A inteligência artificial tem se tornando rapidamente uma tecnologia fundamental em muitas empresas. Desde recursos avançados de automação de IA até análises preditivas altamente precisas e experiências personalizadas de autoatendimento ao consumidor, a IA vem redefinindo a transformação digital. Na realidade, é bem possível que a IA esteja entre as tecnologias mais impactantes da nova década (e do que ainda virá pela frente).
Dito isso, a realidade é que a IA não é uma única tecnologia, mas a combinação e o resultado de muitos avanços diferentes: aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), redes neurais, visão computacional, IA de borda e computação em nuvem (para citar apenas alguns). Da mesma forma, as aplicações de IA usadas nos negócios são apenas as pontas mais visíveis dessas tecnologias, que foi construída sobre uma base sólida de componentes de hardware e software que operam conjuntamente para viabilizar as soluções de IA. Essa "infraestrutura de IA" é a espinha dorsal das modernas ferramentas de IA.
Como a infraestrutura de IA se refere aos vários componentes de hardware e de software que sustentam as soluções de IA, as pessoas, às vezes, usam o termo como se fosse sinônimo de "infraestrutura de TI". Mas a verdade é que a infraestrutura de IA e a infraestrutura de TI são projetadas com requisitos distintos, com cada uma delas atendendo a propósitos específicos.
A infraestrutura de IA foi criada especificamente para dar suporte às cargas de trabalho de IA e ao aprendizado de máquina, dependendo profundamente de recursos de computação de alto desempenho. A infraestrutura de TI tradicional, por sua vez, foi projetada para tarefas de computação mais gerais, dando suporte às operações de TI mais amplas, com hardware e software mais genéricos.
Em outras palavras, a infraestrutura de TI oferece suporte às operações de negócios diárias e aos serviços gerais de TI, enquanto a infraestrutura de IA é otimizada para desenvolver, implantar e dimensionar soluções de IA. Dessa forma, as empresas podem aproveitar o poder da IA para alcançar vantagem competitiva.
A infraestrutura de IA é composta por várias camadas projetadas para trabalhar conjuntamente para apoiar os modelos de IA. Essas camadas incluem a camada de aplicações, a camada de modelo e a camada de infraestrutura:
- Camada de aplicações
Essa camada abrange as aplicações e as soluções potencializadas por IA com os quais os usuários finais interagem, como os chatbots de IA, os sistemas de recomendação e as ferramentas de análise preditiva. - Camada de modelo
Essa camada envolve a criação e o treinamento de modelos de aprendizado de máquina que potencializam as aplicações de IA. Ela inclui os algoritmos e os processos necessários para desenvolver esses modelos. - Camada de infraestrutura
A base da IA, essa camada fornece os componentes essenciais de hardware e software necessários para dar suporte às camadas de modelo e aplicações.
A camada de infraestrutura é essencial, pois permite eficiente processamento, armazenamento e gestão de dados, juntamente com a potência computacional necessária para o treinamento e a implantação dos modelos de IA. Os principais componentes da infraestrutura de IA geralmente podem ser categorizados como "hardware" ou "software".
Hardware refere-se aos dispositivos físicos e aos equipamentos que fornecem a potência computacional e a capacidade de armazenamento necessárias para as operações de IA. Alguns exemplos são:
- Servidores de GPU
As unidades de processamento de gráfico (Graphics Processing Units, GPUs) são essenciais para as tarefas de IA devido à sua capacidade de executar processamento paralelo. Por isso, são ideais para treinar modelos de aprendizado de máquina. Os servidores de GPU fornecem a potência computacional necessária para lidar com grandes conjuntos de dados e cálculos complexos com eficiência. - Aceleradores de IA
Os aceleradores de IA são um hardware especializado, projetado para otimizar o desempenho das aplicações de IA. Eles incluem chips personalizados e coprocessadores que melhoram a velocidade e a eficiência das tarefas de aprendizado de máquina, reduzindo o tempo necessário para treinamento e inferência. - TPUs
As unidades de processamento de tensor (TPUs) são processadores especializados, desenvolvidos especificamente para acelerar as cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Essas unidades são otimizadas para a computações de tensores, uma operação comum em redes neurais, e acelerarem significativamente o treinamento e a implantação de modelos de aprendizado profundo.
O software está relacionado aos programas digitais, às aplicações e às estruturas que operam dentro dos sistemas de IA. Os principais componentes de software incluem:
- Armazenamento de dados
O armazenamento de dados é crucial para reter as grandes quantidades de informações digitais necessárias para o treinamento e a validação de modelos de IA. Sistemas confiáveis de armazenamento de dados (como bancos de dados, data warehouses ou data lakes) ajudam a manter os dados organizados, seguros e fáceis de serem recuperados. - Bibliotecas de processamento de dados
As bibliotecas de processamento de dados são essenciais para preparar dados para aplicações de IA. Elas permitem a limpeza, a transformação e a estruturação de grandes conjuntos de dados, possibilitando que o processamento distribuído acelere essas tarefas. O processamento eficiente de dados é vital para o treinamento de modelos de IA precisos e confiáveis. - Gestão de dados
A gestão de dados envolve os processos de coleta, armazenamento e uso eficaz de dados. Ela garante que os dados possam ser acessados e estejam em conformidade com as normas de privacidade. A gestão adequada de dados oferece suporte às informações analíticas necessárias para a tomada de decisões informadas em projetos de IA. - Estruturas de aprendizado de máquina
Essas estruturas fornecem as ferramentas e as bibliotecas necessárias para projetar, treinar e validar modelos de aprendizado de máquina. Eles oferecem suporte a várias funcionalidades, como diferenciação automática, otimização e camadas de rede neural, muitas vezes com aceleração de GPU para cálculos mais rápidos. - Plataformas de MLOps
As operações de aprendizado de máquina (MLOps) simplificam o ciclo de vida do aprendizado de máquina, automatizando e gerenciando processos, desde a coleta de dados e o treinamento de modelos até a implantação e o monitoramento. Essas plataformas facilitam o controle de versões, o treinamento automatizado, os pipelines de implantação e o acompanhamento do desempenho do modelo, melhorando a colaboração entre cientistas de dados e engenheiros de ML
A infraestrutura de IA opera por meio da integração desses componentes, trabalhando em uníssono para atender às necessidades das aplicações de IA e de ML.
As estruturas de armazenamento e processamento de dados gerenciam e preparam grandes conjuntos de dados, garantindo que estejam limpos e estruturados. Os recursos de computação, como as GPUs e as TPUs, entre outros, fornecem a potência computacional necessária para treinar e executar modelos de IA, enquanto as estruturas de aprendizado de máquina facilitam o design e a implantação desses modelos. Em tudo isso, as plataformas de MLOps automatizam e otimizam todo o ciclo de vida. Quando utilizado corretamente, esse tipo de sistema coeso garante operações de IA eficientes, escaláveis e eficazes.
A infraestrutura de IA é fundamental para fazer com que a IA funcione de forma tranquila e eficiente. Ele oferece acesso fácil aos dados, ajudando cientistas e desenvolvedores de dados a criarem e implantarem os modelos de IA com rapidez. Essa configuração simplifica as tarefas que poderiam apresentar desafios (como a limpeza de dados e o treinamento de modelos), reduzindo o tempo e o esforço necessários, e acelerando a inovação.
Outro aspecto importante da infraestrutura de IA é sua capacidade de processar dados em tempo real, o que é essencial para tarefas como o reconhecimento de imagens e a tradução de idiomas. Hardware e software especializados trabalham conjuntamente para executar grandes volumes de dados e cálculos complexos, garantindo resultados mais rápidos e precisos. A infraestrutura de IA também foi projetada para crescer com as necessidades da organização, sendo, por isso, um investimento confiável para as empresas em evolução.
O conceito de uma "fábrica de IA" aprofunda essa realidade ainda mais, criando um sistema unificado para todo o processo de desenvolvimento de IA. Essa abordagem automatiza e dimensiona projetos de IA, permitindo a inovação contínua em vários setores. Ao usar uma fábrica de IA, as empresas podem permanecer competitivas e utilizar totalmente as tecnologias de IA para se adaptarem e atenderem às constantes mudanças de objetivos.
Quando uma infraestrutura de IA está sendo projetada, vários fatores importantes devem ser abordados para garantir que essa infraestrutura atenda às necessidades da organização. Antes de se decidir quanto a uma abordagem específica, considere os seguintes elementos das infraestruturas de IA de sucesso:
- Fluxos de trabalho eficientes
A infraestrutura de IA deve facilitar fluxos de trabalho estáveis para ingestão de dados, pré-processamento, treinamento de modelos, validação e implantação. Fluxos de trabalho de IA eficientes reduzem o tempo até a geração de informações e aumentam a produtividade, garantindo que os modelos de IA sejam treinados com precisão e rapidez. - Armazenamento adequado
Sistemas de armazenamento suficientes são necessários para gerenciar os grandes armazenamentos de dados que as aplicações de IA demandam. Gerenciadas com eficiência, as soluções de armazenamento mantêm os recursos computacionais continuamente ativos, maximizando sua utilização e reduzindo seus custos gerais. - Adaptabilidade e escalabilidade
A infraestrutura de IA deve ser escalável e flexível para acomodar conjuntos de dados cada vez maiores e modelos de IA em evolução. Soluções baseadas na nuvem oferecem escalabilidade, permitindo que as organizações expandam ou reduzam recursos conforme necessário e respaldando com eficiência as cargas de trabalho variáveis. - Segurança e conformidade eficazes
A segurança e a conformidade são fundamentais para proteger dados confidenciais. A infraestrutura de IA deve incluir medidas de segurança abrangentes e uma estratégia integrada de governança, risco e conformidade (GRC), mantendo a privacidade dos dados e garantindo o cumprimento de leis, políticas e regulamentos estabelecidos. - Facilidade de integração
Uma integração perfeita com os sistemas de TI já existentes possibilita que os dados e a infraestrutura atuais sejam aproveitados para ajudar a viabilizar as aplicações de IA. Uma integração de sucesso alinha as iniciativas de IA à estratégia geral de TI, garantindo assim consistência e eficiência em toda a empresa. - Longevidade
Uma infraestrutura de IA preparada para o futuro deve ser mais do que uma solução de curto prazo; ela deve ser capaz de se adaptar aos avanços futuros. O investimento em sistemas modulares e atualizáveis e o acompanhamento das novas tendências de IA são posturas que ajudam as organizações a manterem uma infraestrutura de ponta que evolua com os avanços tecnológicos.
Ao abordar as considerações certas, as organizações agora podem avançar com o design e a implantação da infraestrutura de IA. Isso envolve planejamento e execução estratégicos para garantir que as soluções atendam às necessidades do negócio. As etapas a seguir são elementos principais desse processo:
- Identifique os objetivos
Comece definindo objetivos claros para o que deverá ser alcançado com a infraestrutura de IA. Determine os problemas que essa estrutura resolverá e os resultados específicos que são esperados dela. Essa clareza norteará outras decisões sobre as ferramentas e os recursos. - Estabeleça um orçamento
Defina um orçamento realista que esteja alinhado aos objetivos de IA. Considere os custos de hardware, software, serviços em nuvem e manutenção. Um orçamento bem definido ajuda a priorizar investimentos e a garantir que os recursos sejam alocados com eficiência. - Selecione o hardware e o software certos
Escolha o hardware e o software apropriados, que atendam às necessidades de IA da organização. Isso inclui GPUs, TPUs, soluções de armazenamento de dados, estruturas de aprendizado de máquina e plataformas MLOps. Selecione somente componentes compatíveis e capazes de executar as cargas de trabalho de IA de forma eficaz. - Identifique uma solução de rede eficaz
A transferência de dados confiável e rápida é um pré-requisito para a maioria das operações de IA. Invista em soluções de rede de alta largura de banda e baixa latência para atender ao fluxo contínuo de dados entre unidades de armazenamento e processamento. Considere tecnologias como 5G para melhorar o desempenho e a segurança. - Avalie diferentes opções de computação
Decida se será mais indicado implantar a infraestrutura de IA na nuvem ou localmente. As soluções de nuvem oferecem escalabilidade e flexibilidade com modelos de pagamento conforme o uso, enquanto as soluções locais podem oferecer mais controle e melhor desempenho para cargas de trabalho específicas. - Integre medidas de conformidade
Implemente medidas de conformidade comprovadas para atender às normas de privacidade de dados e aos padrões do setor. Certifique-se de que a infraestrutura de IA inclua protocolos de segurança e estruturas de governança para proteger dados confidenciais e manter a conformidade regulatória. - Implante a infraestrutura
Execute o plano de implantação da infraestrutura de IA, garantindo que todos os componentes estejam devidamente integrados e configurados. Essa fase envolve a configuração de hardware, a instalação de software e o estabelecimento de conexões de rede. - Rastreie, mantenha e melhore a infraestrutura ao longo do tempo
Monitore regularmente o desempenho da infraestrutura de IA. Realize manutenções para resolver quaisquer problemas e otimizar o desempenho. Avalie e melhore continuamente a infraestrutura para acompanhar os avanços tecnológicos e as mudanças das suas necessidades de negócios.
O estabelecimento de uma infraestrutura de IA eficaz faz com que as empresas consigam aproveitar todo o potencial da IA. Infelizmente, essa também pode ser uma tarefa complexa e desafiadora. A ServiceNow simplifica esse processo oferecendo soluções poderosas por meio da sua premiada Now Platform®.
A Now Platform lidera o setor em recursos de IA avançados e integrados, permitindo que as empresas integrem e utilizem inteligência artificial sem a necessidade de criarem uma infraestrutura do zero. As aplicações da ServiceNow apresentam avançadas funcionalidades de IA para simplificar fluxos de trabalho, automatizar tarefas complexas e aumentar a produtividade, tudo totalmente integrado e centralizado, para gerar visibilidade abrangente e controle total.
Experimente os benefícios de uma sólida infraestrutura de IA para atender aos seus objetivos de negócios. Agende uma demonstração hoje e construa as bases necessárias para a sua empresa chegar muito longe.