O que é uma plataforma de IA?

Uma plataforma de IA é um ambiente unificado de ponta a ponta que as equipes de desenvolvimento usam para projetar, personalizar e gerenciar soluções de IA, ajudando a simplificar a inovação em IA em escala.

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O que é uma plataforma de IA e como ela funciona?

Uma plataforma de IA é um ambiente tecnológico integrado que oferece praticamente tudo o que as equipes de desenvolvimento precisam para projetar, personalizar e gerenciar aplicativos e agentes inteligentes com eficiência. Os usuários podem acessar com segurança modelos, agentes, ferramentas e infraestrutura para dar suporte a todo o ciclo de vida da IA — da ingestão de dados e do treinamento de modelos à implantação e ao monitoramento — por meio de uma interface única e unificada. Uma plataforma de IA pode implantar aplicativos e agentes de IA usando serviços de nuvem, em dispositivos locais ou em ambientes híbridos.

Principais conclusões

As plataformas de IA permitem que os usuários projetem, personalizem e gerenciem soluções de IA com eficiência e segurança, tudo por meio de uma única interface.
As plataformas de IA podem implantar aplicativos e agentes de IA usando serviços de nuvem, em dispositivos locais e em ambientes híbridos, conforme as necessidades da empresa.
As plataformas de IA integram dados, modelos, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, análise preditiva e outras funcionalidades da plataforma IA.
As organizações que adotam plataformas de IA podem simplificar o desenvolvimento, inovar em escala, reduzir custos e promover a conformidade.
Os casos de uso variam de acordo com o setor, incluindo a detecção de fraudes em cartões de crédito, o diagnóstico de doenças e a oferta de serviços de varejo personalizados.
Tendências a serem observadas incluem maior foco em IA multimodal, orquestração de agentes de IA e computação de borda.

Quais são as três principais maneiras de implantar aplicativos e agentes de IA?

Sua organização pode executar uma plataforma de IA em sua própria infraestrutura local ou usando serviços de nuvem. O acesso de desenvolvedores a serviços de nuvem, como plataforma como serviço (PaaS), IA como serviço (AIaaS) e modelos de IA como serviço (MaaS), pode ajudar a acelerar a entrega de novos aplicativos e agentes de IA.

Uma plataforma de IA também oferece à sua organização flexibilidade para implantar aplicativos e agentes de IA de três maneiras principais, cada uma com vantagens e casos de uso distintos:

Ambientes de nuvem
Os aplicativos e agentes de IA implantados usando ambientes de nuvem oferecem aos clientes maior escalabilidade e agilidade do que outros ambientes. Eles são ideais para uma variedade de organizações, de Startups a corporações globais, que desejam adotar rapidamente soluções inovadoras sem fazer investimentos iniciais em hardware.

Ambientes locais e de nuvem privada
Os aplicativos e agentes de IA implantados usando os próprios data centers de uma organização oferecem aos clientes maior controle e segurança de dados. Eles são frequentemente usados por organizações de saúde, finanças e outros setores com requisitos rigorosos de privacidade de dados e regulamentação.

Ambientes híbridos
Os ambientes híbridos combinam a flexibilidade e a escalabilidade das ofertas fornecidas pela nuvem com o controle local de dados confidenciais. Ao dar suporte à alocação de carga de trabalho entre ambientes, eles são adequados para organizações que devem atender a requisitos complexos de governança de dados e otimizar recursos.

Saiba mais sobre casos de uso reais para a implantação de uma plataforma de IA.

Principais componentes

O que procurar em uma plataforma de IA

Escolha uma plataforma de IA que tenha uma cadeia de ferramentas unificada composta por estes componentes essenciais:

Integração de dados

Conecta e ingere grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados de diversas fontes de dados. Uma plataforma de IA com robustas funcionalidades de integração de dados prepara automaticamente dados brutos para modelagem de IA, ajudando a garantir que eles sejam limpos, consistentes e precisos.

Ferramentas internas para desenvolvedores

Dá suporte a uma ampla gama de linguagens e estruturas de desenvolvimento e está integrado a ambientes como GitHub, Visual Studio e Microsoft Copilot Studio para que os desenvolvedores possam criar e escalar soluções de IA usando suas ferramentas preferidas. Ele também oferece ferramentas para experimentação, avaliação e depuração.

Modelos de aprendizado de máquina

Oferece modelos de machine learning predefinidos e personalizáveis de várias fontes e para diferentes casos de uso, como processamento de linguagem natural (NLP). Ele também oferece ferramentas para treinar, ajustar e implantar modelos. Saiba mais sobre inteligência artificial versus aprendizado de máquina (IA vs. ML).

Orquestração de agentes de IA

Facilita a integração de IA em processos operacionais e fluxos de trabalho existentes, permitindo que os usuários criem agentes de IA — sistemas autônomos que raciocinam, tomam decisões, automatizam tarefas e interagem com usuários ou dados. Uma plataforma de IA completa deve essencialmente servir como uma plataforma de agentes de IA.

IA generativa e IA preditiva

Oferece ferramentas de IA sofisticadas para criar texto, imagens e outros conteúdos, além de análise preditiva para descobrir insights acionáveis. Essas funcionalidades exigem recursos de computação significativos para executar grandes modelos de linguagem (LLMs), que usam aprendizado profundo para processar grandes volumes de dados não estruturados.

Interfaces e APIs amigáveis

Simplifica os fluxos de trabalho de desenvolvimento com interfaces e APIs fáceis de usar. Isso permite que desenvolvedores e usuários não técnicos interajam intuitivamente com modelos de IA e os integrem às suas soluções.

Ferramentas de implantação

Dá suporte à rápida implantação de soluções de IA, desde pequenos protótipos até aplicativos de nível empresarial, em escala. Isso é especialmente importante se sua organização manipular grandes volumes de dados ou executar aplicativos de IA em tempo real.

Ferramentas de monitoramento

Ajuda a manter altos níveis de desempenho monitorando soluções de IA em tempo real para detectar possíveis problemas, como redução da precisão e da eficácia do modelo. A plataforma de IA também deve simplificar as atualizações de modelo e o gerenciamento de versões.

Segurança e conformidade de nível empresarial

Oferece proteções internas para privacidade, segurança de conteúdo e conformidade regulamentar. Isso inclui ferramentas para detectar alucinações, injeções indiretas de prompt e vazamento de dados.

Quais são as vantagens de uma plataforma de IA?

Veja algumas maneiras importantes de usar uma plataforma de IA empresarial para inovar e competir com mais eficiência:

Acelere o retorno do investimento
Uma plataforma de IA permite que as equipes transformem rapidamente ideias inovadoras, do design da solução à implantação, usando modelos predefinidos, ferramentas fáceis de usar e fluxos de trabalho automatizados. Além disso, ao contrário das soluções de software tradicionais, ela dá suporte à inovação contínua por meio do desenvolvimento iterativo de modelos.

Dar suporte à escalabilidade
Uma plataforma de IA em execução em infraestrutura de nuvem ou híbrida pode escalar rapidamente os recursos de computação e armazenamento para dar suporte a grandes volumes de dados, demandas dos usuários e modelos complexos.

Economize custos por meio da interoperabilidade
Ferramentas de desenvolvimento e recursos de infraestrutura estão integrados em uma plataforma única e coesa que opera sem problemas com sistemas de TI, APIs e serviços de terceiros existentes.

Aumente a produtividade
As equipes podem projetar, gerenciar e monitorar modelos de aprendizado de máquina e outros modelos de IA usando fluxos de trabalho automatizados, dando-lhes mais tempo para dedicar a trabalhos de maior valor. Elas também podem criar agentes de IA que podem executar rapidamente tarefas manuais repetitivas com precisão.

Reduza riscos e promova a conformidade
Uma plataforma de IA com funcionalidades avançadas de proteção de dados e contra ameaças ajuda a garantir que as soluções de IA sigam as práticas recomendadas de segurança. Ela também simplifica a conformidade com regulamentos de privacidade de dados por meio da automação.

Promover a colaboração entre equipes
Cientistas de dados, engenheiros de dados e outros usuários podem se comunicar juntos e acessar fluxos de trabalho compartilhados por meio de um ambiente centralizado.

Aprimorar a tomada de decisões
Com uma plataforma de IA, sua organização pode fornecer com mais rapidez os dados em tempo real e os insights que indivíduos e equipes precisam para tomar decisões informadas.

Plataformas de IA em diversos setores

Organizações de todos os tamanhos e tipos estão adotando plataformas de IA. Veja alguns exemplos reais do que estão fazendo com agentes de IA, aplicativos e outras soluções:

Bancos e finanças

Melhorar o planejamento financeiro e a gestão de riscos gerando insights acionáveis a partir de pesquisas de analistas e outros relatórios e documentos financeiros.
Detectar fraudes em cartões de crédito analisando grandes volumes de dados transacionais em tempo real em busca de anomalias e notificando automaticamente os investigadores quando ocorrerem transações suspeitas.
Prever o risco de crédito determinando a probabilidade de inadimplência dos potenciais tomadores de empréstimo.

Educação

Dar suporte a aprendizado diferenciado gerando lições, tarefas e avaliações que atendam às necessidades de aprendizado de cada aluno.
Aumentar a produtividade dos professores automatizando tarefas rotineiras, como registrar presença e enviar lembretes aos alunos.

Governo

Aprimorar a resposta a emergências fornecendo aos socorristas insights em tempo real que melhoram a tomada de decisões em situações muitas vezes fatais.
Melhorar os serviços ao cidadão usando IA de conversação para responder a perguntas e orientar as pessoas aos recursos apropriados.

Serviços de saúde

Acelerar a detecção de doenças usando tecnologia de visão computacional para ajudar os radiologistas na leitura de imagens de diagnóstico.
Dar suporte ao autocuidado do paciente com treinadores da plataforma IA que oferecem diretrizes personalizadas de saúde e bem-estar com base na análise dos perfis dos pacientes, estilos de vida e objetivos e métricas de saúde.

Seguros

Simplificar as avaliações de subscrição identificando os fatores de risco de um potencial cliente com base na análise do histórico de declarações e outros dados relevantes.
Simplificar o processamento de declarações roteando automaticamente as declarações para as equipes de ajustadores apropriadas e usando tecnologia de reconhecimento de imagem para interpretar e classificar danos.

Produção

Acelerar o design de produtos usando tecnologia de design generativo para explorar diferentes opções de design com base em custo, materiais e outras considerações.
Aprimorar o controle de qualidade usando tecnologia de visão computacional para analisar componentes do produto em linhas de montagem e determinar se atendem às especificações.
Detectar proativamente problemas de equipamento analisando dados de sensores e de outros computadores.

Varejo

Personalizar experiências do cliente oferecendo serviços da plataforma IA que avaliam fotografias da pele de um cliente e recomendam produtos úteis.
Otimizar o gerenciamento de inventário ajustando automaticamente promoções ou estratégias de preços com base na análise em tempo real dos níveis de inventário e do desempenho de vendas.

Qual é o futuro das plataformas de IA?

Tendências emergentes
À medida que as tecnologias de IA amadurecem e os casos de uso prosperam, as plataformas de IA continuarão a evoluir para atender a novas demandas. Veja algumas das principais tendências a seguir:

IA multimodal: os modelos lidarão com texto, imagens, vídeo e áudio, como assistentes virtuais totalmente interativos, para habilitar experiências mais avançadas da plataforma IA.
Orquestração de agentes de IA: vários agentes de IA trabalharão juntos para executar automaticamente processos complexos que agentes únicos não podem executar sozinhos.
IA de borda: o processamento computacional ocorrerá com mais frequência diretamente em dispositivos, em vez de em servidores, aumentando a velocidade, além da privacidade e da segurança de dados.
Democratização da IA: as plataformas de IA continuarão expandindo o acesso dos usuários a funcionalidades avançadas de IA com modelos de IA predefinidos e ferramentas intuitivas.
IA sustentável: as organizações encontrarão novas maneiras de otimizar o uso de energia da IA para apoiar objetivos ambientais, sociais e de governança.
IA explicável (XAI): as ferramentas XAI tornarão a tomada de decisões da IA mais transparente e clara para os usuários finais.

Conclusão
Uma plataforma de IA corporativa é um ambiente tecnológico integrado que pode ajudar sua organização a criar, implantar e dimensionar aplicativos e modelos inteligentes com mais rapidez, eficiência e segurança. Seja na nuvem, local ou híbrida, ela pode fornecer aos seus desenvolvedores e outras equipes modelos de IA predefinidos e personalizados, ferramentas amigáveis, infraestrutura flexível e estruturas essenciais de governança.

Ao dar suporte a todo o ciclo de vida da IA, uma plataforma de IA abrangente é fundamental para fortalecer sua vantagem competitiva na era da IA.

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Perguntas frequentes

Inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas de computador que podem replicar tarefas humanas, como aprendizado, raciocínio e solução de problemas.
As plataformas de IA são ambientes integrados usados para desenvolver, implantar e gerenciar aplicativos e modelos de IA, facilitando a adoção de tecnologias de IA nas empresas.
Para configurar uma plataforma de IA, selecione um ambiente de nuvem, local ou híbrido que atenda às suas necessidades empresariais. Cada ambiente oferece vantagens distintas e dá suporte a diferentes casos de uso.
O futuro das plataformas de IA inclui soluções de IA multimodais e multiagente, computação de borda, IA explicável (XAI), ferramentas de IA low-code/no-code e práticas ambientalmente sustentáveis.
Sim, o Microsoft Azure é uma plataforma de IA abrangente para a criação e escala de soluções de IA em ambientes de nuvem. Ele fornece modelos de aprendizado de máquina predefinidos, ferramentas, infraestrutura e estruturas de governança.

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