Cinco desafios chave no desenvolvimento de modelos de IA

SAS identifica os principais obstáculos que os programadores de modelos de IA enfrentam e propõe soluções para otimizar cada fase do processo

O SAS Viya Workbench posiciona-se como a solução chave que permite superar estes desafios, proporcionando um fluxo de trabalho eficiente e simplificado

Hoje em dia, a inteligência artificial está no centro de uma transformação que redefine o uso da tecnologia nas organizações. Ao permitir a automatização de tarefas rotineiras e desenvolver sistemas capazes de tomar decisões complexas, a IA impulsiona a eficiência e fortalece a capacidade de resposta das empresas no contexto empresarial atual. No entanto, por trás de cada modelo, os programadores de IA e de machine learning encontram vários obstáculos que retardam os projetos e aumentam os custos operacionais e a carga de trabalho das equipes.

Para ajudar a superar estes desafios, o SAS, líder global em dados e IA, identificou os principais desafios que os programadores enfrentam, com o objetivo de oferecer soluções eficazes que permitam otimizar a implementação de modelos de IA e machine learning nas organizações.

Principais obstáculos no desenvolvimento de modelos de IA

Para garantir uma implementação bem-sucedida de modelos de IA no ambiente empresarial, é essencial antecipar os desafios que possam surgir durante o seu desenvolvimento, bem como enfrentá-los de forma a facilitar uma integração sólida e alinhada com as necessidades da organização:

1. Limitações no acesso aos dados: O acesso rápido e confiável aos dados é um dos maiores desafios para os programadores de IA e machine learning. A necessidade de combinar dados de múltiplas fontes e avaliar a sua qualidade muitas vezes causa atrasos e reduz a precisão dos modelos. Num inquérito da IDC, 60% dos participantes apontaram os problemas de infraestrutura, incluindo o acesso aos dados, como o principal obstáculo ao desenvolvimento eficiente de modelos.
2. Atrasos na velocidade de desenvolvimento: A necessidade de desenvolver e implementar modelos de forma rápida é outro desafio crítico. Os programadores geralmente têm prazos apertados e precisam de trabalhar em ambientes que facilitam a reutilização de código com modificações mínimas. No entanto, a variedade de linguagens e ferramentas de programação pode muitas vezes causar desafios e complexidades que retardam o ciclo de desenvolvimento, dificultando o cumprimento dos prazos de entrega e aumentando os custos operacionais.
3. Complexidade na implantação de modelos: A implementação de modelos de machine learning é um processo complexo. Para garantir o desempenho ideal, os modelos devem passar rapidamente da fase de desenvolvimento para os ambientes de produção, exigindo uma monitorização constante. Este processo de MLOps exige infraestrutura adequada e recursos consideráveis, o que representa um grande obstáculo para as equipas de desenvolvimento.
4. Infraestrutura rígida: Os programadores devem ajustar o poder de processamento com base nas requisições do projeto, pois os modelos de IA exigem diferentes níveis de processamento em cada etapa, desde a formação de dados até o ajuste e inferência na produção. No entanto, a dependência dos administradores de TI limita esta flexibilidade, impedindo o fornecimento adequado de recursos, o que resulta na utilização ineficiente da infraestrutura.
5. Custos elevados: a falta de uma infraestrutura flexível e adaptável aumenta os custos operacionais, além do tempo investido. Minimizar estes custos requer soluções que simplifiquem a complexidade do desenvolvimento e permitam uma gestão eficiente dos recursos disponíveis.

Dado o impacto destes desafios no desenvolvimento de modelos de IA, é essencial contar com uma ferramenta que simplifique cada fase do processo. Por isso, o SAS desenvolveu o Viya Workbench, uma solução abrangente que ajuda os programadores a superar esses desafios, alcançando um fluxo de trabalho eficiente.

Assim, o Viya Workbench facilita o acesso e preparação de dados de múltiplas fontes, garantindo a sua qualidade desde o início. Suporta múltiplas linguagens de programação, o que reduz o atrito e incentiva a colaboração entre programadores. Além disso, permite ajustar a infraestrutura com flexibilidade, adaptando os recursos computacionais às necessidades do projeto sem intervenção da TI. Isto otimiza recursos, facilita a adaptação às mudanças e reduz tempo e custos.

Juntos, o Viya Workbench ajuda as equipes a concentrarem-se a gerar valor com modelos robustos de IA, removendo obstáculos logísticos que retardam o desenvolvimento e permitindo um foco eficaz nos objetivos do projeto.

“O Viya Workbench facilita a eliminação dos silos que possam existir entre departamentos que trabalham com diferentes ferramentas e linguagens. Ao unificar tudo num único ambiente, sob o mesmo framework tecnológico, a comunicação entre os programadores é melhorada e a governança do modelo é otimizada. Isto não só aumenta a produtividade, mas também reduz a curva de aprendizado e permite uma maior operacionalização dos modelos. Além disso, o desempenho dos algoritmos testados no Viya Workbench demostrou ser até 30 vezes mais rápido, oferecendo uma solução mais eficiente para as equipas de desenvolvimento”, garante Ricardo Galante, Principal Analytics & IA Advisor do SAS.