cliente: as interações personalizadas possibilitadas pela IA melhoram as experiências dos clientes por meio de recomendações individualizadas e suporte eficaz ao cliente.

Aumento da Produtividade: A IA automatiza processos monótonos, agilizando operações e liberando recursos humanos para ações estratégicas.

Tomando decisões informadas: a IA analisa enormes conjuntos de dados para fornecer insights que ajudam as pessoas a tomar decisões precisas e baseadas em dados sobre diversos problemas relacionados aos negócios.

Análise preditiva: a IA pode identificar tendências e usar essas informações para alocar melhor recursos, gerenciar inventários e planejar com antecedência.

Inovação: Como resultado dos padrões e oportunidades que a IA identifica, são criadas novas estratégias, produtos e serviços.

P. Como funciona um modelo inteligente de IA para as empresas?

R. Um modelo inteligente de IA para empresas analisa vários conjuntos de dados usando algoritmos de ponta e aprendizado de máquina. Ele aprende com tendências, correlações e insights de dados históricos durante o treinamento. Após o treinamento, ele é incorporado às operações de negócios, automatizando processos, prevendo resultados e fazendo sugestões baseadas em dados. Ao garantir precisão e relevância por meio de monitoramento e feedback contínuos, diversas áreas empresariais podem se beneficiar de decisões mais sábias, processos aprimorados e inovação.

P. Como construir um modelo de IA?

A. Siga estas etapas para criar um modelo de IA:

1. Defina o problema
2. Coletar e pré-processar dados
3. Selecione o algoritmo apropriado
4. Treine o modelo
5. Avalie e ajuste o modelo
6. Teste o modelo
7. Implantar o modelo
8. Monitore e mantenha o modo