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.