Colocando cargas de trabalho de inteligência artificial e aprendizado de máquina na nuvem

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A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) são algumas das tecnologias corporativas mais badaladas e cativaram a imaginação dos conselhos, com a promessa de eficiência e custos mais baixos, e do público, com desenvolvimentos como carros autônomos e carros autônomos. táxis aéreos quadricópteros.

Obviamente, a realidade é bem mais prosaica, com empresas buscando a IA para automatizar áreas como recomendações de produtos on-line ou detectar defeitos nas linhas de produção. As organizações estão usando IA em setores verticais, como serviços financeiros, varejo e energia, onde os aplicativos incluem prevenção de fraudes e análise de desempenho de negócios para empréstimos, previsão de demanda para produtos sazonais e processamento de grandes quantidades de dados para otimizar redes de energia.

Tudo isso fica aquém da ideia de IA como uma máquina inteligente nos moldes de 2001: A Space Odyssey's HAL. Mas ainda é um mercado em rápido crescimento, impulsionado por empresas que tentam extrair mais valor de seus dados e automatizar inteligência e análise de negócios para melhorar a tomada de decisões.

A empresa de análise do setor Gartner, por exemplo, prevê que o mercado global de software de IA chegará a US$ 62 bilhões este ano, com o crescimento mais rápido vindo da gestão do conhecimento. Segundo a empresa, 48% dos CIOs pesquisados ​​já implantaram inteligência artificial e aprendizado de máquina ou planejam fazê-lo nos próximos 12 meses.

Grande parte desse crescimento está sendo impulsionado pelo desenvolvimento da computação em nuvem, pois as empresas podem aproveitar os baixos custos iniciais e a escalabilidade da infraestrutura em nuvem. O Gartner, por exemplo, cita a computação em nuvem como um dos cinco fatores que impulsionam o crescimento da IA ​​e ML, pois permite que as empresas "experimentem e operacionalizem a IA mais rapidamente com menor complexidade".

Além disso, os grandes provedores de nuvem pública estão desenvolvendo seus próprios módulos de IA, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de documentos e aplicativos de ponta para dar suporte a processos industriais e de distribuição.

Alguns dos aplicativos de crescimento mais rápido para IA e ML estão relacionados ao comércio eletrônico e à publicidade, pois as empresas procuram analisar padrões de gastos e fazer recomendações, além de usar a automação para direcionar a publicidade. Isso aproveita o crescente volume de dados de negócios que já residem na nuvem, eliminando os custos e a complexidade associados à movimentação de dados.

A nuvem também permite que as organizações façam uso de análises avançadas e recursos de computação, que muitas vezes não são econômicos para serem desenvolvidos internamente. Isso inclui o uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) dedicadas e volumes de armazenamento extremamente grandes possibilitados pelo armazenamento em nuvem.

"Esses recursos estão além do alcance das ofertas locais de muitas organizações, como processamento de GPU. Isso demonstra a importância da capacidade de nuvem nas estratégias digitais das organizações", diz Lee Howells, chefe de IA da empresa de consultoria PA Consulting.

As empresas também estão desenvolvendo experiência no uso de IA por meio de serviços baseados em nuvem. Uma área de crescimento é AIOps, onde as organizações usam inteligência artificial para otimizar suas operações de TI, especialmente na nuvem.

Outro é o MLOps, que o Gartner diz ser a operacionalização de vários modelos de IA, criando "ambientes de IA compostos". Isso permite que as empresas construam modelos mais abrangentes e funcionais a partir de blocos de construção menores. Esses blocos podem ser hospedados em sistemas locais, internos ou em ambientes híbridos.

Assim como os provedores de serviços em nuvem oferecem os blocos de construção de TI – computação, armazenamento e rede – eles também estão construindo uma variedade de modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Eles também estão oferecendo serviços baseados em IA e ML que empresas ou empresas de tecnologia terceirizadas podem incorporar em seus aplicativos.

Essas ofertas de IA não precisam ser processos de ponta a ponta, e muitas vezes não são. Em vez disso, eles fornecem funcionalidades que seriam caras ou complexas para uma empresa fornecer a si mesma. Mas também são funções que podem ser executadas sem comprometer a segurança da empresa ou requisitos regulatórios, ou que envolvam migração de dados em larga escala.