Tudo sobre pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial: Funções, tipos e usos

Pla­ta­for­mas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial permitem de­sen­vol­ver e otimizar modelos de machine learning. Suas prin­ci­pais funções incluem MLOps, IA ge­ne­ra­tiva, es­ca­la­bi­li­dade e automação. As pla­ta­for­mas de IA ajudam a tomar decisões baseadas em dados, ra­ci­o­na­li­zar fluxos de trabalho e usar fer­ra­men­tas de IA com eficácia.

O que é uma pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial?

Uma pla­ta­forma de IA é um conjunto integrado de tec­no­lo­gias para de­sen­vol­vi­mento, trei­na­mento e im­ple­men­ta­ção de modelos das áreas de machine learning (ML) e deep learning. Essas pla­ta­for­mas dis­po­ni­bi­li­zam fer­ra­men­tas e a in­fra­es­tru­tura ne­ces­sá­ria para de­sen­vol­ver e manter apli­ca­ções de IA complexas. Pla­ta­for­mas de IA ajudam a cen­tra­li­zar a análise de dados, agilizar os fluxos de de­sen­vol­vi­mento e produção e melhorar a co­la­bo­ra­ção entre equipes. Isso permite que empresas e equipes de de­sen­vol­vi­mento im­ple­men­tem soluções baseadas em IA c om custos reduzidos e uso otimizado de recursos.

Quais tipos de pla­ta­for­mas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial existem?

Para usar uma pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA), as empresas têm, ba­si­ca­mente, três opções, cada uma com vantagens di­fe­ren­tes. Enquanto pla­ta­for­mas de IA pré-con­fi­gu­ra­das pos­si­bi­li­tam uma im­ple­men­ta­ção rápida, soluções de de­sen­vol­vi­mento próprio ou con­fi­gu­ra­das pelo usuário pro­por­ci­o­nam máxima adap­ta­bi­li­dade. Já pla­ta­for­mas de IA de código aberto oferecem uma base flexível, tanto para ini­ci­an­tes quanto para projetos complexos.

Pla­ta­for­mas de IA pré-con­fi­gu­ra­das

As pla­ta­for­mas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial pré-con­fi­gu­ra­das são ideais para empresas que desejam im­ple­men­tar apli­ca­ções, modelos ou al­go­rit­mos de IA de forma rápida e des­com­pli­cada. Esse tipo de pla­ta­forma oferece uma vasta gama de fer­ra­men­tas prontas para usar, bem como in­ter­fa­ces de pro­gra­ma­ção e al­go­rit­mos pre­vi­a­mente testados. Algumas delas ainda incluem modelos pré-treinados para casos de uso es­pe­cí­fi­cos, que podem ser per­fei­ta­mente in­te­gra­dos aos fluxos de trabalho já exis­ten­tes.

Pla­ta­for­mas de IA con­fi­gu­ra­das pelo usuário

De­sen­vol­ver sua própria pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial é re­co­men­dá­vel, sobretudo, se você trabalha com exi­gên­cias es­pe­cí­fi­cas – como políticas de pri­va­ci­dade rigorosas ou casos de uso especiais. A pla­ta­forma então é projetada, desde o início, para atender às ne­ces­si­da­des do usuário. Por exemplo, o provedor de serviços Uber de­sen­vol­veu uma pla­ta­forma de IA exclusiva, que utiliza Natural Language Pro­ces­sing (NLP) e Computer Vision para aprimorar seu sistema de GPS detectar acidentes com mais precisão.

Construir uma pla­ta­forma sob medida exige um maior in­ves­ti­mento de tempo e recursos, pois todo o trabalho de ma­nu­ten­ção, suporte e ad­mi­nis­tra­ção precisa ser realizado in­ter­na­mente. Em con­tra­par­tida, essas soluções oferecem máximo controle e máxima fle­xi­bi­li­dade às empresas.

Pla­ta­for­mas de IA de código aberto

Soluções de código aberto, como Ten­sor­Flow ou PyTorch, oferecem uma opção mais econômica para apro­vei­tar os recursos da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Pla­ta­for­mas de IA grátis também são dis­po­ni­bi­li­za­das. Graças às co­mu­ni­da­des ativas de usuários, essas pla­ta­for­mas recebem apri­mo­ra­men­tos cons­tan­tes, sobretudo para fer­ra­men­tas e fra­meworks de uso frequente. Pla­ta­for­mas de IA de código aberto são es­pe­ci­al­mente adequadas para empresas que buscam uma solução flexível e adaptável.

Quais recursos uma pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial oferece?

Seja para gestão e análise de dados, dis­tri­bui­ção da carga de trabalho ou de­sen­vol­vi­mento de modelos de machine learning, as pla­ta­for­mas de IA oferecem apoio em uma variedade de tarefas. Suas prin­ci­pais funções podem ser divididas em duas ca­te­go­rias: MLOps e IA ge­ne­ra­tiva.

• MLOps: Machine Learning Ope­ra­ti­ons (MLOps) são sistemas que buscam otimizar a uti­li­za­ção e a ma­nu­ten­ção de modelos de IA. Isso é feito, por exemplo, com apoio de apren­di­zado de máquina, modelagem visual, dash­bo­ards para apre­sen­ta­ção de re­sul­ta­dos e de­sen­vol­vi­mento au­to­ma­ti­zado (AutoAI). Também existe a pos­si­bi­li­dade de gerar dados sin­té­ti­cos para treinar o modelo de IA.
• IA ge­ne­ra­tiva: A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial ge­ne­ra­tiva é baseada no trei­na­mento com grandes conjuntos de dados – os chamados big data –, que são ana­li­sa­dos por modelos de deep learning, como redes neurais. Entre as funções da IA ge­ne­ra­tiva estão geração de texto e imagens, en­ri­que­ci­mento e extração de dados, e clas­si­fi­ca­ção au­to­ma­ti­zada, incluindo IA baseada em diálogo, como no caso dos chatbots.

Além disso, a fun­ci­o­na­li­dade das pla­ta­for­mas de IA abrange os seguintes aspectos:

• Automação: O apren­di­zado de máquina pos­si­bi­lita au­to­ma­ti­zar processos e, com isso, acelerar workflows.
• Es­ca­la­bi­li­dade: Graças a fluxos de trabalho cen­tra­li­za­dos, os modelos de IA podem ser treinados e uti­li­za­dos nos mais diversos contextos.
• In­te­gra­ção total: Pla­ta­for­mas de IA modernas são com­pa­tí­veis com lin­gua­gens de pro­gra­ma­ção ou fra­meworks comuns, podendo ser in­cor­po­ra­das a stacks de tec­no­lo­gia ou softwares de código aberto.
• Maior segurança: Pla­ta­for­mas para apli­ca­ções de IA empregam diversas medidas de segurança para garantir a proteção de dados, iden­ti­da­des e endpoints de apli­ca­ções.
• Melhor go­ver­nança: Sistemas de IA pos­si­bi­li­tam o controle cen­tra­li­zado de dados, modelos e processos, o que facilita o cum­pri­mento eficiente de padrões de segurança, con­for­mi­dade e qualidade.
• Suporte técnico: Muitos pro­ve­do­res de pla­ta­for­mas de IA pré-con­fi­gu­ra­das oferecem suporte abran­gente, incluindo não só apoio na resolução de problemas, mas também recursos de on­bo­ar­ding e trei­na­mento. Caso você procure uma pla­ta­forma de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial grátis e/ou de código aberto, talvez seja re­co­men­dá­vel escolher uma que forneça suporte para fun­ci­o­na­li­da­des es­sen­ci­ais e di­fe­ren­tes ar­qui­te­tu­ras de IA.

Em que situações usar pla­ta­for­mas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial?

Um número cada vez maior de empresas recorre a pla­ta­for­mas de IA para manter sua com­pe­ti­ti­vi­dade e obter vantagens em relação à con­cor­rên­cia. As áreas de aplicação mais comuns incluem o de­sen­vol­vi­mento de produtos e a prestação de serviços. Veja alguns exemplos típicos de aplicação:

• Serviços fi­nan­cei­ros: Modelos de IA são uti­li­za­dos por ins­ti­tui­ções fi­nan­cei­ras, por exemplo, para au­to­ma­ti­zar ava­li­a­ções de crédito, evitar lavagem de dinheiro e detectar ten­ta­ti­vas de fraude em tempo real. Além disso, a IA também é usada para o pro­ces­sa­mento de so­li­ci­ta­ções.
• E-commerce: O comércio on-line usa pla­ta­for­mas de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial para exibir sugestões de produtos adequadas aos clientes, bem como otimizar a pre­ci­fi­ca­ção e a aquisição de mer­ca­do­rias.
• Ins­ti­tui­ções de saúde: A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial está ajudando a trans­for­mar o setor de saúde, por exemplo, pos­si­bi­li­tando di­ag­nós­ti­cos mais rápidos e acesso mais amplo a serviços médicos. Isso permite que os pro­fis­si­o­nais di­ag­nos­ti­quem doenças com mais precisão e adequem melhor o tra­ta­mento a cada paciente in­di­vi­dual.
• Produção: Na fa­bri­ca­ção de produtos, tec­no­lo­gias de IA são em­pre­ga­das para otimizar a gestão da cadeia de su­pri­men­tos e aprimorar o controle de qualidade, entre outras funções.