A inteligência artificial (IA) é uma jornada que começa com dados. Portanto, a IA não pode existir sem uma arquitetura de informação (AI) adequada. Ser capaz de obter valor comercial e percepções a partir dos dados nem sempre é fácil. A infraestrutura legada é inadequada para cargas de trabalho de IA e os silos de dados tornam difícil obter uma visão holística de todas as suas informações, limitando o valor da IA.
Cada vez mais, as organizações estão migrando para a nuvem híbrida para responder às necessidades de negócios em evolução. Porém, à medida que os dados são cada vez mais distribuídos, torna-se difícil fornecer proteção e gerenciamento adequados. Além disso, a infraestrutura que não foi construída para IA e nuvem híbrida não é flexível o suficiente para responder às demandas e cargas de trabalho modernas sem adicionar complexidade.
Neste artigo, vamos explicar a importância de uma arquitetura da informação adequada para se obter o máximo de proveito dos recursos da Inteligência Artificial.
Como otimizar a IA e o armazenamento de dados
A melhor Inteligência Artificial é construída sobre uma base de dados que são coletados, organizados e analisados cuidadosamente e, em seguida, inseridos no negócio. Essa base também deve ser aberta, flexível e permitir o acesso a dados de todos os tipos, onde quer que eles estejam.
Todo projeto de IA bem-sucedido passa por um processo de várias etapas que começa com os dados corretos e avança para o uso amplo de IA. Pesquisa do IDC patrocinada pela IBM aponta que 76% dos tomadores de decisão de TI consideram a IA será uma parte importante de sua estratégia de transformação digital nos próximos um a dois anos.
Desafios para a adoção da Inteligência Artificial
A adoção da IA tem os seus desafios. Afinal, a infraestrutura de armazenamento de uso geral que as organizações estão acostumadas a usar precisa ser substituída ou complementada com sistemas de armazenamento voltados para tarefas específicas de IA. Além disso, a adoção dessa tecnologia requer:
- Mudança de experimentos para escalonamento de IA para valor de negócios. A modernização para uma transformação digital focada em IA requer experiência em novos padrões de desenvolvimento, implementação e desenvolvimento de soluções de IA em escala.
- Infraestrutura / complexidade legada. As organizações não podem mais usar a computação tradicional de uso geral ou a infraestrutura de armazenamento legada. Essa infraestrutura desatualizada aumenta a complexidade e não é flexível o suficiente para responder às demandas de carga de trabalho de IA. Em vez disso, eles devem empregar uma computação escalonável, com uma infraestrutura de armazenamento igualmente escalonável, de alto desempenho, integrada, flexível e segura.
- Silos de dados. O armazenamento normalmente é implementado com soluções de armazenamento específicas, que criam silos de dados. Esses silos não são integrados, nem apresentam um conjunto abrangente de soluções de infraestrutura, resultando na falta de acesso global aos dados.
Não é nenhuma surpresa que muitas organizações não tenham certeza de como proceder e não tenham um entendimento claro de como melhor aproveitar a IA em seu benefício. Por isso, a IBM criou uma abordagem prescritiva para acelerar a jornada para a IA chamada AI Ladder (do inglês, Escada para a Inteligência Artificial).
O AI Ladder é uma estrutura que acelera a sua capacidade de coletar e organizar dados, obter insights mais profundos e aproveitar a análise de dados baseada em IA. Essa abordagem permite que a sua empresa aproveite melhor os insights gerados pela IA.
A importância da arquitetura de informação para a IA
À medida que as empresas começam a se modernizar, elas buscam fornecer uma arquitetura capaz de impulsioná-las para o futuro. A jornada para a IA consiste em mover os dados da ingestão para insights com uma arquitetura da informação que possa ser integrada facilmente em toda a organização.
Para isso, é importante que cada parte do AI Ladder forneça uma integração para toda a jornada. Começar um projeto em uma parte da jornada é bom, mas também é fundamental garantir que o projeto considere uma arquitetura da informação geral para IA para otimizar recursos e modernizar a sua infraestrutura.
Colete: Os dados são o combustível que alimenta a IA, mas podem ficar presos ou armazenados de uma forma que se torna difícil ou proibitivo mantê-los ou expandi-los. Você precisará liberar esses dados para que eles possam expandir da extremidade ao núcleo para a nuvem pública em uma infraestrutura simples e econômica.
Organize: A IA só pode ser tão boa quanto os dados nos quais ela se baseia. As empresas devem entender completamente quais dados possuem, para que possam aproveitá-los para IA e outras necessidades organizacionais. Isso inclui questões de conformidade, otimização de dados, catalogação de dados e governança de dados.
Analise: A análise é crítica para a jornada de IA e deve fornecer alto desempenho para análise rápida e conexão perfeita com o data lake e o catálogo de armazenamento. Por isso, as empresas precisam criar infraestruturas de IA que ofereçam confiança em seus dados e permitam acessá-los onde quer que estejam.
Infundir: Os desafios de negócios podem se tornar uma oportunidade para explorar, compreender, prever e trazer uma infraestrutura de IA para cada organização. Desse modo, as empresas estarão capacitadas a usar os dados e o armazenamento de IA para aproveitar essa infraestrutura de mais maneiras que agreguem valor para elas.
Modernizar: Uma IA sólida é a base para IA e nuvem híbrida. Modernizar a sua infraestrutura significa construir uma base que não apenas aproveite as vantagens das tecnologias nativas da nuvem, mas também conduza a IA em toda a organização.
O IBM Storage para dados e IA oferece a flexibilidade necessária para responder às cargas de trabalho de IA e se integra ao Kubernetes e à plataforma Red Hat® OpenShift®, facilitando a implementação de aplicativos nativos da nuvem.
Em parceria com a IBM, a IT TCS está empenhada em fornecer soluções que tornam mais fácil descobrir, acessar e gerenciar dados em seus ambientes de nuvem híbrida cada vez mais complexos. Entre em contato conosco e faça a sua avaliação para encontrar as soluções certas para o seu negócio.
Fontes: Accelerating AI Modernization with Data Infrastructure, do IDC, patrocinado pela IBM. Linki: https://www.ibm.com/downloads/cas/RP6K1VRW
