Empresas de todo o mundo estão em busca de cientistas de dados para desenvolver modelos de Machine Learning e experimentar Inteligência Artificial. Confira 5 recursos de ModelOps que podem aumentar a produtividade das equipes.
Cada vez mais é possível perceber o aumento da presença do uso de soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning dentro das empresas. Acontece que, apesar de serem ótimas ferramentas para melhorar processos e aperfeiçoar produtos e serviços, nem sempre é fácil ou intuitivo aplicar esses conceitos no dia a dia. Muitas vezes, a equipe não está preparada para lidar com novas tecnologias, e a empresa tem dificuldade em perceber o retorno financeiro do investimento em IA.
Essas questões são discutidas no relatório State of ModelOps, mostrando que 51% das grandes empresas que possuem hoje pilotos ou experimentos em estágio inicial de inteligência artificial, ainda não os colocaram em produção. Além disso, apenas 38% das empresas consultadas no estudo afirmaram que podem responder a perguntas executivas sobre o retorno do investimento em IA. Enquanto isso, 43% disseram que sua empresa é ineficaz em encontrar e corrigir problemas em relação a esse tipo de tecnologia.
Assim, é possível perceber que o uso de Inteligência Artificial e de modelos de Machine Learning dentro das organizações é presente, mas possui diversos desafios. A questão agora é tentar entender como esses problemas podem ser resolvidos para aumentar a produtividade do negócio, bem como garantir um desenvolvimento e gerenciamento de modelos de Machine Learning mais eficientes.
Neste artigo, vamos discutir sobre os principais insights que podem ser retirados do relatório State of ModelOps 2022, e apontar cinco recursos de ModelOps que podem ser utilizados para melhorar a produtividade da ciência de dados dentro das empresas. Então, vamos começar!
Do que falamos quando falamos em ModelOps
Primeiramente, é preciso explicar do que se trata o ModelOps. Basicamente, é uma sigla que significa sucesso no uso de Inteligência Artificial empresarial. MLOps é uma abreviação para Operações de Machine Learning, sendo um conjunto de práticas recomendadas para que as empresas executem sistemas de Inteligência Artificial com sucesso e eficácia.
Atualmente, os cientistas de dados possuem diversas ferramentas de análise à escolha para desenvolver modelos de Machine Learning. Assim como plataformas MlOps criadas especificamente para ajudar as equipes de ciência de dados a integrar suas ferramentas de análise, executar experimentos e implementar seus modelos de ML durante o processo de desenvolvimento.
O problema é que nem sempre essa é uma tarefa simples, pelo contrário. Há muita complexidade envolvida no uso de ML e IA dentro de um negócio. É nesse sentido que plataformas de MlOps podem ajudar a automatizar fluxos de trabalho ineficientes e feitos de forma manual, agilizando as etapas de construção e gerenciamento de modelos Machine Learning.
Principais insights presentes no relatório
O relatório State of ModelOps oferece insights interessantes e convincentes sobre os grandes desafios, tendências e estratégias que estão surgindo no uso de ModelOps e Inteligência Artificial.
Os principais destaques do estudo dizem respeito à expectativa organizacional a respeito do retorno dos investimentos nesta área. Segundo o relatório, 86% dos entrevistados dizem que os executivos de sua empresa estão exigindo respostas sobre o retorno de seus investimentos em IA, mas, como já citado anteriormente, apenas 38% dessas empresas estão aptas a apontar esses resultados.
Além disso, uma das grandes mudanças em relação ao relatório do ano passado é que, agora, 100% das empresas entrevistadas possuem um orçamento exclusivamente dedicado para ModelOps. Em 2021, essa porcentagem era de 51%. Hoje, isso representa um total de US$ 1,8 bilhão em receita anual para aplicação em ModelOps.
Já entre os problemas mais recorrentes, o relatório aponta que 80% das empresas entrevistadas afirmam que a falta de profissionais com habilidades e expertise no assunto acaba criando obstáculos na aplicação dessas tecnologias.
Apesar dos desafios, é possível perceber que o último ano foi extremamente importante para o crescimento do uso de modelos ModelOps dentro das organizações. Ainda assim, existe um longo caminho a ser percorrido. É preciso que líderes e profissionais de ciência de dados voltados para o uso de Inteligência Artificial estabeleçam quem são os responsáveis pela aplicação do ModelOps dentro das empresas, estabelecendo funções para monitoramento, gerenciamento e desenvolvimento desses sistemas.
A ideia é que, cada vez mais, os cientistas de dados estejam aptos a focar na criação de valor desses modelos, utilizando as ferramentas disponíveis e encontrando formas de maximizar o retorno de seus investimentos em Inteligência Artificial.
Em outras palavras: é preciso aprender a operacionalizar o uso de soluções em IA e ML. E para isso os modelos precisam, de fato, serem implantados no “mundo real”, para que a empresa possa lidar com as dificuldades e problemas que aparecerem, e aos poucos desenvolverem uma estrutura ou metodologia para reduzir o esforço manual e agilizar a implantação de modelos de ML. Essa estrutura é o que chamamos de ModelOps.
5 recursos de ModelOps para melhorar a produtividade
Por fim, um dos pontos centrais do relatório State of ModelOps 2022 é a respeito das 5 capacidades de modelos que aumentam a produtividade da ciência de dados. Isso porque, para começar a pensar em como ajudar os cientistas de dados a implantar, gerenciar e fornecer relatórios de negócios em modelos compatíveis, é preciso fazer uso dos melhores recursos.
A seguir, falaremos um pouco sobre 5 ModelOps criados e pensados para melhorar a produtividade da ciência de dados.
1. Uso de catálogo de modelos de aprendizado de máquina
Da mesma forma que a governança e as operações de dados fazem uso de catálogos de dados como fonte de acesso para conjuntos de dados disponíveis, os ModelOps podem fornecer transparência operacional aos modelos de Machine Learning.
Dessa forma, a produtividade dos cientistas de dados pode ser medida pela rapidez com que eles podem levar esses modelos ao mercado, e por isso é necessário possuir uma forma centralizada de armazenar todas as informações relacionadas ao modelo, como dados, experimentos, métricas e hiperparâmetros.
2. Criação de um caminho consistente e automatizado para a produção
A implementação de um caminho consistente e automatizado é extremamente importante, especialmente quando os modelos preditivos exigem revisões de conformidade. Nesse sentido, o uso de plataformas ModelOps, com listas de verificação de prontidão, fluxos de trabalho automatizados e controles de acesso integrados para governança, facilita e agiliza o trabalho dos desenvolvedores.
3. Monitoramento de modelos de Machine Learning
Automatizar e implantar modelos de ML mais rapidamente pode acabar se tornando um problema se não houver uma forma eficaz de monitoramento desses modelos operacionais, acompanhando o ritmo do desenvolvimento.
Assim, com a ajuda das plataformas ModelOps, os cientistas de dados podem desenvolver modelos mais rapidamente, inclusive simplificando a implantação e o monitoramento dessas plataformas. A ideia é poder identificar precocemente qualquer mudança nesses modelos, permitindo que o cientista de dados possua maior precisão nos resultados, diminuindo o risco de problemas e impactos negativos nos negócios.
4. Fornecer relatórios sobre os impactos nos negócios
Outro recurso importante de ModelOps é através do uso de relatórios para medir os impactos desses modelos nos negócios. Afinal, quando os cientistas de dados implantarem modelos de ML, é importante que os investidores saibam se esse movimento está realmente valendo a pena.
Afinal, como as empresas buscam cada vez mais por decisões rápidas e precisas, é preciso ter formas de medir a produtividade de um cientista de dados, em conjunto com a produtividade dos analistas e usuários de negócios que a Inteligência Artificial envolve.
5. Fornecer recursos para o suporte do ciclo de vida do Machine Learning
Por fim, é preciso que a empresa possa fornecer alguns recursos importantes para dar suporte ao ciclo de vida dos modelos de ML. Entre os recursos das plataformas ModelOps que mais melhoram a produtividade da ciência de dados estão:
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realizar o gerenciamento de implantações de produção, com recursos de versão e reversão;
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permitir a colaboração com outros cientistas de dados, promovendo o compartilhamento de conhecimento entre os profissionais;
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identificar e ajudar a priorizar quais modelos em produção estão com baixo desempenho ou precisam de suporte;
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melhorar a audibilidade do modelo e os relatórios de auditoria;
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automatizar os relatórios de negócios para que os cientistas de dados tenham uma única fonte para compartilhar com todas as partes interessadas.
Conclusão
Enfim, esses são alguns dos recursos que as empresas hoje podem fazer uso para gerar impactos melhores no uso de Inteligência Artificial e Machine Learning.
A verdade é que cada vez mais organizações farão uso dessas tecnologias, e por este motivo é preciso pesquisar e aprender as melhores formas de utilizar os ModelOps a favor da organização, ajudando os cientistas de dados a gerenciar e demonstrar os resultados que o uso desses modelos pode trazer para a empresa.
Você pode conferir o relatório State Of ModelOps de 2022 completo (versão em inglês) aqui!
