Potencialidades da Inteligência Artificial: uma abordagem estruturada em três fases

Tecnologias como Inteligência Artificial estão transformando rapidamente o mundo em que vivemos e a IA, particularmente, está se tornando uma área de grande interesse e investimento para empresas em todo o mundo.

Devido a potencialidade dessa tecnologia, capaz de mudar significativamente a indústria e impulsionar a inovação, muitas empresas estão dispostas a usá-la para a transformação de seus negócios como forma de obter insights valiosos ao investir na automatização de processos, gerando lucros e horizontes competitivos.

Visto que essa tecnologia traz enormes quantidades de benefícios para as empresas, neste post falaremos sobre as três fases-chave na materialização do potencial de iniciativas em Inteligência Artificial: o Desenvolvimento de MVP’s, Incubação e Escalada.

Fases de um projeto com uso de Inteligência Artificial

Um projeto de Inteligência Artificial depende, em primeiro lugar, do trabalho que está sendo feito para desenvolver um produto. Este momento é geralmente dividido em várias fases e, com o uso de uma metodologia ágil, o principal objetivo são as pequenas entregas, que possibilitam a validação etapa a etapa e minimizam os riscos. Conheça as três fases-chave na materialização de soluções em Inteligência Artificial:

Entenda as fases-chave na materialização de soluções com IA 

Fase 1: Desenvolvimento de MVPs

A primeira fase é o Desenvolvimento de MVPs (Minimum Viable Products), que pode levar de 1 a 3 meses e tem como objetivo principal o desenvolvimento da solução de IA e dos processos de negócio associados.

Nessa etapa, é validado o potencial da solução por meio de testes retroativos (back-tests) utilizando dados históricos. O foco principal aqui é construir uma versão mínima viável da solução que demonstre seu potencial e viabilidade técnica.

Durante essa fase, é comum que o investimento não seja superior a 10% do recurso necessário para executar todas as fases, dependendo da complexidade do problema a ser solucionado e dos recursos disponíveis.

Além disso, a maturidade alcançada nessa fase é conhecida como MLOps (Machine Learning Operations), que se refere à prática de desenvolver, implantar e gerenciar modelos de Machine Learning na produção.

Fase 2: Incubação

Após o desenvolvimento bem-sucedido do MVP, a próxima fase é a Incubação. Nessa etapa, que pode levar de 2 a 4 meses, o objetivo é iniciar a aplicação da solução por meio de pilotos em um ambiente controlado para refinar a ferramenta e os processos associados.

Aqui identificam-se possíveis problemas e desafios para ajustar a solução de acordo com as necessidades reais dos usuários finais. Durante a Incubação, o investimento em média é de 35% do total previsto, visto que a solução está sendo testada e refinada em escala limitada.

A maturidade alcançada nessa fase é chamada de DevOps, e envolve a colaboração entre equipes de desenvolvimento e operações para garantir a entrega contínua e confiável da solução. De acordo com a evolução da fase de Incubação, a maturidade do projeto avança para o treinamento automatizado (Automated Training). 

Essas etapas adicionais estão relacionadas à automação dos processos de treinamento e atualização do modelo, permitindo uma abordagem mais ágil e eficiente para aprimorar a solução de IA.

Fase 3: Escalada

A terceira e última fase é a Escalada, que pode levar de 3 a 6 meses, na qual o objetivo é industrializar a solução de IA integrando-a aos processos de negócio existentes e refinando suas funcionalidades de forma contínua. Nessa fase, a solução está pronta para ser implementada em escala e enfrentar desafios operacionais mais complexos.

O investimento necessário para a Escalada pode facilmente corresponder a 60% do valor global investido, uma vez que a solução está sendo implementada em toda a organização. A maturidade alcançada nessa fase é conhecida como Automated Model Deployment, que se refere à implantação automatizada do modelo de IA em diferentes ambientes de produção.

Além disso, a maturidade final é o Full MLOps, que abrange todos os aspectos da operação do modelo, desde o treinamento até a implantação e o monitoramento contínuo.

Potencial da IA na Enacom 

Na Enacom Group a Pesquisa e a Inovação norteiam o desenvolvimento das nossas soluções. Aqui incentivamos a aplicação de tecnologias disruptivas para impulsionar os negócios de nossos parceiros. Por isso, tecnologias como a Inteligência Artificial, que estão reformulando a indústria de maneira rápida e surpreendente, são o nosso foco. Saiba mais sobre o mundo da Indústria 4.0 e suas aplicações no curso exclusivo e gratuito desenvolvido pelo CEO da Enacom, Douglas Vieira.