Infraestrutura para Inteligência Artificial

A definição típica de Inteligência Artificial é de que a tecnologia pode realizar tarefas com funções cognitivas associadas à mente humana, como perceber raciocinar, aprender, interagir com o meio ambiente, e até resolver problemas através de raciocínio analítico.

Inteligência artificial e outros nomes como machine learning e Big Data, são ferramentas consideradas novas, porém, o estudo de algoritmos acontece desde 1805, quando o matemático Francês Adrien-Marie Legendre publicou o artigo dobre o método dos mínimos quadrados para a regressão. O método foi desenvolvido a partir de observações astronômicas, e embora esse método tenha sido desenvolvido como uma estrutura estatística ele fornece base para muitos dos modelos atuais usados na criação de Inteligência Artificial e Machine Learning. Na década de 50, o matemático Alan Turing, foi um dos precursores deste conceito. Cinquenta anos depois, a Inteligência Artificial ressurge como algo avassalador, fruto da imensa quantidade de dados, poder de processamento e conectividade disponível hoje.

IA é principalmente um campo acadêmico, focado na pesquisa em suas inúmeras possibilidades de uso, requer uma grande capacidade computacional para processar e analisar a imensa quantidade de dados que existem no mercado e criar insights. Alguns requisitos são importantes para essa mudança digital, e precisam ser considerados antes mesmo do início de qualquer automação, tais como:

Conhecimento
Inteligência artificial tem muitos desafios, porém, o maior de todos continua a ser encontrar profissionais que tenham os recursos básicos para trabalhar na ferramenta. É preciso conhecimento em algoritmos, mas também em técnicas específicas, e ainda devem ter conhecimentos básicos de negócios e técnicas de computação, para que consigam reconhecer problemas ainda em fase inicial. Mesmo sendo algo só recentemente usado, é imprescindível que ocorram atualizações na equipe regularmente, pois, os recursos estão em plena expansão, modernizando rapidamente.

Composição
A interface para um algoritmo de classificação é a mesma que todos os outros algoritmos. Uma implementação específica não muda de acordo com problemas de negócios diferentes. Muitas empresas tiveram que descobrir como efetuar uma representação de um cliente (ao invés de fazer diferente em cada sistema para cada problema). É preciso fazer o mesmo para os algoritmos. Isso não quer dizer que se inventa o algoritmo de cluster único, mas que se compõe o que é diferente.

Sistemas
Existem processos para obter os dados em um algoritmo, necessário processo para executar o algoritmo e um local para dispor o resultado. Ao projetar todas essas coisas várias vezes para cada algoritmo, há uma perda de considerável, então, é importante que a Arquitetura para dados tenha técnicas que ajudem esse processo, de modo que viabilizem a implantação de Inteligência Artificial.

Instrumentação
IA não funciona sem dados. É importante ter estabelecido todo o processo desde a obtenção de dados até seu uso estratégico ou como alimento para funções de Inteligência Artificial.

Armazenamento
A adoção de cloud para armazenamento melhora a infraestrutura de qualquer que seja a tecnologia empregada, e são fundamentais para que IA cumpra suas funções de modo rápido e usando todo seu potencial analítico.
À medida que for sendo aplicada aos negócios, cada empresa deve estar aberta para soluções diferentes em seus sistemas, para que a tecnologia consiga suportar de maneira eficaz, casos específicos de cada realidade.

Inteligência Artificial vem para transformar a maneira como vivemos. Com a tecnologia, crescem as oportunidades e os desafios, além de dominar técnicas cada vez mais novas, é imprescindível pensar de forma criativa e inovadora para conseguir explorar o máximo de suas possibilidades.

A tecnologia já está entre nós, países como EUA, China e União Europeia são os mais desenvolvidos em inteligência artificial. A transformação digital tem trazido mudanças drásticas e progressivas aos modelos de negócios, gerando desafios cada vez maiores para os profissionais da área.

As tendências em infraestrutura de TI projetam avanços tecnológicos para o futuro, mas que precisam ser considerados no presente dentro do planejamento estratégico de cada um é importante neste momento contar com a assessoria inteligente das funções tecnológicas necessárias para Inteligência Artificial, de modo que, a ferramenta seja diferencial competitivo das empresas, mas também ferramenta essencial para o futuro estratégico dos negócios.

Veja também: Whitepaper do IDC sobre Infraestrutura de TI para workloads de Inteligência Artificial e Big Data. 

Outros artigos dessa série: 

• A Infraestrutura para Transformação Digital

• Infraestrutura para Big Data

• Infraestrutura para Machine Learning