comercial que você está tentando resolver. Por exemplo, pode existir 30 modelos que mostrem resultados positivos, para escolher o certo, a automação passará por esses modelos para mostrar qual modelo ou combinação de modelos é a mais eficaz com base em suas necessidades específicas, seja reduzindo as taxas de inadimplência, aumentando as conversões, reduzindo o risco, emprestando mais etc. Colocar modelos em atividade e mantê-los eficazes: Muitas vezes, é muito mais fácil fazer as coisas no conforto de sua própria casa/escritório do que fazer as coisas funcionarem no mundo real — e a IA não é diferente. A implantação de modelos pode ser assustadora — 47% dos executivos acham difícil integrar projetos cognitivos nos processos e sistemas existentes 6 . Quando e se eles forem implantados, o monitoramento de desempenho geralmente será limitado, o que significa que, quando os modelos se desviam, a redução em sua eficácia não é percebida ou tratada tão cedo quanto deveria. Isso afeta diretamente sua capacidade de fazer previsões exatas. Para ter sucesso com seu projeto de IA, você precisará de uma solução de MLOps que simplifique a implantação, o monitoramento e o retreinamento de seus modelos. Novamente, isso é algo que você pode desenvolver internamente, mas a parceria com um recurso externo é uma opção econômica. E, se você já iniciou sua jornada de IA, mas encontrou obstáculos na tecnologia, não precisa jogar fora seus modelos existentes; em vez disso, um parceiro de tecnologia deve ser capaz de migrar, recriar ou executar em shadow mode facilmente em seus modelos.
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