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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

MVP e MLOps: antídotos para falhas em projetos de Inteligência Artificial

Se um MVP com um grupo controlado de usuários é a melhor maneira de comprovar o desempenho de um modelo de IA, o MLOps é uma boa metodologia a ser aplicada

Por Cristina De Luca 23/12/2020

A Inteligência Artificial (IA) está presente em pelo menos um processo, produto, função ou unidade de negócios em metade das organizações participantes de um estudo recente da McKinsey. Cada vez mais vem sendo usada para melhorar a experiência do cliente e a eficiência organizacional e para ajudar a tornar as organizações mais flexíveis às mudanças.

Até o final de 2024, 75% das empresas passarão da fase piloto para a operacionalização da IA, gerando um aumento de 5 vezes em dados de streaming e infraestruturas analíticas. Porém, os projetos seguem apresentando uma enorme taxa de erro. A IDC estima que 28% dos projetos de IA fracassam.

O que a está atrapalhando? Até certo ponto, os mesmos problemas que afetaram os projetos de TI corporativos anteriores: especificações inadequadas, metas excessivamente ambiciosas, falha em capturar os requisitos da empresa ou do usuário, etc.

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