O que é um Gestor de IA e por que contratar um?

• O que?
  Gestor de IA é um profissional que supervisiona a implementação e o gerenciamento de soluções de inteligência artificial, focando na criação e integração de agentes de IA.

• Por que?
  Para maximizar a eficiência operacional e o retorno sobre investimento (ROI) ao automatizar tarefas e processos, ajudando os negócios a pensar maior e escalar mais rapidamente.

• Quem?
  Profissionais especializados em inteligência artificial e desenvolvimento de agentes, que possuem conhecimento técnico e estratégico para identificar quais agentes construir e como integrá-los efetivamente nos negócios.

• Quando?
  A contratação de um gestor de IA deve ser considerada quando uma empresa busca implementar soluções de IA, especialmente em um ambiente competitivo ou ao enfrentar desafios operacionais que podem ser otimizados por automação.

• Onde?
  Em empresas de diversos setores que desejam adotar tecnologias de IA, especialmente em áreas onde a automação pode trazer benefícios significativos.

• Como?
  Através da identificação de processos que podem ser automatizados, desenvolvimento de agentes específicos e integração dessas soluções nas operações diárias da empresa, utilizando frameworks e plataformas de IA disponíveis.

• Quanto?
  O custo pode variar dependendo da complexidade dos agentes a serem desenvolvidos e da escala da implementação, mas o foco deve ser sempre no valor que essas soluções trazem para o negócio, visando um ROI positivo. O modelo que adoto é uma consultoria contínua como uma assinatura e com a efetivação dos resultados passamos a ser parceiro do negócio.

• O que?
  Agentes de IA são sistemas que podem executar tarefas específicas, muitas vezes baseados em procedimentos operacionais padrão (SOPs) bem documentados, facilitando a automação de processos empresariais.

• Por que?
  Eles são utilizados para aumentar a eficiência e o retorno sobre investimento (ROI) ao automatizar tarefas que, de outra forma, seriam realizadas manualmente, permitindo que as empresas escalem suas operações de forma mais eficaz.

• Quem?
  Desenvolvedores de agentes de IA, que são profissionais especializados em criar e gerenciar esses sistemas, são essenciais para determinar quais agentes construir e como integrá-los nas operações de negócios.

• Quando?
  A implementação de agentes de IA deve ser considerada quando uma empresa possui processos bem documentados que podem ser automatizados, especialmente em um ambiente competitivo onde a eficiência é crucial.

• Onde?
  Agentes de IA podem ser aplicados em diversas indústrias e setores, especialmente em empresas que buscam otimizar suas operações e melhorar a produtividade através da automação.

• Como?
  A criação de agentes envolve a combinação de dados relevantes com ações específicas, utilizando plataformas e frameworks que permitem o desenvolvimento de agentes para uma variedade de casos de uso.

• Quanto?
  O custo de desenvolvimento e implementação de agentes de IA pode variar, mas o foco deve ser sempre no valor que esses agentes trazem para a empresa, visando um ROI positivo ao automatizar processos que são repetitivos ou complexos.  O modelo que adoto é uma consultoria contínua como uma assinatura e com a efetivação dos resultados passamos a ser parceiro do negócio.

Um gestor de IA é um profissional responsável por supervisionar e implementar soluções de inteligência artificial dentro de uma organização. Aqui estão algumas razões para considerar a contratação de um:

• Especialização em Agentes de IA: Gestores de IA têm conhecimento sobre como construir e gerenciar agentes de IA, que são essenciais para automatizar processos e melhorar a eficiência operacional. Eles ajudam a determinar quais agentes construir e como integrá-los nas operações de negócios, o que é crucial para o sucesso da implementação de IA.

• Aumento da Eficiência: Ao automatizar tarefas com agentes de IA, as empresas podem alcançar um retorno sobre investimento (ROI) significativo. Gestores de IA ajudam a identificar processos que podem ser automatizados para maximizar esse retorno.

• Pensamento Estratégico: Eles ajudam os proprietários de negócios a pensar de forma mais ampla sobre suas operações, permitindo que escalem mais rapidamente e alcancem resultados mais altos. Isso é fundamental em um ambiente de negócios competitivo.

• Adaptação às Necessidades do Mercado: Com a crescente demanda por agentes de IA especializados, um gestor de IA pode ajudar a desenvolver soluções verticalizadas que atendam a necessidades específicas de diferentes setores, aumentando a relevância e a eficácia das soluções implementadas.

Contratar um gestor de IA é um passo estratégico para empresas e profissionais que desejam aproveitar ao máximo as tecnologias de inteligência artificial e se manter competitivas no mercado.

Muito do que vemos por ai não são Inteligência Artificial, a própria I.A. não é inteligente e não é artificial, mas isso é um assunto filosófico. Existem muitos serviços que são meramente Cognitivos ou somente Automações. E provavelmente estão ai a anos ou séculos, por isso podemos dizer que este é o momento da revolução industrial no escritório ou na gestão do conhecimento, onde automação, cognição autômata e inteligência artificial serão utilizadas a níveis revolucionários para tomar decisões e gerar análises em alta ou micro escala, industrializando e automatizando o conhecimento.

É amedontrador para muitos, mas não são poucas as tarefas que o ser humano faz que não deveriam ser feitas por humanos, seja porque exigem alta precisão, continuidade muito além da resistência humana, foco e concentrações hercúleos ou disponibilidade 24/7 e isso é desumano, isto se resolve com automação. Não vamos entrar aqui nos embates filosóficos do impacto da IA na vida e no emprego das pessoas, isto é assunto para outras esferas. Vamos apenas entrar no aspecto de quem quer automatizar tarefas para ganhar tempo e produtividade, bem como implementar suas habilidades individuais para melhorar sua carreira ou empresa, que é o momento que estamos vivendo. Sim, com o intuito de produzir muito mais com menos pessoas ou até em vôos solos.

O que conhecemos como inteligência artificial é apenas um ou alguns dos recursos existentes, normalmente baseado em linguagem conversacional baseada em texto, leitura de imagem, criação de imagem, conversação com IA por voz e análise de dados ou documentos. É o tradicional primeiro contato com um ChatGPT qualquer da vida.

Mas existem N ferramentas com objetivos diferentes. Para começar vamos conhecer os recursos de Inteligência Artificial que melhoram sua própria performance.

Recursos de Inteligência Artificial:

• Async: Refere-se a operações assíncronas, onde processos podem ser executados de forma paralela, sem que o sistema precise esperar um processo finalizar para iniciar outro. Isso aumenta a eficiência, especialmente em sistemas que lidam com várias tarefas ao mesmo tempo.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Técnica que combina a geração de texto (como em modelos de linguagem) com a recuperação de informações externas, buscando dados em bases de conhecimento ou fontes específicas para melhorar a qualidade e a precisão das respostas.

• Knowledge: Refere-se ao uso e gestão de informações no sistema, seja através de bancos de dados, aprendizado de máquina, ou mecanismos de conhecimento especializados. Isso é fundamental para sistemas inteligentes, onde o “conhecimento” é crucial para tomar decisões ou gerar respostas.

• Memory: Envolve o armazenamento e recuperação de informações passadas. Em sistemas de agentes, a memória é usada para lembrar interações passadas ou aprendizados para melhorar a performance e as respostas futuras.

• Storage: Técnicas e práticas para armazenar grandes volumes de dados de maneira eficiente e acessível. Isso inclui bancos de dados, sistemas de arquivos e outras tecnologias de armazenamento em nuvem.

• Tools: Refere-se ao uso de ferramentas que os agentes podem utilizar para executar tarefas ou acessar funcionalidades externas. Isso pode incluir APIs, serviços web, ou outras ferramentas externas integradas aos agentes.

• Reasoning: Envolve o processo de inferir conclusões ou tomar decisões baseadas em dados ou conhecimento previamente armazenado. O raciocínio pode ser lógico ou baseado em heurísticas, e é utilizado para resolver problemas e gerar respostas em sistemas inteligentes.

• Vector DBs (Vector Databases): Bancos de dados especializados em armazenar e recuperar vetores de alta dimensão, que são usados para representar dados de maneira compacta e eficiente, especialmente em aprendizado de máquina e inteligência artificial.

• Multi-modal Agents: Agentes que podem processar múltiplos tipos de dados simultaneamente, como texto, áudio, imagem, vídeo, etc. Isso permite uma interação mais rica e flexível com os usuários e sistemas.

• Agent Teams: Envolve a colaboração entre múltiplos agentes que trabalham em conjunto para atingir um objetivo comum. Eles podem compartilhar informações e coordenar suas ações para melhorar a eficiência e a solução de problemas.

• Hybrid Search: Refere-se à combinação de diferentes métodos de busca, como busca baseada em palavras-chave e busca semântica. A busca híbrida pode oferecer resultados mais precisos e relevantes ao combinar diferentes tipos de técnicas de pesquisa.

• Agent Session: A gestão de sessões dos agentes, onde as interações com o agente são armazenadas temporariamente para fins de continuidade e contexto. Isso é útil em sistemas onde a conversa ou tarefa do agente é prolongada.

• Containers: Vamos citar apenas uma técnica muito antiga utilizada em outros contextos no passado que agora ganha importância na época de IA, haverão outros. A técnica de containers é usada para isolar e empacotar dados e aplicativos de forma eficiente, permitindo que agentes de IA acessem, processem e leiam esses dados de maneira consistente, independente do ambiente em que estejam sendo executados. Containers criam um ambiente isolado, com todas as dependências necessárias, garantindo que os dados possam ser lidos e processados sem interferência de outros sistemas ou variáveis externas. Isso facilita a portabilidade e a escala, permitindo que agentes de IA acessem os dados de maneira otimizada e rápida, seja em servidores locais ou em ambientes de nuvem.

Serviços Cognitivos

Não temos como analisar serviços cogntivos sem classificar por marca e o que tem por lá para usar.

A Azure Cognitive Services da Microsoft oferece uma série de APIs e ferramentas que permitem integrar facilmente capacidades cognitivas que não necessariamente são a IA tradicional que conhecemos, sem precisar de experiência profunda em aprendizado de máquina. Aqui estão alguns dos principais serviços cognitivos da Azure:

Visão Computacional

• Análise de Imagem: Identificação de objetos, cenas e atividades em imagens, incluindo reconhecimento de texto (OCR) e extração de informações úteis.
• Reconhecimento Facial: Detecção e identificação de faces, análise de características faciais (idade, emoção, etc.), e identificação de rostos em imagens.
• Detecção de Objetos: Localiza e identifica objetos em imagens, o que pode ser útil em segurança, inventário e até em ambientes de manufatura.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

• Text Analytics: Analisa textos em linguagem natural para extrair sentimentos, tópicos e entidades (como nomes de pessoas, locais e datas).
• Language Understanding (LUIS): Criação de modelos de IA para entender intenções e extrair informações de consultas de texto. Usado principalmente para criar chatbots e assistentes virtuais.
• Translator: Traduz textos em tempo real entre diversos idiomas, permitindo uma comunicação global sem barreiras linguísticas.

Serviços de Fala

• Speech to Text: Converte fala em texto, útil para transcrição automática de áudio e legendagem.
• Text to Speech: Converte texto em fala natural, criando assistentes de voz e sistemas interativos.
• Speech Translation: Traduz a fala em tempo real, oferecendo suporte em múltiplos idiomas durante conversas.

Análise de Dados e Pesquisa

• QnA Maker: Cria um serviço de perguntas e respostas baseado em textos existentes, como documentos e FAQs, para fornecer respostas rápidas e automatizadas.
• Análise de Sentimentos: Identifica o sentimento de um texto (positivo, negativo ou neutro), sendo útil para analisar feedbacks de clientes e redes sociais.
• Entity Recognition: Identifica e classifica entidades (nomes, locais, datas) em textos.

Pesquisa Visual

• Custom Vision: Criação de modelos personalizados para reconhecimento de imagens específicas em setores como saúde, segurança e varejo.
• Content Moderator: Modera conteúdo gerado pelo usuário, detectando imagens, textos ou vídeos inadequados em tempo real.

Serviços de Tomada de Decisão

• Personalizer: Oferece recomendações personalizadas aos usuários, adaptando-se ao comportamento e às interações deles.
• Anomaly Detector: Detecta anomalias em grandes volumes de dados em tempo real, útil para monitoramento de sistemas e fraudes.

Google Cloud AI

Da mesma forma, o Google Cloud oferece uma variedade de serviços cognitivos e ferramentas para integração de IA em suas soluções:

• Cloud Vision API: Reconhecimento de objetos, textos (OCR), e faces em imagens.
• Cloud Natural Language API: Processamento de linguagem natural, incluindo análise de sentimentos, extração de entidades e sintaxe.
• Dialogflow: Plataforma de desenvolvimento de chatbots e assistentes virtuais baseados em conversação.
• Speech-to-Text e Text-to-Speech: Converte fala em texto e texto em fala, com alta qualidade e suporte a diversos idiomas.

AWS (Amazon Web Services) AI

A AWS também oferece uma vasta gama de ferramentas para IA, que incluem:

• Amazon Rekognition: Reconhecimento de objetos e faces em imagens e vídeos.
• Amazon Lex: Criação de chatbots com reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.
• Amazon Polly: Conversão de texto em fala de alta qualidade.
• Amazon Comprehend: Análise de texto para entender sentimentos, entidades e tópicos.
• AWS Deep Learning AMIs: Ambientes pré-configurados para treinamento e execução de modelos de deep learning.

IBM Watson

O IBM Watson é uma plataforma avançada para IA que fornece serviços cognitivos como:

• Watson Assistant: Criação de chatbots e assistentes virtuais para atendimento ao cliente.
• Watson Natural Language Understanding: Processamento de linguagem natural para análise de sentimentos, extração de entidades e classificação de textos.
• Watson Visual Recognition: Reconhecimento e classificação de imagens e vídeos.
• Watson Speech to Text e Watson Text to Speech: Converte áudio em texto e texto em fala.
• Watson Knowledge Studio: Ferramenta para treinar modelos de IA personalizados com base nos dados específicos da empresa.

OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer)

É apenas um dos recursos existentes, apesar de parecer que tudo nasceu ao seu redor, é apenas a empresa que pioneiramente abriu espaço para este assunto.

• GPT-3 / GPT-4: Uma das tecnologias de IA mais avançadas para compreensão e geração de linguagem natural. Usado para criar assistentes virtuais, chatbots e sistemas de resposta automatizada.
• Codex: Usado para gerar código em diferentes linguagens de programação com base em descrições em linguagem natural, útil para automação de tarefas de programação.

Hugging Face

• Transformers: Biblioteca de modelos de linguagem natural baseada em aprendizado profundo, utilizada para diversas aplicações de NLP, incluindo chatbots, resumo de texto, tradução e classificação de texto.
• Hugging Face Spaces: Plataforma para hospedar e compartilhar aplicativos de IA de forma fácil e acessível.

Microsoft Custom Vision

• Custom Vision: Permite criar modelos personalizados para reconhecimento de imagens e objetos, sem necessidade de experiência em aprendizado de máquina, facilitando o desenvolvimento de sistemas de monitoramento, classificação de produtos, etc.

Cases Específicos

Vamos expandir para alguns cases que testamos.

1. Azure OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres)

O melhor serviço de OCR da atualidade é o da Azure e faz parte dos Cognitive Services, permite extrair texto de imagens e documentos digitalizados. Isso é útil para processos automatizados que requerem leitura de texto a partir de documentos em papel, imagens escaneadas ou capturas de tela. O serviço pode ser utilizado para:

• Extrair texto de imagens: Reconhece e converte texto de imagens em texto digital editável.
• Análise de documentos: Além de extrair texto, o serviço pode identificar e estruturar dados de documentos, como formulários ou tabelas.
• Idiomas e fontes variadas: Suporta múltiplos idiomas e tipos de fonte, tornando o OCR adequado para aplicações em todo o mundo.

Como usar OCR sem vazar dados: Ao usar a Azure OCR, nenhum dado precisa ser enviado para fora da sua infraestrutura se você configurar o serviço para rodar em um ambiente privado ou usando recursos locais. A Azure também oferece compliance e segurança de dados para garantir que as informações extraídas de imagens sejam processadas de forma segura.

2. Azure Search AI

O Azure Search AI é um serviço de busca inteligente que utiliza IA para melhorar a experiência de busca de dados em grandes volumes de informações. Ele permite integrar capacidades de pesquisa semântica e extração de informações em textos e documentos, aplicando técnicas como:

• Busca Semântica: Entende o contexto e o significado por trás das palavras-chave, oferecendo resultados mais precisos.
• Indexação e Pesquisa em Tempo Real: Permite pesquisar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente.
• Análise de Sentimentos e Classificação de Conteúdo: Identifica o tom emocional e classifica dados automaticamente, como no caso de feedbacks de clientes ou pesquisas de mercado.

Como usar Azure Search sem vazar dados: Para garantir que seus dados não vazem, a Azure oferece criptografia de dados em repouso e em trânsito, além de configurar acessos restritos. Você pode integrar a busca com sistemas de controle de acesso, onde apenas usuários autorizados têm acesso a resultados específicos, além de usar recursos de isolamento de rede para manter os dados dentro de sua infraestrutura.

3. Uso Seguro da OpenAI Sem Vazamento de Dados

A OpenAI, como fornecedora de modelos poderosos de linguagem como o GPT-3 e o GPT-4, pode ser utilizada de maneira segura para gerar e processar texto, mas é importante considerar como proteger os dados sensíveis durante o uso dessas ferramentas.

Como garantir que dados não vazem ao usar OpenAI?

• Usando a OpenAI de forma isolada: Ao fazer chamadas API para modelos da OpenAI, você pode optar por não enviar dados sensíveis ou pessoais diretamente para os servidores da OpenAI. Por exemplo, pode-se limitar as entradas enviadas ao modelo para garantir que nenhuma informação confidencial seja compartilhada.

• Processamento local: Dependendo do modelo e das ferramentas disponíveis, você pode usar a OpenAI Local, onde o modelo é executado em sua própria infraestrutura. Isso garante que os dados nunca saiam da sua rede.

• Consentimento e anonimização: Em muitas plataformas de IA, você pode aplicar técnicas de anonimização ou pseudonimização para que informações sensíveis (como nomes, endereços ou dados financeiros) não sejam compartilhadas com os modelos, garantindo proteção de dados pessoais.

• Política de dados da OpenAI: A OpenAI tem uma política de privacidade e proteção de dados que pode ser configurada para garantir que os dados enviados para processamento não sejam usados para treinamento adicional, nem retidos além do necessário para fornecer o serviço.

4. DeepSeek e LLMs locais

Apesar de alguns empecilhos naturais e de não fazer tanta diferença, como abordado no vídeo que cito aqui do Arseny Shatokhin, já é viável utilizar LLMs e o próprio DeepSeek instalado em um servidor isolado ou diretamente com sua API.

Mas há muito hype neste assunto e pouca praticidade, bem como conviver com o futuro incerto de manter um modelo próprio e auto instalado, para tudo há vantagens e desvantagens, percebidas ou escondidas. Porém não podemos tirar o mérito do DeepSeek em fazer o mundo ver a importância do futuro com I.A. e como essa guerra precisa ser sobre Open Source vs Tecnologia Proprietária.

Claro, o vídeo do Arseny tenta desmistificar esta importância no sentido de tornar o assunto mais prático e ele não está errado, o modelo pouco importa, mas sim, haverá quem não se importa e quem quer ter domínio total do que está acontecendo, a liberdade trás riscos e o controle trás rigidez, então cada um assume sua aposta.

Nós nos focamos no que o cliente quer e alertamos para qual consequência sua decisão vai fazê-lo conviver.

Mas no final, a melhor decisão é não centrar o projeto para ser totalmente dependente do modelo de I.A. e sim fazer que ele seja facilmente substituido por outro se preciso, ou o melhor, usar qualquer modelo a cada agente criado e há técnica para isso. Começa na mentalidade pronta para o ajuste ou multiuso e não se concentrar demais na rigidez de um medo externado como falsa sensação de controle, sem perder a atenção na segurança.

Conclusão

IA é muito mais que o ChatGPT ou DeepSeek, que nos fizeram colocar atenção neste assunto.

IA no seu negócio é muito mais que usar o ChatGPT ou DeepSeek, agora existem formas de automatizar tarefas e ganhar produtividade, só pra começar.

IA como evolução de habilidades e melhoria de produtividade no dia a dia individual é muito mais que usar ChatGPT e há como ampliar isso, com a ajuda de um Gestor de IA.