As empresas utilizam cada vez mais a inteligência artificial para otimizar a sua eficiência operacional e inovação de produtos. Um inquérito recente mostra que 40% das empresas inquiridas pretendem aumentar os seus investimentos em tecnologias de IA devido aos rápidos avanços na IA generativa.
No entanto, uma desvantagem do seu uso crescente é que a IA – particularmente a IA generativa – é computacionalmente intensiva e os custos aumentam com a quantidade de dados nos quais os modelos de IA são treinados. Existem três razões principais pelas quais a IA pode rapidamente se tornar um impulsionador de custos se não for controlada:
- IA consumida Recursos adicionais: A execução de modelos de IA e a consulta de dados requerem grandes quantidades de recursos computacionais na nuvem, resultando em custos mais elevados da nuvem.
- IA requer Mais poder de computação e espaço de armazenamento: Os dados de IA de treinamento consomem muitos recursos e são caros devido ao aumento do poder de computação e aos requisitos de espaço de armazenamento.
- Líderes de IA Transferências frequentes de dados através de: Como as aplicações de IA exigem transferências frequentes de dados entre dispositivos de ponta e provedores de nuvem, podem ser incorridos custos adicionais de transferência de dados.
Se as empresas quiserem ter sucesso com a sua implementação de IA, devem compreender e otimizar as causas do aumento dos custos. Isto pode ser feito através da adoção de uma estratégia sólida de FinOps. FinOps é uma abordagem de gerenciamento de nuvem pública que visa controlar os custos de uso da nuvem e onde finanças e DevOps se encontram. Além disso, as empresas devem considerar a observabilidade da IA.
Noções básicas de observabilidade de IA
Observabilidade de IA é o uso de inteligência artificial para capturar dados de desempenho e custos gerados por vários sistemas em um ambiente de TI. Além disso, a observabilidade da IA também fornece às equipes de TI recomendações sobre como mitigar esses custos. Como a observabilidade da IA apoia iniciativas de FinOps na nuvem, destacando como a adoção da IA aumenta os custos devido ao aumento do uso de recursos de armazenamento e computação. Como a observabilidade da IA monitoriza a utilização de recursos em todas as fases das operações de IA - desde o treino do modelo até à inferência e ao acompanhamento do desempenho do modelo - as empresas podem encontrar um equilíbrio ideal entre a precisão dos seus resultados de IA e a utilização eficiente dos recursos, otimizando os custos operacionais.
Melhores práticas para otimizar custos de IA
- Abordagem baseada na nuvem e na borda para IA: A IA baseada em nuvem permite que as empresas executem IA na nuvem sem se preocupar em gerenciar, implantar ou hospedar servidores. A IA baseada na borda permite que as funções de IA sejam executadas em dispositivos de ponta, como smartphones, câmeras ou até mesmo sensores, sem a necessidade de transferir os dados para a nuvem. Assim, ao adotar uma abordagem de IA baseada na nuvem e na borda, as equipes de TI podem se beneficiar da flexibilidade, escalabilidade e modelo de pagamento conforme o uso da nuvem, ao mesmo tempo que reduzem a latência, a largura de banda e os custos de envio de dados de IA para reduzir os processos baseados em nuvem. .
- Conteinerização: A conteinerização possibilita empacotar aplicativos e dependências de IA em uma única unidade lógica que pode ser facilmente implantada em qualquer servidor com as dependências necessárias. Em vez de ajustar estaticamente a infraestrutura aos picos de carga, as empresas podem utilizar uma infraestrutura de contentores dinamicamente escalável para aplicações de IA, ao mesmo tempo que otimizam os custos.
- Monitoramento contínuo do desempenho do modelo de IA: Depois que uma empresa treina modelos de IA com base em seus dados, é importante monitorar continuamente a qualidade e a eficácia do algoritmo. O monitoramento de modelos de IA ajuda a identificar áreas de melhoria e “desvios”. Com o tempo, muitas vezes pode-se presumir que os modelos de IA se desviarão das condições reais e, portanto, se tornarão menos precisos. As equipes de TI podem precisar ajustar modelos para levar em conta novos pontos de dados. A diminuição do poder preditivo em decorrência de alterações em ambientes reais que não foram levadas em consideração nos modelos deve, portanto, ser monitorada.
- Otimização de modelos de IA: Esta tarefa anda de mãos dadas com o monitoramento contínuo dos modelos. Trata-se de otimizar a precisão, a eficiência e a confiabilidade da IA de uma empresa usando técnicas como limpeza de dados, compactação de modelos e observabilidade de dados para garantir a precisão e a pontualidade dos resultados da IA. A otimização dos modelos de IA pode ajudar a economizar recursos de computação, espaço de armazenamento, largura de banda e custos de energia.
- Gestão proativa do ciclo de vida da IA: As responsabilidades da equipe de TI normalmente incluem criar, implantar, monitorar e atualizar aplicativos de IA. O gerenciamento do ciclo de vida da IA garante que os aplicativos de IA estejam sempre funcionais, seguros, compatíveis e relevantes, usando ferramentas e procedimentos como registro, auditoria, depuração e aplicação de patches. Gerenciar um ciclo de vida de IA ajuda a evitar problemas técnicos, dilemas éticos, questões legais e riscos comerciais.
- IA generativa em conjunto com outras tecnologias: A IA generativa é uma ferramenta poderosa. No entanto, só desenvolve todo o seu potencial quando combinado com IA preditiva e causal. A IA preditiva usa aprendizado de máquina para reconhecer padrões em eventos passados e fazer previsões sobre eventos futuros. A IA causal permite determinar as causas e efeitos exatos de eventos ou comportamentos. A IA causal é fundamental para fornecer dados de alta qualidade aos algoritmos que fundamentam a IA generativa. A IA composta reúne IA causal, generativa e preditiva para melhorar os insights coletivos de todas as três técnicas. Com a IA composta, a precisão da IA causal atende aos recursos preditivos da IA preditiva para fornecer contexto essencial para prompts de IA generativos.
A introdução da IA permite que as empresas sejam mais eficientes e inovadoras, mas também acarreta o risco de custos crescentes. Portanto, as empresas devem monitorizar e gerir proativamente os seus modelos de IA para garantir a precisão dos dados e a relação custo-eficácia dos seus modelos de IA. Uma estratégia global que incorpore FinOps e observabilidade de IA pode ajudar as empresas a acompanhar de perto o desempenho e os custos dos seus sistemas.
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