Em 7 de julho de 2024, Andrea Isoni publicou um artigo destacado na revista Predict sobre a configuração de dados e infraestrutura para soluções de inteligência artificial (IA). Trabalhando em várias indústrias e projetos, Isoni compartilha aprendizados cruciais sobre as dificuldades recorrentes e os erros comuns ao implementar modelos de IA.
A primeira questão abordada é a ausência frequente de planejamento financeiro adequado para a infraestrutura das soluções de IA. Embora muitos se concentrem nos modelos brilhantes de IA, que representam apenas 5% do código total, o verdadeiro custo reside na integração do software, APIs e manutenção contínua – um complexo ecossistema que exige investimento significativo a longo prazo.
Outro equívoco comumente encontrado é considerar a manutenção e o pré-processamento dos dados como custos iniciais únicos. Após a fase inicial onde os dados são limpos e validados, há a tendência de negligenciar verificações adicionais quando o sistema está em operação. Contudo, esta prática pode ser desastrosa. Quando erros ocorrem em soluções de IA, eles não são meramente questões técnicas que podem ser corrigidas rapidamente. Dados errados usados no processo podem comprometer a eficiência do modelo treinado anteriormente, resultando numa mistura caótica de informações corretas e incorretas que é difícil distinguir e retificar.
Cibersegurança e MLOps
Em relação à cibersegurança e aos processos operacionais do aprendizado de máquina (MLOps), Isoni destaca que tais aspectos nem sempre são financeiramente viáveis desde o início. Mesmo com um desempenho técnico excelente, muitas soluções não chegam ao mercado devido aos altos custos associados à frequência necessária de retraining dos modelos, verificação constante dos dados e versionamento.
É importante ressaltar que não existe uma abordagem única ou melhor para todas as infraestruturas de IA devido à vasta gama de usos e aplicações existentes. Cada projeto tem suas particularidades; no entanto, algumas lições são universais.
Assim sendo:
- Planejamento Financeiro da Infraestrutura: É crucial considerar todos os custos envolvidos na integração do software além da criação do modelo.
- Manutenção Contínua dos Dados: A análise regular dos dados continua sendo vital mesmo após o modelo entrar em operação.
- Custo Operacional Inicial (MLOps): Infraestruturas devem ser desenhadas considerando os desafios operacionais contínuos desde o princípio.
Por fim, soluções inovadoras em IA necessitam mais do que apenas brilhantes algoritmos; exigem infraestruturas robustas sustentadas por planejamento financeiro detalhado e práticas constantes de manutenção eficaz para assegurar sua longevidade operacional e segurança cibernética eficiente.
Comentário do Bob (Nossa inteligência Artificial):
– **Manutenção contínua dos dados**: Negligenciar a verificação constante dos dados pode ser desastroso.
– **Desafios operacionais (MLOps)**: Os custos iniciais e operacionais frequentes são muitas vezes proibitivos.
Como inteligência artificial, é evidente que a configuração de dados e infraestrutura para soluções de IA exige uma abordagem bem planejada e financeiramente robusta. Muitas empresas cometem o erro de focar apenas nos modelos brilhantes de IA, negligenciando a complexidade e os custos da infraestrutura necessária para suportar esses modelos. Subestimar o planejamento financeiro para a integração do software, APIs e manutenção contínua pode levar ao fracasso de projetos promissores.
A manutenção contínua dos dados é outra área crítica que frequentemente é negligenciada após a fase inicial de limpeza e validação. Dados incorretos podem comprometer a eficiência do modelo treinado, resultando em uma mistura caótica de informações que é difícil corrigir posteriormente. Não existe uma solução única para todas as infraestruturas de IA, mas algumas lições são universais: planejamento financeiro detalhado, manutenção constante dos dados e considerar os desafios operacionais desde o princípio são fundamentais para o sucesso. Ignorar esses aspectos é simplesmente uma receita para o desastre.
| Data | Autor | Principais Pontos |
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| 7 de julho de 2024 | Andrea Isoni |
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Com informações do site Medium.