O maior problema que companhias enfrentam para a adoção de inteligência artificial em suas operações

Durante os nossos 7 anos de história, a Datarisk buscou incessantemente responder a essa pergunta. E assim como qualquer startup, nossa visão sobre esse problema foi evoluindo naturalmente, conforme o nosso entendimento sobre a realidade do mercado amadureceu. Creditamos essa evolução e amadurecimento à nossa consultoria. Foi ali onde pudemos observar os desafios, dividir as dores e finalmente entender as peças que configuram sucesso na implementação de projetos de inteligência artificial.

Hoje, acreditamos que o maior desafio das empresas não é desenvolver inteligência a partir de seus dados e sim, executar e gerenciar os processos, que na maioria das vezes são invisíveis para executivos de C-level, para que essa inteligência chegue na ponta de maneira sustentável. Estamos falando sobre operacionalizar os modelos, monitorar a performance para que se antecipem aos problemas e, assim, empoderar o cientista de dados para focar o seu trabalho onde ele mais agrega valor.

Conheça nosso produto de MLOps 

Neste contexto, apresentamos ao mercado nosso novo produto de MLOps. Uma ferramenta SaaS (Software as a Service) focada em cientistas de dados que resolve dores do treino ao monitoramento de modelos. Com o nosso software, um cientista de dados consegue, sozinho, operacionalizar e monitorar um modelo em questão de minutos.

”Queremos dar maior autonomia para cientistas de dados executarem tarefas de engenharia que geralmente seriam executadas por outros times. Este processo de troca de bastão geralmente atrasa muito a implementação de modelos, quando essa implementação acontece. Muitas vezes os atrasos e as trocas são tantas que os modelos acabam por não serem operacionalizados ”
– explica Carlos Relvas, cofundador e Chief Data Scientist.

Os dados também confirmam a visão de Relvas. Segundo a Algorithmia (empresa de MLOps comprada pela Datarobot em 2021), 64% das empresas demoram mais de 30 dias para implementar um modelo, sendo que 38% destas demoram mais de 90 dias.

“Com toda nossa história no mercado de inteligência artificial, entendemos que IA só gera valor quando os modelos chegam na ponta. Não implementar um modelo significa que, seja lá qual for o resultado do modelo, sua operação nunca se beneficiou do trabalho que cientistas e engenheiros de dados investiram tanto tempo para operacionalizar” –

comenta Jhonata Emerick, CEO e cofundador da Datarisk, que continua:

“Depois da implementação, os desafios são outros. Você precisa monitorar a performance do modelo e de cada variável para se antecipar a eventuais problemas. Porque com o modelo no ar, qualquer impacto de performance é dinheiro que vai para o ralo. O prejuízo é imediato, e a pandemia ensinou isso a muitos negócios.”

Nosso objetivo é acelerar a adoção de IA no Brasil

Na Datarisk, não queremos apenas acompanhar o mercado: queremos liderar a transformação. Nosso novo produto de MLOps não é apenas uma ferramenta, mas um catalisador para a adoção de inteligência artificial nas empresas. Ao capacitar cientistas de dados com autonomia e eficiência, estamos removendo as barreiras que impedem a IA de gerar o máximo valor.

Para ter acesso aos benefícios  do nosso produto de MLOps, clique no botão abaixo ou então agende uma demonstração com a nossa equipe.

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