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Definindo Inteligência Artificial corporativa: de ETL à infraestrutura de IA moderna

Em 13/07/2021

Vamos deixar um pouco de lado o hype do marketing e definir a inteligência artificial empresarial. A IA corporativa simula as funções cognitivas da mente humana - aprendizado, raciocínio, percepção, planejamento, solução de problemas e autocorreção - com sistemas de computador. 

O chamado “Enterprise AI” faz parte de uma variedade de aplicativos de negócios, como sistemas especialistas, aprendizado de máquina, reconhecimento de voz e reconhecimento de imagem.

A IA corporativa também abrange ferramentas de automação, incluindo processos robóticos, que executam tarefas repetíveis de alto volume, de outra forma manipuladas por trabalhadores humanos, bem como robôs físicos encontrados em depósitos ou nas linhas de produção da fábrica. 

Em última análise, essa combinação aumenta a eficiência e ajuda a realizar tarefas repetitivas e perigosas.

Além disso, o aprendizado de máquina (Machine Learning - ML) permite que os computadores aprendam sem programação explícita. 

O aprendizado de máquina evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e teoria de aprendizado computacional em IA, e agora envolve a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados.

Na prática, as empresas desejam maiores insights de negócios e vantagens competitivas. Esse fator está impulsionando o aumento da demanda por usos de IA corporativa e big data

À medida que as empresas coletam mais e mais dados de uma variedade de fontes, a inteligência artificial pode ajudar a identificar tendências e padrões com muito mais eficiência do que as pessoas.

A IA impacta amplamente as estratégias de gerenciamento de dados corporativos e as infraestruturas de TI, e as organizações precisam tomar medidas para apoiar as iniciativas de IA. 

Por exemplo, uma infraestrutura de IA deve oferecer suporte a estruturas como TensorFlow, Caffe, Theano e Torch, bem como ambientes de GPU, para fornecer potência computacional rápida.

Muitos recursos de infraestrutura de IA vêm das ofertas de nuvem e infraestrutura como serviço. Os provedores de serviços devem continuar a oferecer suporte à funcionalidade de IA e integrá-la como um componente-chave de sua infraestrutura e serviços.

Entretanto, do ponto de vista da ciência de dados, os conjuntos de informações estão ficando maiores e descompactá-los para obter uma alavancagem de negócios criteriosa tornou-se um desafio.

Os cientistas de dados em muitas organizações começaram a procurar soluções que possam tirar esse fardo de seus ombros. 

No auge desse desafio crescente, as estações de trabalho de ponta estão capacitando cientistas de dados em todo o mundo a explorar conjuntos de dados de vários bilhões de registros em tempo real.

Mas por que escolher uma estação de trabalho e não a nuvem?

Não há dúvida de que a proliferação de serviços em nuvem democratizou a ciência de dados. Os provedores de nuvem oferecem uma ampla gama de serviços para derivar inteligência para as empresas. 

Portanto, todas as organizações estão optando pela nuvem em vez de uma estrutura local? A resposta é não. Os motivos podem ser muitos. Um deles é 'performance'.

A chegada de redes 5G e um boom de dispositivos conectados como parte da Internet das Coisas (IoT) produzirá grandes quantidades de dados em tempo real - todos os quais precisarão ser analisados ??rapidamente para informar decisões de negócios oportunas com ajuda da Inteligência Artificial. 

Em um mundo de tecnologias emergentes e novos modelos analíticos poderosos, a velocidade é tão crítica quanto a precisão - e, neste mundo, a nuvem ficará aquém.

Empresas, a exemplo da NVidia com uso de sistemas DGX, projetaram linhas de produtos para que os cientistas de dados possam maximizar a produtividade, reduzir a latência e reduzir o custo dos projetos de ciência de dados com as estações de trabalho construídas para garantir o mais alto nível de compatibilidade, suporte e confiabilidade. 

Os cientistas de dados podem aproveitar o poder de processamento, com uso GPUs de classe mundial, em seu fluxo de trabalho para lidar com os maiores conjuntos de dados e cargas de trabalho de computação intensiva. 

As estações de trabalho de ciência de dados com tecnologia NVIDIA, por exemplo, vêm com uma pilha abrangente de softwares de ciência de dados testados e hardware otimizados. 

Esses equipamentos apresentam processamento de dados e bibliotecas de aprendizado de máquina otimizado, fornecendo às empresas fluxos de trabalho acelerados para preparação de dados mais rápida, treinamento de modelo e visualização de informações.

O retorno do investimento em infraestrutura de um cliente depende de sua produtividade. Isso vem da capacidade de ser rápido e flexível ao executar vários tipos de cargas de trabalho de IA.

É por isso que os usuários corporativos precisam de sistemas flexíveis, mas poderosos, que possam colocar uma variedade de modelos de IA em produção rapidamente, acelerando o tempo de lançamento no mercado e maximizando a produtividade de suas valiosas equipes de ciência de dados.

Sobre a RISC Technology

A RISC Technology, primeira revenda Elite NVIDIA da América Latina, atua desde 1999 com a visão de criar novas possibilidades de tecnologia que tragam impactos positivos às empresas.

Nossa equipe é composta por profissionais com o mais alto nível de conhecimento, experiência comprovada e competência para atender o mercado corporativo no desenvolvimento de projetos para solucionar quaisquer necessidades empresariais de tecnologia.

Pela excelência conquistada, a RISC Technology trabalha com as principais referências globais em tecnologia: NVIDIA, Mellanox, Hewlett Packard Enterprise, Veeam, Aruba, Red Hat, Microsoft e VMware.

Partimos da premissa de proteger e preservar os investimentos de nossos clientes, impulsionando o desempenho e alinhando os métodos de TI com a realidade de cada negócio.

Pelo atendimento modelo, transparência de relacionamento e elevada experiência técnica, a RISC Technology oferece soluções completas em infraestrutura com as práticas mais inovadoras do mercado.

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