São Paulo — InkDesign News — A crescente adoção de machine learning nas empresas está redefinindo a forma como interagimos com dados, impulsionando a criação de soluções mais eficazes e adaptáveis aos desafios contemporâneos.
Arquitetura de modelo
No cenário atual, os modelos de IA estão se tornando cada vez mais multi-modais, permitindo a integração de diferentes tipos de dados. Esses modelos, que podem ser grandes ou pequenos, são criados com a intenção de serem componíveis e, mais recentemente, adquirindo características mais agentes. Essa evolução traz à tona a necessidade de empresas de trabalharem com modelos confiáveis.
A aplicação de IA em um ambiente colaborativo amplifica o raciocínio humano em vez de apenas imitá-lo.
(“Intelligence-first amplifies human reasoning rather than trying to mimic or compile it.”)— Insight Partners
Treinamento e otimização
O desafio para muitas organizações é o tempo de treinamento e a necessidade de otimização contínua de seus modelos. A experimentação é essencial, pois muitos projetos de IA desfrutam de baixos índices de sucesso devido à falta de uma estratégia clara. Um exemplo notável é o uso de plataformas como o GitHub Copilot, que auxilia desenvolvedores a acelerar a criação de aplicações.
Nosso objetivo é alinhar as ferramentas de IA com as metas comerciais, garantindo que cada projeto tenha um caso de uso bem definido.
(“Having a clear use case of what you’re solving for can help.”)— Laura Sellers, CPTO da Anaconda
Resultados e métricas
A prognose para o futuro da IA é encorajadora. Dados de pesquisas apontam que, até 2028, mais de 60% dos modelos de IA generativa serão específicos para um domínio. Esses resultados indicam um avanço significativo na capacidade das empresas de resolver problemas complexos com soluções adaptadas a suas necessidades. Um exemplo eficaz é a implementação de sistemas integrados como os da Aeroportos Heathrow, que melhoraram a experiência do cliente ao otimizar a gestão de dados.
Com a integração de sistemas, conseguimos atender a milhares de perguntas e reduzir o tempo de atendimento em 27%.
(“The bots addressed thousands of extra questions per month, dropping employee call time by 27%.”)— Heathrow Airport
O próximo passo no avanço da IA envolve a criação de aplicações que mesclem as capacidades de IA com a colaboração humana. A ênfase em inovações open source permitirá que as empresas se beneficiem de uma comunidade colaborativa, acelerando o desenvolvimento e a implementação de novas soluções.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
