Como a observabilidade capacita diretores de informação e diretores de tecnologia a acelerar a adoção da IA

A IA está transformando as indústrias com o potencial de adicionar trilhões à economia global. De acordo com um recente relatório da McKinsey, a IA generativa tem um imenso potencial, e estima-se que vai adicionar, anualmente, US$ 2,6 trilhões aos US$ 4,4 trilhões de valor à economia global. Os diretores de informação e de tecnologia têm um papel vital na captura desse valor. No entanto, a transição para a IA não é apenas uma questão de adoção de novas tecnologias. Ela requer uma cultura e infraestrutura que dê suporte e otimize sua implantação. Essa publicação do blog aprofunda nos principais desafios que dificultam a adoção da IA e destaca como a observabilidade pode ser um divisor de águas para executivos que buscam acelerar suas inatividades de IA.

O que é observabilidade de IA?

A observabilidade é a capacidade de medir os estados internos de um sistema ao examinar as suas saídas. É um aspecto vital do aplicativo moderno e da gestão de infraestrutura, englobando métricas, logs, eventos e traces para oferecer insights viáveis. Essa visão holística permite que as organizações detectem, entendam e diagnostiquem problemas em tempo real, garantindo operações tranquilas e eficientes.  

A observabilidade de IA estende esse conceito para o mundo complexo dos aplicativos viabilizados por IA. Com visibilidade profunda do desempenho do aplicativo de IA, qualidade dos dados e comportamento do sistema, as organizações podem otimizar a precisão, eficiência e confiabilidade. Além disso, as organizações podem mitigar riscos como imprecisões e parcialidades e tratar preocupações relacionadas à segurança e conformidade. Isso é essencial para garantir o uso responsável da IA na produção.

Os desafios da adoção da IA

Antes de mergulharmos em como a observabilidade pode ajudar na adoção da IA, é de vital importância reconhecer os desafios inerentes:

• Complexidade da implantação da IA: implantar modelos de IA tem sido um processo complexo e arriscado devido às demandas computacionais significativas e exigências de infraestrutura.
• Eficiência operacional: a integração contínua da IA em sistemas existentes pode ser desafiadora devido à complexidade operacional.
• Escalabilidade e desempenho: é crucial manter um ótimo desempenho do aplicativo de IA e garantir que a infraestrutura possa ser ampliada com eficiência para atender as demandas da IA.
• Gerenciamento de custos: monitorar com eficiência o consumo de recursos é vital para gerenciar os custos do modelo de IA e permanecer dentro das restrições orçamentárias.
• Qualidade de dados e imparcialidade: garantir dados de alta qualidade e confiáveis dos aplicativos de IA é essencial para garantir que eles sejam livres de parcialidades, toxicidades e alucinações. 
• Segurança e conformidade: mitigar os riscos de segurança e aderir às regulações de privacidade dos dados são preocupações vitais. 
• Cultura e conjunto de habilidades: estimular uma cultura orientada por IA e dotar as equipes com as habilidades necessárias são essenciais para uma adoção bem-sucedida.

Observabilidade: um catalisador para a adoção da IA

Simplificar a implantação do aplicativo de IA 

Tradicionalmente, implantar modelos de IA é um processo complexo e arriscado. As ferramentas de observabilidade agilizam esse processo permitindo que as equipes pré-validem os aplicativos de IA na preparação, garantindo mínimas interrupções nos sistemas de produção. Além disso, lançamentos automatizados com o monitoramento em tempo real permitem implantações rápidas e seguras. Caso apareça algum problema, as ferramentas de observabilidade permitem rollbacks instantâneos, minimizando o período de inatividade. E, por fim, capacidades métricas e de comparação detalhadas nessas ferramentas oferecem insights importantes sobre o desempenho das diferentes versões de modelo, guiando os cientistas de dados para a escolha ideal para implantação.

Manter a eficiência operacional

A integração contínua da IA nos sistemas existentes é frequentemente um desafio devido à complexidade operacional. A observabilidade ajuda a superar esse obstáculo, oferecendo uma visão centralizada de todas as métricas relevantes da sua stack de IA através de dashboards de fácil uso. Isso simplifica o monitoramento do desempenho e a resolução de problemas. Além do mais, o trace de ponta a ponta permite que você obtenha uma visão holística das transações e fluxos de dados nos aplicativos de IA, permitindo a identificação eficiente de gargalos e a otimização do fluxo de trabalho. A observabilidade também permite que você identifique proativamente problemas em potencial antes que eles piorem, garantindo a integração contínua da IA e operações mais tranquilas.

Escalabilidade e desempenho

Garantir a escalabilidade da infraestrutura e manter o desempenho são vitais para a adoção bem-sucedida da IA. As ferramentas de observabilidade permitem que você avalie continuamente o desempenho do seu aplicativo, modelos e infraestrutura de IA. Essa abordagem orientada por dados capacita você a otimizar a alocação de recursos e garante o desempenho ideal. Ao alocar os recursos de forma dinâmica com base em métricas de desempenho em tempo real fornecidas por soluções de observabilidade, você pode alcançar boa relação custo-benefício. Além disso, essas ferramentas ajudam a identificar e aliviar rapidamente gargalos nos recursos para prevenir a lentidão e garantir uma operação tranquila dos nossos sistemas de IA.

Gestão de custos

Gerenciar os custos associados aos aplicativos de IA pode ser desafiador. Ao oferecer insights detalhados sobre o recurso e consumo de token do seu aplicativo de IA, você pode identificar áreas para otimização. A observabilidade também permite dimensionar o custo-benefício através da alocação dinâmica de recursos com base nas métricas de desempenho em tempo real. Isso garante que você tenha os recursos necessários quando precisar, sem incorrer em despesas desnecessárias durante os períodos de baixa demanda. Além disso, as ferramentas de observabilidade podem ajudar a definir ineficiências em potencial nos seus fluxos de trabalho de IA, permitindo que você simplifique operações e elimine o uso de recursos ineficazes. Essa abordagem abrangente de gestão de custos capacita você a maximizar o retorno no investimento (ROI) das suas iniciativas de IA.

Garantir a qualidade dos dados e imparcialidade

Das estatísticas da Forbes, 75% dos consumidores estão preocupados com a desinformação da IA. Garantir que os modelos de IA entreguem resultados precisos e confiáveis é crucial para tratar dos problemas potenciais o quanto antes. A observabilidade oferece as ferramentas necessárias para identificar e mitigar riscos como parcialidade, alucinações e gargalos no desempenho. Ao monitorar continuamente os aplicativos de IA, você pode detectar proativamente e corrigir os problemas de qualidade de dados que possam impactar significativamente o desempenho do modelo. Além disso, capacidades de detecção avançada de anomalia nas plataformas de observabilidade ajudam a definir as inconsistências de dados que podem levar a saídas tendenciosas ou imprecisas. Adicionalmente, manter um registro detalhado das transformações de dados através da observabilidade aprimora a transparência e a responsabilidade, sendo essencial para o tratamento de preocupações quanto à imparcialidade e explicabilidade do modelo.

Segurança e conformidade aprimoradas

Segurança e conformidade são preocupações vitais ao adotar a IA. Com base no estudo de pesquisa ETR, 35% dos entrevistados têm preocupações com a segurança e 31% têm preocupações com conformidade e regulamentação que estão limitando o uso da IA na produção. As ferramentas de observabilidade tratam dessas preocupações oferecendo capacidades de monitoramento contínuas. Isso permite que você mantenha um olhar atento em atividades incomuns que poderiam indicar ameaças à segurança, permitindo que você tome decisões imediatas e proteja seus sistemas. Os recursos de log detalhado e auditoria dentro das soluções de observabilidade garantem adesão contínua às exigências regulatórias. Ademais, a observabilidade permite respostas mais rápidas e mais eficazes para incidentes de segurança, permitindo a rápida identificação e análise das ameaças potenciais.  

Transformação cultural e de habilidades

Construir uma cultura pronta para a IA na sua organização requer transparência e colaboração. As ferramentas de observabilidade promovem transparência e confiança fornecendo insights claros do desempenho do sistema e do comportamento do modelo de IA às equipes através de visualizações e dashboards. Além disso, essas ferramentas promovem a colaboração oferecendo plataformas de observabilidade compartilhadas, permitindo que equipes de diferentes campos colaborem com eficiência nas iniciativas de IA. Por fim, os insights em tempo real sobre os dados providos pelas soluções de observabilidade permitem uma cultura de aprendizagem contínua, impulsionando melhoria contínua nos seus sistemas e processos de IA.

A base para o sucesso da IA

Adotar a IA é uma jornada diversificada que requer não só investimento tecnológico, mas também visão estratégica. A observabilidade emerge como um capacitador crucial nessa jornada, oferecendo insights em tempo real que aprimoram a qualidade dos dados, a eficiência operacional, a escalabilidade, a segurança e a transformação cultural. Ao integrar a observabilidade no centro das estratégias de adoção da IA, as organizações podem navegar pelas complexidades da implantação da IA com mais eficiência, garantindo sucesso sustentado e uma vantagem competitiva no cenário orientado por IA.