A Cheesecake Labs publicou um novo material para executivos de tecnologia: Artificial Intelligence Beyond GenAI: State of Tech Research in 2024.
Por que este relatório importa
A IA é um mercado projetado em US$ 15,7 trilhões até 2030. Mas, com o volume de notícias e opiniões em torno da tecnologia, como identificar o que de fato importa?
Nosso relatório é direto e cobre o que você precisa saber como líder de tecnologia:
- Conheça o ecossistema técnico que sustenta a inovação em IA
- Veja a IA aplicada no mundo real e identifique oportunidades para o seu negócio
- Entenda os modelos de precificação de IA para dimensionar o custo do seu projeto
Se você está começando em IA ou quer aprimorar funcionalidades baseadas em IA nos produtos que já tem, este whitepaper ajuda a direcionar suas iniciativas.
As ferramentas que sustentam o crescimento da IA
O relatório destrincha as ferramentas essenciais em projetos de IA para você se situar. Mostramos o stack técnico que engenheiros e cientistas de dados usam para desenvolver modelos de IA, incluindo:
Linguagem principal e bibliotecas centrais
Python segue como a principal linguagem de desenvolvimento em IA porque tem bibliotecas amplas, otimizadas para machine learning local e de baixo custo computacional, entre elas:
- Pandas para análise e manipulação de dados de forma rápida e intuitiva
- Scikit-learn para mineração e análise de dados com eficiência
- Matplotlib para visualizações estáticas, animadas e interativas
- Streamlit para construir aplicações web e dashboards
Frameworks de deep learning
Os times de desenvolvimento usam estas ferramentas para construir e treinar redes neurais:
- TensorFlow para deploys em produção em larga escala, especialmente projetos com TPU
- PyTorch para treinar modelos mais rápido com suporte a GPU e CPU, adequado a modelos grandes e aplicações em tempo real
- JAX para machine learning de alto desempenho, com álgebra linear acelerada e diferenciação automática
- Keras para construir e treinar redes neurais em cima de TensorFlow, PyTorch ou JAX
Bancos de dados vetoriais
Esses bancos lidam com os grandes volumes de dados que sustentam as aplicações de IA de hoje:
- ChromaDB para armazenamento flexível, pensado para quem desenvolve em Python e JavaScript
- FAISS (do time de pesquisa em IA da Meta) para buscas por similaridade eficientes e clusterização de vetores densos, acessível por um wrapper em Python
- Pinecone para gestão de dados escalável na nuvem
Serviços de IA prontos para uso
Esses modelos prontos podem ser customizados para tarefas específicas, o que permite fazer o deploy de soluções de IA rapidamente, sem um treinamento extenso:
- Amazon SageMaker para criar, treinar e experimentar novos modelos fundacionais de ML e modelos open source
- Google Colab para programar em time, com acesso gratuito a Jupyter Notebooks online
- Amazon Bedrock para conectar a diversos modelos fundacionais das principais empresas de IA, com treinamento usando dados próprios e provisionamento sob demanda ou por tempo contratado
- Amazon Kendra para soluções de busca inteligível usando LLMs
- Predibase para criar e fazer fine-tune de instâncias com modelos fundacionais open source usando dados próprios
- Google Vertex AI para criar instâncias de modelos open source e de terceiros, treinar modelos customizados e desenvolver código experimental
Casos de uso de IA no mundo real
A IA está em toda parte, de assistentes virtuais a diagnósticos médicos. O relatório examina alguns dos principais avanços em IA e seus usos práticos:
- Plataformas de processamento de linguagem natural capazes de gerar linguagem humana (como Google Cloud NL API e IBM Watson) já são amplamente aplicadas em filtragem de e-mails, assistentes inteligentes, texto preditivo, tradução de idiomas e extração de dados.
- Tecnologias de speech-to-text como o Apple SiriKit convertem fala em texto para comandos de voz e transcrições, enquanto tecnologias de text-to-speech como o AVSpeechSynthesizer, da Apple, transformam texto escrito em áudio para dispositivos controlados por voz.
- Plataformas de chatbot como Dialogflow e Pandorabots simulam conversas humanas para dar respostas e suporte automatizados em diferentes setores.
- Ferramentas de geração de conteúdo como o OpenAI GPT aceleram a produção de materiais de marketing, como posts de blog, conteúdo para redes sociais e descrições de produto.
- Sistemas de recomendação como Amazon Personalize e Google Recommendations analisam dados de uso para sugerir produtos, serviços e conteúdos direcionados.
- Ferramentas de análise preditiva como Google Cloud AI Platform e Microsoft Azure Machine Learning cruzam dados e algoritmos para prever resultados futuros, o que as torna úteis em detecção de fraude, segmentação de clientes, modelagem de risco e saúde.
O custo de inovar com IA
Qual é o desembolso financeiro de um projeto de IA? O relatório detalha os modelos de precificação mais comuns para ajudar você a escolher tecnologias com custo eficiente:
- Precificação por recurso cobra pelo tempo total e pelos recursos computacionais consumidos no desenvolvimento do modelo.
- Precificação por unidade de computação cobra os recursos de nuvem conforme o tipo de hardware usado (TPU ou GPU).
- Precificação de modelos generativos calcula a cobrança pelo volume de dados processados, considerando itens como as saídas de embeddings.
Também incluímos exemplos reais de precificação do Amazon SageMaker e do Amazon Bedrock para mostrar como os custos se estruturam na prática.
Um case exclusivo da Cheesecake Labs
Veja como construímos um chatbot de base de conhecimento que usa o conteúdo dos nossos blogs para responder perguntas sobre os serviços da Cheesecake Labs.
Detalhamos o percurso técnico do projeto, incluindo como usamos LangChain, ChromaDB e Amazon Bedrock para desenvolver e refinar esse modelo de LLM. O processo pode render ideias para o seu próprio trabalho com IA.
Acertar em IA no seu negócio
Projetos de IA bem-sucedidos partem de uma leitura clara de onde essa tecnologia está e para onde ela vai.
Baixe o relatório completo para entender melhor o cenário de IA e começar a planejar seu stack técnico e seu orçamento.
Tem um projeto de IA e precisa de um parceiro de desenvolvimento para tirar do papel? Vamos conversar.
