Resumo Executivo
A GCB, uma empresa líder na indústria de serviços financeiros, enfrentava desafios para incorporar eficientemente a inteligência artificial em seus processos de negócios. A complexidade do ciclo de vida das aplicações de IA impedia uma operacionalização ágil, limitando sua capacidade de responder rapidamente às mudanças de mercado. A EximiaCo foi contratada para otimizar os pipelines de desenvolvimento dessas aplicações, utilizando ferramentas avançadas como AWS SageMaker e implementando boas práticas de engenharia de código e estratégias robustas de observabilidade.
Situação (antes da nossa atuação)
A GCB já era reconhecida por sua busca constante por inovação e excelência. No entanto, encontrava-se com dificuldades em adaptar sua estrutura operacional para a integração efetiva da inteligência artificial. Esse desafio estava ligado principalmente à complexidade dos processos envolvidos no ciclo de vida das aplicações de IA, o que retardava o desenvolvimento e a implantação de soluções inovadoras, prejudicando sua competitividade no mercado.
Implicações
A incapacidade de integrar e operacionalizar rapidamente as aplicações de IA não apenas atrasava a resposta da GCB às demandas de mercado, mas também aumentava os custos operacionais e reduzia a eficiência global. A falta de práticas de desenvolvimento ágeis e a baixa observabilidade dos modelos de IA em produção contribuíam para uma maior incidência de falhas e um menor desempenho geral das aplicações, impactando negativamente a confiança dos clientes e parceiros.
O que fizemos
Para superar esses desafios, a EximiaCo adotou uma abordagem multifacetada:
- Integração do AWS SageMaker: Adaptamos o AWS SageMaker como uma peça fundamental do processo, permitindo que a GCB desenvolvesse, treinasse e implantasse modelos de IA de maneira mais eficiente e com recursos escaláveis.
- Boas Práticas de Engenharia de Código: Introduzimos práticas avançadas de engenharia de código, incluindo controle de versão, revisões de código e integração contínua, para garantir que o código das aplicações de IA fosse de alta qualidade e fácil de manter.
- Observabilidade de Modelos de IA: Implementamos uma estratégia robusta de observabilidade para os modelos de IA, utilizando ferramentas open-source e o próprio AWS SageMaker, para monitorar o desempenho em tempo real e identificar rapidamente problemas e áreas de melhoria.
Entregáveis
Os principais entregáveis do projeto incluíram a completa integração do AWS SageMaker nos pipelines de desenvolvimento da GCB, a documentação das práticas de engenharia de código adotadas e um sistema de observabilidade que permite monitorar continuamente o desempenho dos modelos de IA.
