Red Hat SummitVisão geral
A expressão "inteligência artificial" (IA) geralmente se refere a processos e algoritmos capazes de simular a inteligência humana, incluindo a imitação de funções cognitivas, como percepção, aprendizado e solução de problemas. O machine learning (ML) e o deep learning (DL) são subconjuntos da IA que usam algoritmos para identificar padrões e fazer previsões dentro de um conjunto de dados. Em condições ideais, podemos usar o machine learning (aprendizado de máquina) para interpretar dados com mais rapidez e precisão do que conseguiríamos por conta própria.
A inteligência artificial e o machine learning (IA/ML) estão transformando rapidamente a forma como as empresas operam, com aplicações de amplo alcance em diversos setores e nas organizações. É importante entender os benefícios e se preparar para os desafios de inteligência artificial e machine learning, específicos às cargas de trabalho e processos da sua empresa.
Benefícios e desafios empresariais
A tecnologia de inteligência artificial e machine learning vem sendo usada cada vez mais para simplificar, aprimorar e escalar diversas funções de negócios, como:
- Analytics e dados: a tecnologia de inteligência artificial e machine learning pode automatizar a captura de dados, o armazenamento e a segurança enquanto coleta análises preditivas de negócios.
- Suporte ao cliente. Chatbots e sistemas de classificação de chamadas usam o PNL (Processamento de Linguagem Natural) para atender aos clientes rapidamente e direcionar solicitações complexas para os canais corretos.
- Operações. A automação de processos robóticos (RPA) é o uso de robôs digitais (bots) para executar tarefas repetitivas anteriormente realizadas por pessoas. Quando usada em conjunto com a IA, ela pode analisar conjuntos de dados não estruturados com ritmo e precisão incompatíveis com processos manuais.
- Marketing e vendas: os algoritmos de deep learning ajudam os profissionais de marketing a obter análises sobre os clientes para criar estratégias informadas e personalizar campanhas de marketing. Para os profissionais de vendas, a IA pode processar informações para desenvolver leads rapidamente.
- Recursos humanos. Robôs treinados com modelos de IA básicos podem ser úteis na análise de perfis de candidatos durante o processo de contratação. Pesquisas sobre a satisfação do funcionário também podem ser realizadas e analisadas usando redes neurais para agilizar a implementação de mudanças positivas.
Ao implementar essas e outras soluções, é importante estar atentos aos desafios comuns enfrentados com o usos de inteligência artificial e machine learning, por exemplo vieses e IAs de "caixa preta" (cujo o processo de tomada de decisões não é transparente). Essas falhas podem ser especialmente problemáticas em setores regulamentados, como saúde, justiça criminal e finanças. À medida que as organizações continuam a implantar programas de inteligência artificial e machine learning para melhorar o desempenho e a produtividade, é fundamental implementar estratégias para minimizar os vieses e aumentar a transparência. Isso começa com retreinamento e manutenção frequentes, bem como processos de design inclusivos e uma consideração mais cuidadosa da diversidade de representação nos dados coletados.
Recursos da Red Hat
Inteligência artificial e machine learning para o setor da saúde
As inovações na IA podem melhorar os resultados dos pacientes, porque elas ajudam os médicos e outros profissionais de saúde a oferecer diagnósticos e planos de tratamentos mais precisos. Confira a seguir algumas maneiras como a IA no setor da saúde ajuda os pacientes, os prestadores de serviços e os administradores:
- Diagnósticos mais rápidos: É possível acelerar o diagnóstico com insights obtidos de dados processados por algoritmos de IA e análises preditivas em tempo real, o que também faz com que o paciente espere menos pelo atendimento.
- Acesso ampliado às soluções de saúde: O diagnóstico auxiliado pela IA amplia os grupos de pacientes que podem receber tratamento. Por exemplo, na radiologia e diagnóstico por imagem, a IA possibilita que uma quantidade maior de profissionais interpretem os exames de ultrassonografia. Isso diminui os obstáculos para os especialistas e amplia a quantidade de pacientes que terá acesso à tecnologia.
- Descoberta de medicamentos e pesquisa clínica: Com ferramentas de computação com IA, é possível aprimorar abordagens de tentativa e erro tradicionais para estudos clínicos e desenvolvimento farmacêutico, o que cria modelos mais rápidos e eficientes para monitorar o processo.
Inteligência artificial e machine learning para telecomunicações
A tecnologia de inteligência artificial e machine learning é cada vez mais usada para simplificar diferentes processos de telecomunicações, como a otimização do desempenho da rede 5G e a melhoria da qualidade de produtos e serviços do setor. As aplicações incluem:
- Qualidade do serviço: a IA é usada para otimização do desempenho da rede, analisando os dados coletados por um provedor de telecomunicações a respeito do volume de tráfego, atrasos e interrupções. Em seguida, ela pode usar esses dados para recomendar ações necessárias.
- Melhorias audiovisuais. o processamento de linguagem natural e a visão computacional podem melhorar a clareza do vídeo e da voz, aumentando a qualidade das chamadas.
- Prevenção de perda de clientes: A tecnologia de reconhecimento de fala escuta chamadas com clientes atuais e potenciais e realiza análise de sentimento para entender o comportamento que leva ao encerramento ou à renovação da parceria. Isso pode se aplicar a outros setores.
Inteligência artificial e machine learning para manufatura
A automação inteligente está transformando como as empresas fabricam seus produtos, começando no chão da fábrica, passando pelas unidades de armazenamento e indo até as rotas de envio.
- Robôs: robôs industriais são instalados em diversos centros industriais e fábricas para diminuir a carga de tarefas repetitivas ou perigosas executadas pelos trabalhadores, como classificação e manuseio de pacotes e máquinas pesadas. Isso reduz o risco de falhas humanas.
- Gerenciamento da cadeia de fornecimento: o machine learning pode analisar a logística da cadeia de fornecimento e realizar o gerenciamento do inventário para prever os melhores horários de envio e estocagem.
- Análise industrial: a análise industrial pode usar os algoritmos de inteligência artificial e machine learning para gerar um balanço do desempenho da produção do início ao fim. Dessa forma, é possível identificar os obstáculos e implementar fluxos de trabalho mais eficazes.
Inteligência artificial e machine learning no setor governamental
A inteligência artificial e o machine learning estão ajudando agências governamentais do mundo todo a resolver desafios críticos e atender aos interesses do público.
- Serviços públicos melhorados: as ferramentas de inteligência artificial e machine learning podem reunir dados sobre o uso e a eficácia de serviços públicos, como transporte, saneamento básico e serviços sociais, além de usar esses dados como base para criar novas ofertas e melhorar as existentes.
- Gerenciamento de dados: o processamento de linguagem natural é uma ferramenta útil para classificar e gerenciar registros públicos, reduzindo o tempo e o esforço necessários para analisar dados qualitativos. As soluções de cibersegurança baseadas em IA também podem reduzir a exposição a ameaças e acelerar a resposta a incidentes para obter melhores dados públicos de produtos.
- Criação de políticas orientada por dados: os recursos preditivos de inteligência artificial e machine learning permitem criar políticas públicas informadas por meio de previsões baseadas em dados e soluções baseadas em evidências.
Inteligência artificial e machine learning para varejo e e-commerce
As pessoas interagem com inteligência artificial e machine learning todos os dias em sites de varejo e e-commerce. É assim que interagimos com esses recursos na hora de comprar:
- Recomendações personalizadas: a tecnologia de inteligência artificial e machine learning rastreia o comportamento dos clientes online e usa essa informação para fornecer recomendações personalizadas por meio de anúncios digitais ou interações no site.
- Chatbots: chatbots podem ser ferramentas úteis para a experiência dos clientes, mas também podem atuar como associados de vendas automatizados. Chatbots usam o processamento de linguagem natural para entender as necessidades dos usuários e ajudá-los a encontrar o que estão buscando.
- Checkout automatizado: algumas empresas usam a tecnologia de IA para simplificar ainda mais o autoatendimento na hora de finalizar a compra, escaneando visualmente itens e direcionando as cobranças corretas para a conta do cliente.
Inteligência artificial e machine learning para veículos autônomos
À medida que veículos elétricos e autônomos ficaram mais populares, a necessidade de uma programação inovadora e segura para conduzir as pessoas também aumentou.
- Percepção do veículo e assistentes de direção: ferramentas de visão computacional, como detectores de ponto cego e sistemas de frenagem inteligentes ajudam os motoristas a detectar e reagir a objetos ao seu redor, como outros carros, pedestres e obstáculos.
- Carros autônomos: as tecnologias de inteligência artificial e machine learning são essenciais para que os veículos autônomos sejam seguros para os motoristas e as pessoas ao redor, com controle de cruzeiro adaptativo, navegação até sistemas de saída de faixa e frenagem automática.
- Manutenção preditiva: os algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) reúnem dados de um veículo para prever os componentes com maior probabilidade de falhas e recomendar a manutenção adequada com antecedência.
Inteligência artificial e machine learning para a educação
Tecnologias de PNL como o ChatGPT são populares para pesquisa e escrita acadêmica, mas a inteligência artificial e o machine learning oferecem muito mais aplicações para ajudar no aprendizado.
- Design inteligente do curso: A IA generativa ajuda educadores na pesquisa e organização dos elementos necessários para um curso, gerando conteúdo e tarefas para ele.
- Assistentes de pesquisa: ao realizar uma pesquisa, as ferramentas de IA podem atuar como assistentes virtuais, ajudando a vasculhar a internet e bancos de dados em busca de materiais de aprendizado relevantes e selecionando áreas de interesse específicas.
- Mentoria: as tecnologias de inteligência artificial e machine learning podem aumentar o acesso a serviços de mentoria para alunos que precisam de ajuda, criando materiais de estudo e verificações de conhecimento personalizadas.
Inteligência artificial e machine learning para finanças
As organizações de serviços financeiros atuais utilizam inteligência artificial e machine learning para desenvolver apps que entregam resultados mensuráveis, como maior satisfação dos clientes, ofertas de serviços diversificadas e maior automação dos negócios.
- Detecção de fraude: os bancos utilizam o machine learning (aprendizado de máquina) para detectar transações fraudulentas ou inseguras e alertar os clientes em tempo real. A autenticação por voz aprende os padrões de voz exclusivos do usuário para proteger contas e conceder acesso somente às pessoas certas.
- Faturamento: a IA automatiza faturamentos e tarefas administrativas repetitivas para reduzir custos e erros.
- Investimentos: empresas de investimentos estão usando deep learning para pesquisar oportunidades e melhorar os algoritmos para gerar previsões mais precisa.
Red Hat e inteligência artificial e machine learning
Em nosso portfólio de IA, a Red Hat oferece a base para sua equipe aproveitar os benefícios da IA e de machine learning, seja qual for o seu ponto de partida.O
Red Hat® AI é nosso portfólio de produtos de IA, desenvolvido com base em soluções em que nossos clientes confiam.
O Red Hat AI pode ajudar as organizações a:
- Adotar a IA e inovar rapidamente.
- Reduzir as complexidades da entrega de soluções de IA.
- Implantar em qualquer ambiente.
Parceiros do Red Hat AI
Além disso, nosso ecossistema de parceiros de IA está crescendo. Uma variedade de parceiros de tecnologia trabalham com a Red Hat para certificar a capacidade de operação com o Red Hat AI. Assim, você pode manter suas opções abertas.
Padrão de solução: apps de IA com a Red Hat e o NVIDIA AI Enterprise
Crie uma aplicação com RAG
O Red Hat OpenShift AI é uma plataforma para criar projetos de ciência de dados e disponibilizar aplicações com IA. Você pode integrar todas as ferramentas para oferecer suporte à Geração Aumentada por Recuperação (RAG), um método para receber respostas da IA a partir dos seus próprios documentos de referência. Quando você conecta o OpenShift AI ao NVIDIA AI Enterprise, é possível testar Large Language Models (LLMs) para encontrar o melhor modelo para sua aplicação.
Crie um pipeline de documentos
Para usar a RAG, primeiro você precisa ingerir seus documentos em um banco de dados vetorial. Na nossa app de exemplo, inserimos um conjunto de documentos da solução em um banco de dados do Redis. Como esses documentos mudam com frequência, criamos um pipeline para esse processo que executaremos periodicamente. Dessa forma, sempre teremos as versões mais recentes dos documentos.
Confira o catálogo completo
O NVIDIA AI Enterprise oferece um acesso a um catálogo de diferentes LLMs para que você tenha opções diversas e selecione o modelo com os melhores resultados. Os modelos são hospedados no catálogo da API da NVIDIA. Depois de configurar um token de API, é possível implantar um modelo usando o NVIDIA NIM que disponibiliza a plataforma diretamente a partir do OpenShift AI.
Escolha o modelo certo
Conforme você testa LLMs diferentes, seus usuários podem avaliar cada resposta gerada. Você pode configurar um dashboard de monitoramento do Grafana para comparar as avaliações e o tempo de resposta e latência de cada modelo. Depois, use esses dados para escolher o melhor LLM para a produção.
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