Sem este componente, sua solução de IA é inútil

Inteligência artificial (IA) capturou a atenção de todos os líderes empresariais na última década, prometendo transformar indústrias. E agora que Bate-papoGPT tem tornar-se um nome familiarestamos todos intrigados coletivamente sobre como A IA pode e irá afetar nossas vidas e empregos. As aplicações comumente sugeridas incluem automatizando tarefas complexas, otimizando processos de negóciose até mesmo replicando humano tomando uma decisão. Empresa global de consultoria e gestão McKinsey estima IA‘s efeito na produtividade e as oportunidades de receita até 2030 podem adicionar entre US$ 13,6 e 22 trilhões em valor econômico ao produto interno bruto global atual.

Embora a oportunidade de inovação com IA seja inegável, muitas empresas ainda não entendem os detalhes da tecnologia por baixo do capô. Então, para a lição de IA de hoje: o potencial da IA ​​depende de um fator crítico — um fluxo contínuo de dados em tempo real. Na verdade, não modelo de linguagem grande (LLM) será inteligente sem conhecimento em tempo real, específico do negócio e altamente contextual, fornecido por fluxos de dados contínuos em tempo real.

Algoritmos de IA, especialmente modelos de aprendizagem de máquinaexigem um fluxo constante de dados novos para aprender, adaptar-se e permanecer relevante em nosso mundo exigente e em tempo real. Na maioria dos casos, corte um sistema de IA de entradas de dados ao vivo, e seu conhecimento rapidamente se tornará obsoleto, tornando-o bastante inútil.

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Como os dados em tempo real funcionam no mundo de hoje?

Embora possamos comunicar e visualizar facilmente o valor dos dados em tempo real, configurar a infraestrutura necessária para suportá-los é incrivelmente complexo. Isso é especialmente verdadeiro para uma organização global e geograficamente dispersa. Gargalos na infraestrutura de dados, problemas de largura de banda e segurança de dados todos os obstáculos presentes impedem que as organizações façam uso de dados em tempo real. Infelizmente, quando sua pilha de dados não está configurada corretamente, tem problemas de largura de banda, não consegue escalar com sua organização ou simplesmente falha completamente, a inteligência desatualizada pode levar a consequências catastróficas.

Vamos examinar veículos autônomos como exemplo, que é uma das aplicações de maior risco em que a IA e os dados em tempo real devem trabalhar em harmonia. Carros autônomos dependem de uma infinidade de sensores e câmeras para ingerir continuamente dados sobre seus arredores, desde condições da estrada e padrões de tráfego até os movimentos de pedestres e outros veículos. Se o fluxo de dados em tempo real fosse interrompido, mesmo que momentaneamente, a compreensão do veículo autônomo sobre seu ambiente se tornaria imediatamente obsoleta. Em questão de segundos, ele poderia perder um pedestre atravessando a rua, uma obstrução repentina ou uma mudança de semáforo, com resultados potencialmente desastrosos.

A vida sem dados em tempo real

Os riscos da IA ​​operando em dados obsoletos não se limitam a cenários físicos como veículos autônomos. Em contextos de negócios, quando a IA toma decisões que não são baseadas na mais recente inteligência de mercado, dados de clientes e métricas operacionais, essas decisões provavelmente serão equivocadas e potencialmente totalmente erradas.

O mundo da IA ​​prospera com informação. Ao contrário da era pré-IA, onde as consultas eram limitadas a perguntas predefinidas ou exigiam um telefonema para um agente humano, hoje‘A infraestrutura deve estar pronta para responder virtualmente a qualquer pergunta com base nos dados disponíveis. O uso efetivo de LLMs em domínios como atendimento ao cliente exige que os modelos sejam adaptados para lidar com consultas específicas do setor e tenham acesso a dados em tempo real.

Por exemplo, um assistente de IA projetado para gerenciar atrasos de companhias aéreas deve ser atualizado com especificações atuais, não apenas dados gerais sobre uma companhia aérea. Muitas companhias aéreas usam conjuntos de dados públicos para treinar LLMs. Infelizmente, dados históricos não podem responder a perguntas como, “Meu voo está atrasado?” Na era da IA ​​generativa, as pessoas esperam fazer perguntas complexas como: “Posso fazer upgrade para a primeira classe na minha próxima viagem?“ Responder a isso requer acesso a dados de reserva, registros de milhagem de clientes, detalhes de reserva e muito mais. Ele necessita de dados públicos e específicos de domínio, em tempo real.

Isso requer um sistema em que os dados fluam em tempo real para o LLM no momento da solicitação, permitindo respostas verdadeiramente inteligentes e automatizadas. A integração de dados em tempo real desbloqueia todo o potencial da IA ​​em aplicativos específicos de domínio. Mas e se você tiver todos os dados necessários, mas não tiver um conector para fornecer informações em tempo real sobre a disponibilidade de assentos?

Sob o capô dos dados em tempo real

Embora tenhamos pintado oportunidades e casos de uso claros, é importante entender que o potencial e o sucesso da IA ​​estão diretamente conectados à completude e precisão dos dados nos quais ela é treinada. É por isso que as organizações devem priorizar a construção de plataformas de streaming de dados robustas e de baixa latência para garantir que seus sistemas de IA tenham acesso a fluxos contínuos e em tempo real de dados relevantes. De Computação de ponta para ingestão Sensor de IoT dados para plataformas de processamento de fluxo em grande escala para lidar com eventos de alto volume, a infraestrutura e as tecnologias para permitir fluxos de dados em tempo real para IA se tornaram recursos essenciais.

Construindo infraestruturas de streaming de dados em tempo real

O maior problema com a obtenção de dados em tempo real em muitas organizações é que elas escolhem sua infraestrutura em tempo real com base no caso de uso imediato. Por exemplo, pode ser crucial obter dados do sensor da máquina, então os desenvolvedores implementam rapidamente o RabbitMQ para criar um sistema de mensagens. Em outro ponto, o streaming de dados do cliente em um data warehouse tem precedência, levando os desenvolvedores a construir conectores personalizados e criar um pipeline de dados de streaming. Como resultado, você acaba com um conjunto caótico de conectores e protocolos de streaming.

O problema real surge quando você precisa escalar esses sistemas. Cada protocolo e tecnologia tem uma maneira diferente de escalar. Quando seu volume de dados aumenta repentinamente, você não consegue evitar tempo de inatividade ou falhas no sistema. É por isso que é crucial adotar uma abordagem de plataforma para streaming de dados.

Considere as seguintes questões antes de implantar uma infraestrutura de streaming de dados que se tornará a espinha dorsal dos seus sistemas de IA:

• A plataforma permite multilocação para que vários departamentos possam solicitar entrada e saída de dados?
• A plataforma suporta múltiplos protocolos?
• A plataforma pode ser ampliada ou reduzida sem intervenção manual da equipe de SRE?

Essas são perguntas essenciais para garantir que sua infraestrutura de streaming de dados seja robusta, escalável e eficiente.

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A IA só é inteligente com dados

À medida que os sistemas de IA se tornam mais profundamente incorporados em todos os setores — de saúde e finanças a entretenimento e educação — sua dependência de dados em tempo real só se intensificará. Em um mundo onde a IA é onipresente e toca todos os aspectos de nossas vidas, ter modelos operando em informações desatualizadas é simplesmente insustentável.

Para atender a essas demandas, as organizações devem adotar uma infraestrutura de streaming de dados robusta, escalável e eficiente. Ao adotar uma abordagem de plataforma que suporte multilocação, vários protocolos e dimensionamento automático, as empresas podem garantir que seus sistemas de IA tenham os dados em tempo real de que precisam para ter um desempenho ideal e confiável. Esse investimento estratégico em uma solução de streaming de dados bem arquitetada será essencial para permanecer competitivo e inovador no futuro impulsionado pela IA.