O que é IA empresarial?

A IA empresarial é a integração de ferramentas de inteligência artificial (IA) e software de machine learning a processos e operações em larga escala.  

Em quase todos os setores, as organizações estão adotando tecnologias de IA para aumentar a eficiência e realizar muito mais com os profissionais e recursos existentes. Em especial, as empresas precisam de soluções de IA que funcionem em uma escala maior em diferentes equipes e cargas de trabalho.

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Muitas empresas estão usando a IA para ter uma vantagem competitiva no próprio setor. Por exemplo, setores como o de saúde, telecomunicações e bancário estão usando a IA para otimizar as finanças, melhorar a experiência dos clientes e aumentar a eficiência do trabalho. As empresas estão aprendendo rapidamente a aplicar as IAs generativa e preditiva às tarefas diárias e à solução de problemas complexos a longo prazo. 

Elas usam ferramentas e técnicas de IA como os Large Language Models (LLMs), Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e operações de machine learning (MLOps) para atualizar as operações e implementar novos serviços. 

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A IA empresarial cria oportunidades para pensar sobre os negócios de um jeito diferente. Graças à velocidade e precisão dessa tecnologia, as empresas de grande porte podem analisar grandes quantidades de dados e testar novas ideias de negócios com rapidez e confiança. Agora, as empresas podem solucionar problemas em poucas semanas, em vez de anos. 

Vale a pena entender quais são essas oportunidades, de que forma elas podem ajudar sua empresa e como enfrentar os desafios da IA ao longo do caminho. 

Veja casos de uso da IA generativa

Veja casos de uso da IA preditiva

As soluções de IA empresarial oferecem benefícios para as empresas criarem modelos de negócios melhores e diminuírem os obstáculos que prejudicam o desempenho. 

Os benefícios incluem: 

• Redução de custos. Use a automação da IA nas tarefas cotidianas para reduzir o trabalho repetitivo. Assim, as pessoas podem se concentrar nas tarefas que exigem atenção total.
• Melhoria da experiência dos clientes. A IA se destaca na análise de dados e na identificação de padrões, incluindo o comportamento humano. Esses insights em tempo real melhoram a interação dos clientes com sua marca.
• Prevenção de erros. A IA tem a capacidade não só de identificar padrões, mas também de prever o que pode acontecer em seguida, como anomalias. Com a IA preditiva, você detecta erros e defeitos antes que eles aconteçam para evitar muito tempo de inatividade e uma perda significativa de produtividade. 

Um dos principais benefícios da IA empresarial é a colaboração otimizada entre diferentes funções. Sem ela, esses outros benefícios não funcionam no nível empresarial. As plataformas de IA empresarial devem facilitar a colaboração entre as equipes que antes corriam o risco de enfrentar falhas na comunicação. 

Quando suas equipes trabalham com mais rapidez e inteligência, a ineficiência diminui em todos os níveis, ainda mais quando uma só plataforma funciona para todos. 

Leia casos de uso detalhados da IA empresarial

As soluções de IA empresarial oferecem às empresas oportunidades de negócios para crescer, mas também envolvem possíveis problemas. Entender os riscos ajuda você a se preparar e a reduzir a imprevisibilidade.

Os riscos comuns incluem:  

• Viés nocivo.  Como os modelos de machine learning são baseados em dados históricos, eles podem aprender vieses e discriminação que influenciam a tomada de decisões. Os vieses podem aparecer na IA generativa como respostas incorretas e na IA preditiva como previsões imprecisas. Dados íntegros melhoram a precisão e produzem previsões melhores.
• Informações não confiáveis. A IA pode gerar alucinações, ou seja, informações que parecem legítimas, mas que são incorretas. Enquanto alguns desses resultados são apenas esquisitos (a imagem de uma pessoa com seis dedos na mão), outros podem ser perigosos (um conselho equivocado de um chatbot para alguém que procura ajuda médica).

• Riscos legais e de segurança. Os sistemas de IA podem colocar a segurança em risco. Os usuários podem inserir informações confidenciais em apps que não foram criadas para serem seguras, aumentando as chances de violação de dados. Além disso, as respostas da IA generativa podem levar a riscos legais ao reproduzir conteúdo protegido por direitos autorais ou se apropriar da voz ou identidade de uma pessoa real sem o consentimento dela. 

  Como proteger as cargas de trabalho de IA

As plataformas de IA empresarial oferecem inúmeras oportunidades, mas exigem recursos significativos e colaboração consistente para ter impacto. 

Alguns desafios comuns que as empresas enfrentam são:

• Falta de habilidades e talentos. Você precisa de novas habilidades para lidar com a IA e aproveitar os benefícios dessa tecnologia. Contratar, integrar e treinar sua equipe pode consumir tempo e recursos consideráveis.
• Custos altos. As empresas precisam de muitos recursos para gerenciar os sistemas de IA e operar em alta velocidade. Assegurar a capacidade de computação necessária para executar a tecnologia e financiar profissionais especializados são processos caros.
• Falta de escalabilidade. Os dados, hardware e software distribuídos podem dificultar ainda mais a integração das aplicações de IA em empresas de grande porte.
• Falta de confiança na IA. É difícil se adaptar quando uma mudança acontece muito rápido e há muitas incertezas. A IA pode parecer enigmática e não confiável. Talvez você precise se esforçar para conquistar a adesão da equipe e incentivar a colaboração necessária para o sucesso. 

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Quando se trata da IA, há muitos elementos envolvidos. No entanto, como qualquer stack de tecnologia, o stack de IA empresarial inclui ferramentas, serviços, plataformas e software de várias origens. Juntos, eles oferecem uma solução completa. 

Um stack de tecnologia de IA tem diferentes camadas, como Large Language Models, runtimes, aceleradores de hardware e, claro, seus próprios dados empresariais específicos. Protocolos como o Model Context Protocol (MCP) podem ajudar diferentes partes do stack de IA a trabalharem juntas. 

A composição do seu stack pode ser flexível. Isso vai depender de fatores como o caso de uso empresarial, metas e recursos disponíveis. 

É importante lembrar que um stack de tecnologia de IA não é fixo. Os elementos não ficam necessariamente um em cima do outro, como um sanduíche. O stack funciona junto, em harmonia, com cada camada desempenhando um papel específico no todo. 

Seja como for seu stack de IA, o objetivo é abrigar todos os elementos da sua solução de IA. Assim, você e sua equipe podem identificar áreas específicas de melhoria e avaliar como o stack está funcionando junto como uma solução. 

As estratégias de IA incluem criar uma equipe específica de capacitação para a tecnologia ou atribuir uma parte especial do seu orçamento a soluções e serviços desse tipo. 

Confira alguns pontos a serem considerados ao adotar, implementar e escalar a IA na empresa: 

• Defina suas metas. Para determinar como você quer que sua empresa cresça, é preciso entender como a IA pode ajudar seus negócios. Saber qual é seu objetivo final permite trabalhar de trás para frente para saber por onde começar. 

• Verifique a integridade dos dados. Seus dados são o segredo para o sucesso da estratégia de IA. Sem dados íntegros, o software e as plataformas não terão muita utilidade. Com dados atualizados, precisos e imparciais, você aproveita todos os benefícios do stack de tecnologia. 

• Comece aos poucos. Se ainda não é possível escalar em todos os ambientes, experimente modelos pequenos no seu próprio hardware. Conhecer o básico sobre a IA ajuda você a se preparar para os desafios que surgirão ao escalar. 

• Conte com especialistas. A IA não é fácil. Ela pode se tornar muito complicada rapidamente. É comum (e recomendável) trabalhar com uma equipe que conheça bem a tecnologia. 

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• Operacionalize a IA. Uma plataforma dedicada à IA operacionalizada simplifica o gerenciamento do ciclo de vida das aplicações de IA. Ela promove a colaboração entre diferentes funções e oferece escalabilidade em todas as equipes juntas. 

Como criar uma estratégia de IA para ter crescimento a longo prazo →

O fato é que cada empresa é diferente. Sua empresa é única, assim como suas metas de IA. 

O Red Hat® AI é um portfólio de soluções que inclui uma plataforma de IA completa e acessível para você atingir os objetivos específicos da empresa, sejam eles grandes ou pequenos. 

Nosso portfólio de IA tem:

• Uma plataforma de IA que viabiliza a colaboração entre diferentes equipes.
• Modelos pequenos e específicos, como o Granite da IBM.
• Recursos acessíveis de ajuste de modelos.

Também contamos com uma grande variedade de fornecedores parceiros para você escolher. Assim, é possível manter a flexibilidade conforme você escala. 

Com o Red Hat AI, você assume o controle dos recursos de IA generativa e preditiva na nuvem, on-premise e na edge. Seja qual for a localização dos seus dados, nossa plataforma de IA ajuda você a fazer implantações consistentes na nuvem híbrida.

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