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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Setores como os de saúde, telecom e bancário estão usando a IA para ter uma vantagem competitiva. Não importa se o objetivo é simplificar as finanças, melhorar a experiência do cliente ou apenas trabalhar com mais eficiência. As empresas estão aprendendo rapidamente a aplicar as IAs generativa e preditiva às tarefas diárias e à solução de problemas complexos a longo prazo. 

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A IA empresarial cria oportunidades para pensar sobre os negócios de um jeito diferente. Agora, as empresas podem solucionar problemas em poucas semanas, em vez de anos. 

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. 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. 

Também é importante entender que a inferência é igualmente relevante. Resumindo, não existe IA sem inferência. Quando grandes modelos são necessários para executar estratégias de nível empresarial, as coisas podem ficar complicadas. É por isso que o hardware e o software (que viabilizam os recursos de inferência da IA empresarial) podem melhorar ou prejudicar sua estratégia de IA.

A implantação bem-sucedida das cargas de trabalho de IA em grande escala depende da eficiência e eficácia dos elementos que estão trabalhando juntos. Especificamente, os servidores de inferência compatíveis com modelos de IA maiores (como LLMs) e recursos de inferência mais complexos são essenciais para escalar as cargas de trabalho de IA para empresas.

Estas ferramentas de IA tornam a inferência mais poderosa e ajudam os engenheiros a usar os recursos com mais eficiência: 

• llm-d: os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento enormes para processar grandes quantidades de dados. Um framework de IA open source como o llm-d permite que os desenvolvedores usem técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.
• Inferência distribuída: permite que modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados. É como dizer que a “união faz a força” no contexto de software.  
• vLLM: significa modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source mantida pela comunidade de vLLM. Ele usa o armazenamento de GPU com mais eficiência para ajudar os LLMs a realizar cálculos em grande escala.

A importância da inferência de IA 

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. 

Veja casos de uso da IA preditiva

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. Escalar a IA na empresa pode exigir recursos computacionais e de armazenamento significativos. Modelos de raciocínio maiores e sofisticados podem ser complexos e não uniformes, o que torna a inferência mais lenta. Um framework como o llm-d pode resolver os desafios da inferência distribuída, capacitando desenvolvedores e engenheiros de IA com um sistema resiliente e observável que acelera a inferência em grande escala.
• 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. 

Saiba como a agentic AI pode ajudar você a escalar na empresa

A inferência de IA está sendo usada em casos de uso de alto volume e muitas variáveis. No entanto, a implantação de LLMs de maneira consistente e em grande escala exige muita capacidade computacional, recursos e habilidades operacionais especializadas. 

O vLLM pode superar esses desafios fazendo uso mais eficiente do hardware necessário para viabilizar a inferência de IA para a empresa. É por isso que o vLLM é muito interessante para os setores que precisam de flexibilidade e controle, além de velocidade.

Por ser uma solução open source, o vLLM permite às empresas: 

• Possuir e gerenciar suas próprias GPUs.
• Controlar os dados.
• Testar os modelos de última geração assim que eles são lançados.

O vLLM pode ser implantado em diversos hardwares, como GPUs NVIDIA e AMD, TPUs do Google, Intel Gaudi e AWS Neuron. O vLLM também não se restringe a um hardware específico. Isso significa que ele funciona na nuvem, no data center ou na edge.

Estas três empresas conhecidas usaram o vLLM para escalar 

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 em conjunto. 

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 conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.

Com o Red Hat AI, você pode acessar o Red Hat AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, assegurando implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.

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