Equipe editorial da Getronics
Neste artigo:
A inteligência artificial (IA) tornou-se uma ferramenta de negócios imprescindível nos últimos anos. Nem toda IA é criada da mesma forma e, à medida que a adoção se torna mais difundida, as empresas que usam IA estão buscando cada vez mais aprimorar sua vantagem competitiva - e estão recorrendo a modelos especializados para fazer isso.
Os modelos especializados de aprendizado de máquina são adaptados às necessidades comerciais específicas e às preferências dos clientes em um nível de personalização que as soluções genéricas de IA não conseguem igualar. Quando os modelos genéricos de IA são versáteis, eles são limitados em suas aplicações potenciais e podem precisar ser otimizados para uma tarefa ou domínio específico. Como resultado, seu desempenho pode ser limitado em comparação com modelos especializados projetados para um caso de uso específico.
Como as empresas dependem cada vez mais de estratégias orientadas por dados e implementam a IA em fluxos de trabalho de nicho, a adoção de IA especializada teve um aumento significativo, com uma projeção recente sugerindo um crescimento multibilionário no mercado nos próximos anos.
IA híbrida
No centro dessa onda está a IA híbrida, que combina sistemas tradicionais baseados em regras e técnicas modernas de machine learning. Isso pode ser rastreado até os primórdios da pesquisa em inteligência artificial, quando as limitações das abordagens puramente simbólicas ou estatísticas se tornaram evidentes.
Ao combinar a explicabilidade e o determinismo dos sistemas baseados em regras com o poder preditivo com a adaptabilidade do aprendizado de máquina, os modelos híbridos de IA oferecem o melhor dos dois mundos. Os modelos especializados, um subconjunto da IA híbrida, são projetados tendo em mente um domínio ou uma tarefa específica, melhorando o desempenho e a eficiência em contextos comerciais específicos.
Embora os modelos pré-treinados e a IA generativa tenham ajudado a reduzir o tempo de lançamento de novos aplicativos no mercado, eles geralmente são insuficientes para atender a casos de negócios exclusivos e não são a resposta para todos os casos de negócios de IA. É por isso que a IA especializada se tornou a opção para muitas empresas; ela promete revolucionar os setores por meio da automação e do fornecimento de soluções inteligentes e personalizadas que são específicas, adaptáveis e dimensionáveis.
Os diferentes tipos de modelos de IA
Modelos de fundação
Os modelos Foundation AI são aqueles que estão por trás dos sistemas genéricos de IA que podem ser adaptados a uma variedade de tarefas que podem ou não ter sido previstas pelo desenvolvedor do modelo, como reconhecimento de padrões ou automação de processos básicos sem intervenção humana. Eles funcionam aplicando algoritmos às entradas de dados para realizar as tarefas para as quais foram programados.
Os modelos básicos às vezes são chamados de modelos tradicionais ou IA de uso geral, e todos eles começam como modelos de entrada gerais pré-empacotados e podem se tornar mais avançados por meio de treinamento adicional.
Modelos generativos
Os modelos de IA generativa se concentram na criação de novos conteúdos ou dados com base em seu aprendizado a partir de vastos conjuntos de dados. Por outro lado, a IA híbrida enfatiza a integração do aprendizado de máquina com regras ou lógica específicas do domínio.
Essa distinção é fundamental para as empresas que exigem não apenas a geração de dados, mas também a aplicação de uma lógica complexa e baseada em regras que a IA generativa, por si só, pode não abordar adequadamente. A utilidade da IA generativa em aplicativos de negócios também pode ser limitada por sua natureza de tamanho único, que muitas vezes não tem a flexibilidade necessária para casos de negócios específicos.
Modelos de linguagem de larga escala (LLMs)
Os modelos de linguagem ampla (LLMs) fazem parte do guarda-chuva da aprendizagem profunda e também são um tipo de IA generativa. Um LLM é um modelo estatístico de linguagem que estima a probabilidade de uma sequência de palavras aparecerem juntas em um determinado contexto, que geralmente é fornecido como um diálogo falado ou por meio de um texto escrito.
Modelos especializados
Os modelos especializados são projetados e treinados para executar uma tarefa específica ou operar em um domínio específico com eficiência e precisão. Ao contrário dos modelos gerais de IA, que visam lidar com uma ampla gama de funções com graus variados de proficiência, os modelos especializados de IA se concentram em um conjunto restrito de recursos, geralmente adaptados às necessidades e aos desafios exclusivos de um setor, aplicativo ou negócio específico, para obter um desempenho superior.
Exemplos de modelos especializados incluem o SpaCy, uma ferramenta popular de NER conhecida por sua capacidade de lidar com uma ampla variedade de idiomas, e o IBM Granite, um modelo de base somente de decodificador para tarefas de IA generativa pronto para uso empresarial.
Veja como todos esses diferentes tipos de modelos se unem sob o panorama da IA:
Analisar as vantagens, as desvantagens e os pontos entre eles
Ao decidir se devem implementar modelos especializados de IA, as empresas devem ponderar vários fatores, inclusive as diferentes vantagens e desvantagens no contexto de suas operações.
A análise do seu caso de negócios específico para IA especializada o ajudará a determinar se os pontos a seguir se aplicam a você. Como sempre, trabalhar com um especialista externo pode ajudá-lo a tomar a decisão certa sobre se os modelos especializados são adequados para o seu negócio.
As vantagens
Modelos especializados são adaptados às necessidades da empresa
A vantagem mais óbvia é que a IA especializada é adaptada a um caso de uso ou a uma necessidade comercial mais específica. Ela oferece uma personalização inigualável, permitindo que as empresas ajustem os parâmetros e as funcionalidades para se alinharem aos seus desafios. Essa abordagem sob medida garante que o sistema de IA possa lidar com as nuances das operações, da base de clientes ou das ofertas de produtos de uma empresa, levando a resultados mais eficazes e eficientes.
Por exemplo, uma empresa de varejo pode desenvolver um modelo de IA para prever os padrões de compra dos clientes com base em seus dados, o que leva a um gerenciamento de estoque mais preciso e a estratégias de marketing direcionadas. Esse nível de personalização não pode ser alcançado com soluções de IA prontas para uso, que geralmente são projetadas para atender a uma ampla gama de aplicativos.
Modelos Especializados são mais eficientes
Os modelos especializados de IA geralmente têm uma arquitetura mais simplificada e menos complexa do que seus equivalentes genéricos. Essa simplicidade ocorre porque o modelo só precisa ter um bom desempenho em um conjunto de tarefas ou dados estritamente definido, o que permite a remoção de componentes e camadas desnecessários que seriam indispensáveis para um escopo de aplicativo mais amplo. Uma arquitetura mais simples torna o modelo mais fácil de entender e manter e reduz o tempo de desenvolvimento e depuração, permitindo ciclos mais rápidos de implementação e iteração.
Os modelos especializados são mais econômicos
A operação de modelos especializados de IA pode ser significativamente mais barata do que seus equivalentes genéricos. Como esses modelos são adaptados a tarefas específicas, eles exigem menos poder computacional para serem treinados e executados, o que se traduz em custos mais baixos de computação em nuvem e processamento de dados. Além disso, a eficiência dos modelos especializados significa que eles podem alcançar os resultados desejados com menos recursos, reduzindo ainda mais as despesas operacionais. Esse aspecto de economia de custos é particularmente benéfico para as PMEs com orçamentos limitados para a integração de IA.
Os modelos especializados também têm custos de infraestrutura mais baixos quando comparados à implementação de modelos grandes e genéricos, como o GPT-4. Os modelos especializados de IA são otimizados para tarefas específicas, permitindo que sejam executados com eficiência em hardware menos potente ou em ambientes baseados em nuvem.
Isso pode reduzir significativamente a necessidade de recursos de computação caros e de alto desempenho, tornando a IA acessível a empresas de todos os portes. Por exemplo, uma IA de atendimento ao cliente projetada para entender e responder a consultas em um setor específico pode ser muito menor e consumir menos recursos do que um modelo projetado para abranger todos os setores possíveis.
Embora a introdução de modelos especializados possa ser mais cara no início, devido aos requisitos de treinamento, esses custos são compensados pela eficiência de custo a longo prazo.
Os modelos especializados têm maior longevidade
Os modelos especializados de IA proporcionam às empresas maior agilidade e capacidade de adaptação aos avanços tecnológicos. Quando surge uma nova tecnologia ou metodologia, as empresas podem atualizar ou substituir mais facilmente partes de seus sistemas especializados de IA sem revisar todo o modelo.
Essa abordagem modular não apenas garante que a solução de IA permaneça na vanguarda, mas também amplia a longevidade do modelo, permitindo melhorias contínuas e adaptabilidade a ambientes ou objetivos de negócios em constante mudança. Essa flexibilidade é uma vantagem crucial nos negócios, onde ficar à frente das tendências pode ser a diferença entre liderar o mercado e ficar para trás.
As desvantagens
Os modelos especializadosprecisam de treinamento extensivo
Os modelos especializados de IA exigem treinamento substancial para atingir o nível desejado de precisão e eficácia. Esse processo envolve a curadoria de grandes conjuntos de dados altamente relevantes para o caso de negócios específico ou vertical para o qual o modelo foi projetado.
O treinamento desses modelos pode consumir muitos recursos, exigindo não apenas um poder computacional significativo, mas também tempo e conhecimento para gerenciar o processo de treinamento de forma eficaz. Isso pode ser uma barreira para a implantação rápida em empresas que precisam de mais conhecimento interno ou acesso a dados.
Os modelos especializados têm especificidade vertical
O fato de se dedicar a uma vertical específica traz a vantagem da alta especialização, mas também a limitação da flexibilidade reduzida. Os modelos especializados de IA são projetados para se destacarem em um domínio restrito, o que significa que podem não ter um bom desempenho fora do escopo pretendido.
Essa especificidade vertical exige que as empresas invistam em vários modelos especializados para cobrir diferentes aspectos de suas operações, aumentando a complexidade e os custos. A adaptação de cada modelo a uma vertical específica implica um ciclo de desenvolvimento mais longo, pois cada modelo deve ser projetado, treinado e otimizado individualmente.
Modelos especializados requerem programação
O desenvolvimento e a manutenção de modelos especializados de IA exigem habilidades de programação especializadas e um profundo conhecimento das tecnologias de IA e do domínio específico ao qual o modelo se destina. Essa especialização pode ser um desafio para as empresas que não têm experiência interna no desenvolvimento de modelos de IA.
Essa lacuna pode ser preenchida com a contratação de consultores externos ou prestadores de serviços. Embora essa abordagem possa aumentar o custo e a complexidade da implementação de soluções especializadas em IA, trabalhar com o parceiro certo que tenha experiência em IA especializada pode ajudá-lo a superar as lacunas de conhecimento ou experiência existentes em sua organização.
A parceria entre a Getronics e a WATsNEXT, que exploraremos em mais detalhes, é um exemplo de como o conhecimento especializado de fornecedores terceirizados pode ser usado para implementar modelos customizados que geram resultados sólidos.
Os modelos especializados dependem muito dos dados
A dependência de dados de modelos especializados em IA é uma faca de dois gumes. Por um lado, ela permite que esses modelos forneçam soluções altamente personalizadas; por outro lado, exige práticas robustas de governança de dados para garantir a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados.
A eficácia dos modelos especializados de IA está diretamente ligada à disponibilidade e à integridade dos dados relevantes, o que torna a governança de dados um componente essencial de sua implementação. As empresas devem investir em sistemas e processos para gerenciar a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, garantindo a conformidade com os requisitos regulamentares e os padrões éticos. Isso acrescenta uma camada adicional de complexidade e custo à implementação da IA personalizada.
Os intermediários
Modelos Especializadoslevam mais tempo para serem implementados
A configuração de sistemas especializados de IA pode ser um processo demorado porque requer uma análise detalhada e a compreensão das tarefas específicas que foram projetadas para automatizar. Essa granularidade no projeto e na implementação exige uma imersão mais profunda nas nuances do processo que se pretende aprimorar, o que leva a fases preliminares mais longas.
No entanto, o outro lado dessa abordagem detalhada é que a infraestrutura necessária para dar suporte à IA especializada geralmente é menor e mais focada do que a necessária para aplicativos de IA mais amplos. Essa especificidade pode, na verdade, levar a uma redução no tempo e nos recursos necessários para a entrega e a implementação após a conclusão da configuração inicial.
A parceria com um fornecedor que tenha ampla experiência na implementação de IA especializada pode acelerar significativamente esse processo, aproveitando seu conhecimento e experiência para simplificar a implementação inicial.
Modelos especializados podem nem sempre funcionar
Os modelos generalizados de IA oferecem uma ampla base de aplicativos, mas podem ser insuficientes quando se trata de atender às necessidades exclusivas de organizações individuais. Se um modelo generalizado se mostrar inadequado, nem sempre é possível modificá-lo para atender a requisitos específicos, o que geralmente exige que se comece do zero.
É nesse ponto que os modelos especializados de IA se destacam; eles são inerentemente projetados para serem personalizados e adaptados às necessidades específicas de uma empresa. No entanto, essa adaptabilidade é uma faca de dois gumes. Embora permita que a IA seja ajustada com precisão às necessidades atuais de uma empresa, garantindo um alto grau de relevância e eficácia, isso também significa que a empresa deve estar preparada para atualizar e ajustar continuamente o sistema de IA para acompanhar as mudanças internas e o rápido desenvolvimento da própria IA.
Essa necessidade contínua de adaptação pode exigir um investimento significativo em tempo e recursos, mas também oferece a oportunidade de o sistema de IA permanecer na vanguarda da tecnologia, proporcionando uma vantagem competitiva e garantindo que os investimentos da empresa em IA continuem a proporcionar benefícios tangíveis.
A IA especializada é a opção certa? Depende do contexto
Um exemplo particularmente interessante de IA especializada em ação é um projeto recente de inteligência de mercado da empresa alemã de energia ABO Wind, que desenvolve fontes de energia renováveis.
Com o objetivo de dobrar a capacidade eólica até 2028, a ABO precisava de um melhor monitoramento das oportunidades de projetos eólicos e fotovoltaicos, mas isso estava se tornando complexo e demorado devido ao sistema de leilão de contratos na França e à grande concorrência com gigantes da energia.
Para obter uma melhor inteligência de mercado, a ABO Wind fez uma parceria com a WATsNEXT - um Parceiro de Negócios da IBM - cuja solução inclui os softwares IBM Watson Discovery e IBM Watson Knowledge Studio para capturar insights competitivos.
Isso automatiza a coleta de todos os documentos de sites institucionais, simplificando o processo de extração, estruturação e apresentação de dados. O sistema foi projetado para agregar e organizar informações de forma eficiente, apresentando-as por meio de uma interface amigável que simplifica o acesso e a análise. A implementação da solução de IA da WATsNEXT também oferece à ABO Wind uma vantagem competitiva significativa, permitindo uma capacidade de resposta única e fornecendo uma visão geral abrangente do mercado.
Técnicas avançadas de inteligência artificial estão no centro da eficácia desse sistema. Especificamente, a solução emprega dois modelos distintos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) para extrair dados críticos de documentos com precisão. Um modelo é dedicado à extração de dados de capítulos de texto, enquanto o outro é especializado no tratamento de dados em tabelas.
Apesar de terem sido treinados em apenas algumas dezenas de documentos, os modelos especializados atingem um alto nível de eficiência, o que elimina a necessidade de LLMs, contando, em vez disso, com dois modelos Transformer pré-treinados sem a necessidade de recursos de GPU durante a inferência. Desde a implementação da solução, a ABO Wind aumentou a eficiência em 80%, eliminando tarefas como a exploração e a extração manual de dados.
Como você pode começar
A primeira etapa de qualquer projeto de AI é identificar quais dos seus processos realmente precisam ser automatizados. Quais de seus processos são recorrentes e consomem muito tempo e mão de obra? Esses são os que estão prontos para serem automatizados, assim como aqueles que são repetitivos, demorados e exigem um esforço humano significativo, mas são relativamente rotineiros por natureza.
Após a identificação dos processos adequados para automação, a próxima etapa é determinar o modelo de IA mais adequado para automatizá-los. Esse processo de tomada de decisão tem nuances e exige a consideração cuidadosa de vários fatores-chave:
- Volume de dados: A quantidade de dados disponíveis e necessários para o processo influencia significativamente a escolha do modelo de IA. Por exemplo, processos com um baixo volume de dados podem não justificar a despesa de treinamento de um modelo altamente especializado devido a considerações de custo-benefício.
- Hospedagem e acessibilidade dos dados : As decisões sobre onde os dados devem ser hospedados e quão acessíveis eles precisam ser também são importantes. A organização dos dados e a compatibilidade da plataforma com os sistemas existentes da empresa desempenham um papel crucial na seleção de um modelo de IA. Alguns modelos podem exigir que os dados sejam hospedados em plataformas específicas ou em determinados formatos para um desempenho ideal.
- Conformidade comnormas e segurança : Os requisitos de segurança e regulamentares podem restringir significativamente as opções. Por exemplo, se os dados forem altamente confidenciais, os modelos que oferecem recursos de segurança aprimorados ou que podem ser implantados no local, em vez de soluções de SaaS, podem ser preferidos para cumprir as normas e proteger a integridade dos dados.
A Getronics trabalha com parceiros confiáveis para fornecer IA especializada
Como mencionamos anteriormente, trabalhar com o fornecedor terceirizado certo pode ajudá-lo a determinar se os modelos especializados são adequados para a sua empresa. Também pode ser a diferença entre uma implementação de IA especializada bem-sucedida e uma mal-sucedida.
Quando você trabalha com um fornecedor terceirizado, é importante que ele tenha as habilidades e o conhecimento necessários para pilotar seu projeto de IA desde a ideia inicial até a conclusão. É aí que entra a parceria entre a Getronics e a WATsNEXT.
Recentemente, a Getronics fez uma parceria com a WATsNEXT para fornecer soluções de IA robustas e especializadas para clientes que não têm os recursos para criar seus modelos.
Nossa parceria significa que as empresas podem trabalhar conosco para obter soluções que se ajustem a uma ampla gama de casos de negócios, a fim de desbloquear as vantagens que discutimos anteriormente e, ao mesmo tempo, limitar as desvantagens.
Lembre-se de que você não precisa usar soluções líderes de mercado ou modelos excessivamente complicados com suporte de IA para atingir seus objetivos comerciais; você só precisa dimensionar corretamente seu modelo de IA de acordo com seu caso de negócios. É disso que se trata a parceria Getronics-WATsNEXT.
Se quiser saber mais, entre em contato com um de nossos especialistas.
Sobre a Getronics
A Getronics se posiciona como uma potência global em soluções de tecnologia, com uma formidável equipe de mais de 4.000 profissionais, distribuídos em 22 centros em todo o mundo. Essa extensa rede permite que a Getronics forneça serviços abrangentes de ponta a ponta globalmente, garantindo que os clientes possam acessar o suporte e as soluções que precisam, de onde quer que estejam.
Sobre o WATsNEXT
A WATsNEXT é especializada em IA e automação de processos de negócios, oferecendo soluções sob medida que aproveitam as melhores tecnologias de código aberto e da IBM. Com foco em praticidade e eficiência, a WATsNEXT adota uma abordagem pragmática, executando projetos em prazos curtos.
