Nós pesquisado recentemente quase 700 profissionais e líderes de IA em todo o mundo para descobrir os maiores obstáculos que as equipes de IA enfrentam atualmente. O que surgiu foi um padrão preocupante: quase metade (45%) dos entrevistados não confia nos seus modelos de IA.
Apesar dos pesados investimentos em infra-estrutura, muitas equipes são forçadas a confiar em ferramentas que não fornecem o observabilidade e monitoramento necessários para garantir resultados confiáveis e precisos.
Esta lacuna deixa muitas organizações incapazes de dimensionar com segurança a sua IA ou de perceber o seu valor whole.
Este não é apenas um obstáculo técnico – é também um obstáculo comercial. Riscos crescentes, regulamentações mais rígidas e esforços de IA paralisados têm consequências reais.
Para os líderes de IA, o mandato é claro: colmatar estas lacunas com ferramentas e estruturas mais inteligentes para dimensionar a IA com confiança e manter uma vantagem competitiva.
Por que a confiança é o principal problema do praticante de IA
O desafio de construir confiança nos sistemas de IA afeta organizações de todos os tamanhos e níveis de experiência, desde aquelas que estão apenas começando suas jornadas de IA até aquelas com experiência estabelecida.
Muitos profissionais se sentem paralisados, conforme descrito por um engenheiro de ML na pesquisa Unmet AI Wants:
“Não seguimos os mesmos padrões de desempenho de outras empresas maiores. Como resultado, a confiabilidade de nossos sistemas não é tão boa. Gostaria que tivéssemos mais rigor em termos de testes e segurança.”
Este sentimento reflete uma realidade mais ampla que as equipes de IA enfrentam atualmente. Lacunas na confiança, na observabilidade e no monitoramento apresentam pontos problemáticos persistentes que dificultam o progresso, incluindo:
- Falta de confiança na qualidade dos resultados da IA generativa. As equipes lutam com ferramentas que não conseguem detectar alucinações, imprecisões ou respostas irrelevantes, levando a resultados não confiáveis.
- Capacidade limitada de intervir em tempo actual. Quando os modelos apresentam um comportamento inesperado na produção, os profissionais muitas vezes carecem de ferramentas eficazes para intervir ou moderar rapidamente.
- Sistemas de alerta ineficientes. As soluções de notificação atuais são ruidosas, inflexíveis e não conseguem resolver os problemas mais críticos, atrasando a resolução.
- Visibilidade insuficiente entre ambientes. A falta de observabilidade torna difícil rastrear vulnerabilidades de segurança, detectar lacunas de precisão ou rastrear um problema até sua origem nos fluxos de trabalho de IA.
- Declínio no desempenho do modelo ao longo do tempo. Sem estratégias adequadas de monitoramento e reciclagem, os modelos preditivos em produção perdem gradualmente a confiabilidade, criando risco operacional.
Mesmo equipas experientes com recursos robustos estão a lidar com estas questões, sublinhando as lacunas significativas na infraestrutura de IA existente. Para superar estas barreiras, as organizações – e os seus líderes de IA – devem concentrar-se na adoção de ferramentas e processos mais fortes que capacitem os profissionais, inspirem confiança e apoiem o crescimento escalável das iniciativas de IA.
Por que a governança eficaz da IA é basic para a adoção da IA pelas empresas
A confiança é a base para uma adoção bem-sucedida da IA, influenciando diretamente o ROI e a escalabilidade. No entanto, as lacunas de governação, como a falta de segurança da informação, de documentação de modelos e de observabilidade contínua, podem criar uma espiral descendente que prejudica o progresso, conduzindo a uma cascata de desafios.
Quando a governação é fraca, os profissionais de IA lutam para construir e manter modelos precisos e fiáveis. Isto prejudica a confiança do utilizador ultimate, atrasa a adoção e impede que a IA atinja uma massa crítica.
Modelos de IA mal governados são propensos a vazar informações confidenciais e a serem vítimas de ataques de injeção imediata, onde entradas maliciosas manipulam o comportamento de um modelo. Essas vulnerabilidades podem resultar em multas regulatórias e danos duradouros à reputação. No caso de modelos voltados para o consumidor, as soluções podem minar rapidamente a confiança do cliente com respostas imprecisas ou não confiáveis.
Em última análise, tais consequências podem transformar a IA de um activo impulsionador do crescimento num passivo que prejudica os objectivos empresariais.
Os problemas de confiança são particularmente difíceis de superar porque só podem ser resolvidos através de soluções altamente personalizáveis e integradas, em vez de uma única ferramenta. Hyperscalers e ferramentas de código aberto normalmente oferecem soluções fragmentadas que abordam aspectos de confiança, observabilidade e monitoramento, mas essa abordagem transfere o fardo para profissionais de IA já sobrecarregados e frustrados.
Colmatar a lacuna de confiança exige investimentos dedicados em soluções holísticas; ferramentas que aliviam a carga dos profissionais e, ao mesmo tempo, permitem que as organizações dimensionem a IA de forma responsável.
Melhorar a confiança começa com a remoção da carga sobre os profissionais de IA através de ferramentas eficazes. A auditoria da infraestrutura de IA muitas vezes revela lacunas e ineficiências que têm um impacto negativo na confiança e desperdiçam orçamentos.
Especificamente, aqui estão algumas coisas que os líderes de IA e suas equipes devem observar:
- Ferramentas duplicadas. Ferramentas sobrepostas desperdiçam recursos e complicam o aprendizado.
- Ferramentas desconectadas. Configurações complexas forçam integrações demoradas sem resolver lacunas de governança.
- Infraestrutura de IA sombra. Pilhas de tecnologia improvisadas levam a processos inconsistentes e lacunas de segurança.
- Ferramentas em ecossistemas fechados: ferramentas que prendem você a jardins murados ou exigem que as equipes alterem seus fluxos de trabalho. A observabilidade e a governação devem integrar-se perfeitamente com as ferramentas e fluxos de trabalho existentes para evitar atritos e permitir a adoção.
Compreender a infraestrutura atual ajuda a identificar lacunas e informa os planos de investimento. Plataformas de IA eficazes deve se concentrar em:
- Observabilidade. Monitoramento e análise em tempo actual e rastreabilidade whole para identificar vulnerabilidades e solucionar problemas rapidamente.
- Segurança. Aplicar o controle centralizado e garantir que os sistemas de IA atendam consistentemente aos padrões de segurança.
- Conformidade. Proteção, testes e documentação para garantir que os sistemas de IA estejam em conformidade com regulamentos, políticas e padrões do setor.
Ao concentrarem-se nas capacidades de governação, as organizações podem fazer investimentos mais inteligentes em IA, aumentando o foco na melhoria do desempenho e da fiabilidade do modelo e aumentando a confiança e a adoção.
Crédito World: Governança de IA em ação
Quando Crédito World queriam alcançar uma gama mais ampla de clientes potenciais, precisavam de uma avaliação de risco rápida e precisa para solicitações de empréstimo. Liderados pela Diretora de Risco e Diretora de Dados Tamara Harutyunyan, eles recorreram à IA.
Em apenas oito semanas, desenvolveram e entregaram um modelo que permitiu ao credor aumentar a sua taxa de aceitação de empréstimos — e receitas — sem aumentar o risco do negócio.
Essa velocidade period uma vantagem competitiva crítica, mas Harutyunyan também valorizava a governança abrangente de IA que oferecia insights de desvio de dados em tempo actual, permitindo atualizações oportunas do modelo que permitiam que sua equipe mantivesse as metas de confiabilidade e receita.
A governança foi essential para entregar um modelo que expandisse a base de clientes da World Credit score sem expor o negócio a riscos desnecessários. Sua equipe de IA pode monitorar e explicar rapidamente o comportamento do modelo e está pronta para intervir se necessário.
A plataforma de IA também proporcionou visibilidade e explicabilidade essenciais por trás dos modelos, garantindo conformidade com padrões regulatórios. Isso deu à equipe de Harutyunyan confiança em seu modelo e permitiu-lhes explorar novos casos de uso enquanto permaneciam em conformidade, mesmo em meio a mudanças regulatórias.
Melhorando a maturidade e a confiança da IA
A maturidade da IA reflete a capacidade de uma organização de desenvolver, entregar e governar de forma consistente preditivo e IA generativa modelos. Embora as questões de confiança afetem todos os níveis de maturidade, melhorar a maturidade da IA exige investir em plataformas que colmatem a lacuna de confiança.
Os recursos críticos incluem:
- Gerenciamento centralizado de modelos para IA preditiva e generativa em todos os ambientes.
- Intervenção e moderação em tempo actual para proteção contra vulnerabilidades como vazamento de PII, ataques de injeção imediata e respostas imprecisas.
- Modelos e técnicas de proteção personalizáveis para estabelecer proteções para necessidades, regulamentações e riscos específicos do negócio.
- Escudo de segurança para modelos externos para proteger e controlar todos os modelos, incluindo LLMs.
- Integração em pipelines CI/CD ou registro MLFlow para agilizar e padronizar testes e validação.
- Monitoramento em tempo actual com políticas de governança automatizadas e métricas personalizadas que garantem proteção robusta.
- Equipe vermelha de IA pré-implantação para jailbreaks, preconceitos, imprecisões, toxicidade e problemas de conformidade para evitar problemas antes que um modelo seja implantado em produção.
- Gestão do desempenho da IA na produção para evitar falhas no projeto, abordando os Taxa de falha de 90% devido à má produção.
Esses recursos ajudam a padronizar a observabilidade, o monitoramento e o gerenciamento de desempenho em tempo actual, permitindo uma IA escalonável na qual seus usuários confiam.
Um caminho para a governança da IA começa com uma infraestrutura de IA mais inteligente
A falta de confiança assola 45% das equipes, mas isso não significa que seja impossível superá-la.
Compreender toda a gama de capacidades – observabilidade, monitorização e gestão de desempenho em tempo actual – pode ajudar os líderes de IA a avaliar a sua infraestrutura atual em busca de lacunas críticas e a fazer investimentos mais inteligentes em novas ferramentas.
Quando a infraestrutura de IA realmente aborda as dificuldades dos profissionais, as empresas podem fornecer com segurança soluções de IA preditivas e generativas que as ajudem a atingir seus objetivos.
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Sobre o autor
Lisa Aguilar é vice-presidente de advertising de produtos e CTOs de campo da DataRobot, onde é responsável por construir e executar a estratégia de entrada no mercado para sua linha de produtos de previsão baseada em IA. Como parte de sua função, ela faz parceria estreita com as equipes de gerenciamento e desenvolvimento de produtos para identificar soluções-chave que possam atender às necessidades de varejistas, fabricantes e provedores de serviços financeiros com IA. Antes da DataRobot, Lisa trabalhou na ThoughtSpot, líder em pesquisa e análise orientada por IA.