Como as Empresas Podem Aproveitar a Tecnologia de IA do Google

Líderes empresariais na cena de tecnologia e startups de hoje sabem da importância de dominar a IA e o aprendizado de máquina. Eles percebem como isso pode ajudar a extrair insights valiosos dos dados, otimizar operações por meio de automação inteligente e criar experiências de cliente inigualáveis. No entanto, desenvolver essas tecnologias de IA e usar ferramentas como Google Maps API para fins comerciais pode ser demorado e caro. A demanda por profissionais de IA altamente qualificados adiciona uma camada adicional ao desafio. Portanto, empresas de tecnologia e startups estão sob pressão para usar sabiamente seus recursos ao incorporar a IA em suas estratégias de negócios.

Neste artigo, compartilharei uma variedade de estratégias que empresas de tecnologia e startups podem usar para impulsionar a inovação e reduzir despesas por meio da aplicação inteligente das tecnologias de IA do Google.

Utilizando a IA para eficiência operacional e crescimento

Muitas empresas de ponta de hoje estão lançando serviços ou produtos inovadores que seriam impossíveis sem o poder da IA. Isso não significa que essas empresas estão construindo sua infraestrutura e fluxos de trabalho do zero. Ao aproveitar os serviços de IA e aprendizado de máquina oferecidos por provedores de nuvem, as empresas podem desbloquear novas oportunidades de crescimento, automatizar seus processos e direcionar suas iniciativas de redução de custos. Mesmo as pequenas empresas, cujo foco principal pode não estar centrado na IA, podem colher os benefícios de incorporar a IA em seu tecido operacional, o que ajuda na gestão eficiente de custos à medida que crescem.

Acelerando o desenvolvimento de produtos

Startups frequentemente visam direcionar sua expertise técnica para projetos proprietários que impactam diretamente seus negócios. Embora o desenvolvimento de novas tecnologias de IA possa não ser seu objetivo principal, a integração de recursos de IA em aplicações novas tem um valor considerável. Nesses casos, o uso de APIs pré-treinadas apresenta uma solução rápida e econômica. Isso fornece às organizações uma base robusta para crescer e produzir trabalhos destacados.

Por exemplo, muitas empresas que incorporam conversational AI em seus produtos e serviços aproveitam as APIs do Google Cloud, como Speech-to-Text e Natural Language. Essas APIs permitem que os desenvolvedores incorporem facilmente recursos como análise de sentimento, transcrição, filtragem de palavrões, classificação de conteúdo, etc. Ao aproveitar essa tecnologia poderosa, as empresas podem se concentrar em criar produtos inovadores em vez de gastar tempo e recursos desenvolvendo as tecnologias de IA subjacentes por conta própria.

Confira este artigo para exemplos excelentes de por que as empresas de tecnologia optam pelas APIs de Speech do Google Cloud. Os casos de uso destacados variam, desde a extração de insights de clientes até a instilação de personalidades empáticas em robôs. Para uma análise mais aprofundada, navegue por nossa página de produtos de IA, que oferece APIs adicionais como Tradução, Visão e mais. Você também pode explorar o programa Google Cloud Skills Boost, projetado especificamente para APIs de ML, que oferece suporte e expertise adicionais nesse campo.

Otimizando cargas de trabalho e custos

Para abordar os desafios de infraestrutura de ML cara e complexa, muitas empresas estão cada vez mais recorrendo a serviços de nuvem. As plataformas de nuvem oferecem a vantagem da otimização de custos, permitindo que as empresas paguem apenas pelos recursos de que precisam, escalando facilmente para cima ou para baixo com base em requisitos em evolução.

Com o Google Cloud, os clientes podem empregar uma variedade de opções de infraestrutura para ajustar finamente suas cargas de trabalho de ML. Alguns utilizam Unidades Centrais de Processamento (CPUs) para prototipagem versátil, enquanto outros aproveitam o poder de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) para projetos centrados em imagens e modelos maiores – especialmente aqueles que necessitam de operações personalizadas de TensorFlow que executam parcialmente em CPUs. Alguns escolhem os processadores de ML proprietários do Google, Unidades de Processamento de Tensor (TPUs), enquanto muitos aplicam uma combinação dessas opções adaptadas a seus casos de uso específicos.

Além de combinar o hardware apropriado com seus cenários de uso específicos e se beneficiar da escalabilidade e simplicidade operacional dos serviços gerenciados, as empresas devem considerar recursos de configuração que ajudem no gerenciamento de custos. Por exemplo, o Google Cloud fornece recursos de compartilhamento de tempo e multi-instância para GPUs, juntamente com recursos como o Vertex AI, explicitamente projetado para otimizar o uso e os custos de GPU.

O Vertex AI Workbench integra-se suavemente com o catálogo NVIDIA NGC, permitindo o deploy de um clique de frameworks, kits de desenvolvimento de software e Notebooks Jupyter. Essa integração, combinada com o Reduction Server, demonstra como as empresas podem aumentar a eficiência da IA e reduzir custos ao aproveitar serviços gerenciados.

Ampliando a eficiência operacional

Além de aproveitar APIs pré-treinadas e o desenvolvimento de modelos de ML para a criação de produtos, as empresas podem ampliar a eficiência operacional, especialmente durante sua fase de crescimento, adotando soluções de IA personalizadas para atender a necessidades comerciais e funcionais específicas. Essas soluções, incluindo processamento de contratos ou serviço de atendimento ao cliente, abrem caminho para processos de negócios otimizados e melhor distribuição de recursos.

Um excelente exemplo de tal solução é o DocumentAI do Google Cloud. Esses produtos aproveitam o poder do aprendizado de máquina para analisar e extrair informações de texto, atendendo a vários casos de uso, como gestão do ciclo de vida de contratos e processamento de hipotecas. Ao empregar o DocumentAI, as empresas podem automatizar fluxos de trabalho relacionados a documentos, economizando tempo e melhorando a precisão.

Contact Center AI oferece assistência valiosa para empresas que experimentam um aumento nas necessidades de suporte ao cliente. Essa solução permite que as organizações construam agentes virtuais inteligentes, facilitem a transferência suave entre agentes virtuais e humanos conforme necessário e derivem insights ação de interações de centro de contato. Ao aproveitar essas ferramentas de IA, empresas de tecnologia e startups podem alocar mais recursos para inovação e crescimento, melhorando o atendimento ao cliente e otimizando a eficiência geral.

Escalando o desenvolvimento de ML, implantação de modelos otimizada e melhoria da precisão

Empresas de tecnologia e startups frequentemente precisam de modelos personalizados para extrair insights de seus dados ou implementar casos de uso novos. No entanto, lançar esses modelos em ambientes de produção pode ser desafiador e intensivo em recursos. Plataformas de nuvem gerenciadas oferecem uma solução, permitindo que as organizações transitem de prototipagem para experimentação escalável e implantação regular de modelos de produção.

A plataforma Vertex AI ganhou popularidade crescente entre os clientes, acelerando o desenvolvimento de ML, reduzindo o tempo de produção em até 80% em comparação com métodos alternativos. Ela oferece uma ampla suíte de capacidades de ML Ops, permitindo que engenheiros de ML, cientistas de dados e desenvolvedores contribuam de forma eficiente. Com a inclusão de recursos como AutoML, até mesmo indivíduos sem profundo conhecimento em ML podem treinar modelos de alto desempenho usando funções de baixo código e amigáveis ao usuário.

O uso do Vertex AI Workbench tem visto um crescimento considerável, com clientes se beneficiando de recursos como aceleração de treinamento de modelos grandes em dez vezes e aumento da precisão do modelamento de 80% para impressionantes 98%. Confira a série de vídeos para um guia passo a passo sobre como transitar modelos de protótipo para produção. Além disso, mergulhe em artigos que destacam a contribuição do Vertex AI para a medição das mudanças climáticas, a incorporação do BigQuery para previsões sem código, a sinergia entre Vertex AI e BigQuery para análise de dados enriquecida e este post sobre explicações baseadas em exemplos do Vertex AI para permitir iteração de modelo intuitiva e eficiente.