DataRobot lança Suíte de IA Empresarial para reduzir a lacuna entre o desenvolvimento de IA e o valor para os negócios.

À medida que empresas de todo o mundo investem recursos em esforços de IA, muitas enfrentam dificuldades em converter seus investimentos tecnológicos em resultados financeiros mensuráveis.

Esse é o desafio que a DataRobot busca resolver com uma série de novas atualizações de produtos anunciadas hoje. A DataRobot não é nova no espaço da IA; na verdade, a empresa está no mercado há 12 anos, bem antes do atual boom da IA generativa. Um foco central da empresa desde sua criação tem sido capacitar análises preditivas para ajudar a melhorar os resultados empresariais. Assim como muitos outros nos últimos anos, a DataRobot voltou sua atenção ao suporte de IA generativa.

Com o novo Enterprise AI Suite, anunciado hoje, a DataRobot busca se aprofundar e se diferenciar em um mercado cada vez mais concorrido. A nova plataforma integrada promete permitir que as empresas comecem a resolver problemas de negócios com IA prontamente, em vez de precisar juntar vários serviços. A plataforma é projetada para funcionar em múltiplos ambientes de nuvem, além de opções locais, oferecendo mais flexibilidade aos clientes. O Enterprise AI Suite é uma plataforma abrangente que ajuda as empresas a construir, implantar e gerenciar aplicações de IA preditiva e generativa, garantindo controles de governança e segurança adequados. O foco da DataRobot está em criar valor comercial tangível a partir da IA, em vez de apenas fornecer a tecnologia.

“Como você leva a IA para o próximo nível em termos de criação de valor? Eu digo às pessoas que os clientes não comem modelos no café da manhã,” afirmou Debanjan Saha, CEO da DataRobot, ao VentureBeat. “Você precisa construir aplicações e agentes, e mais do que isso, você precisa integrá-los na estrutura de negócios para criar valor. Isso é o que essa versão busca realizar.”

Abordando os desafios da implementação de IA empresarial

De acordo com uma pesquisa recente da DataRobot, 90% dos projetos de IA falham em passar do protótipo para a produção.

“Apenas treinar modelos não cria nenhum valor empresarial,” disse Saha.

O novo Enterprise AI Suite da DataRobot introduz modelos de aplicação que fornecem funcionalidade imediata, mantendo a flexibilidade de personalização. Essa abordagem aborda uma lacuna comum no mercado entre aplicações de IA off-the-shelf, inflexíveis, e o desenvolvimento customizado que consome muitos recursos.

Saha explicou que os modelos são projetados para serem horizontais, ou seja, podem ser aplicados em diferentes indústrias, em vez de serem específicos de um setor. Enquanto os modelos fornecem um ponto de partida, as empresas têm a capacidade de personalizá-los para suas necessidades específicas. Isso inclui: mudar fontes de dados, ajustar parâmetros de modelo, modificar a interface do usuário e integrar as aplicações com outros sistemas em uma stack tecnológica.

Unificando IA preditiva e generativa

Um dos principais diferenciais da plataforma da DataRobot é sua abordagem unificada tanto para IA preditiva tradicional quanto para capacidades de IA generativa.

A plataforma permite que as organizações estendam modelos de base com dados empresariais enquanto implementam os controles de segurança necessários. O Enterprise AI Suite da DataRobot suporta um pipeline completo de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para ajudar a estender modelos de base como Llama 3 e Gemini com dados corporativos.

Um dos novos modelos combina ambas as tecnologias para resultados comerciais aprimorados. Como um caso de uso potencial, Saha disse que, por exemplo, uma empresa poderia usar um modelo preditivo para prever qual cliente vai deixar, quando ele deixará e por que ele deixará. Os dados desse modelo preditivo podem então ser usados com um modelo de IA generativa para criar uma campanha de e-mail de oferta personalizada e otimizada.

A plataforma DataRobot inclui salvaguardas integradas tanto para modelos preditivos quanto generativos.

“Esses modelos apresentam todo tipo de problemas em relação à precisão, incluindo vazamento de privacidade ou dados seguros,” observou Saha. “Portanto, existem um conjunto de modelos de proteção que você deseja colocar ao redor deles.”

IA Agentic Avançada traz novo raciocínio para casos de uso empresarial

Outra característica marcante na nova plataforma da DataRobot é a integração de capacidades de agentes de IA.

A abordagem de IA agentic é projetada para ajudar as organizações a lidar com consultas e fluxos de trabalho empresariais complexos. O sistema emprega agentes especializados que trabalham em conjunto para resolver problemas de negócios multifacetados. Essa abordagem é particularmente valiosa para organizações que lidam com ambientes de dados complexos e múltiplos sistemas de negócios.

“Você faz uma pergunta ao fluxo de trabalho agentic, ele divide as perguntas em um conjunto de questões mais específicas e as direciona para agentes que são especialistas em diferentes áreas,” explicou Saha.

Por exemplo, a pergunta de um analista de negócios sobre receita pode ser direcionada para múltiplos agentes especializados – um lidando com consultas SQL, outro usando Python – antes de combinar os resultados em uma resposta abrangente.

Observabilidade e governança são as chaves para o sucesso da IA empresarial

Como parte das atualizações da DataRobot, a empresa também está lançando um novo conjunto de observabilidade. As novas capacidades de observabilidade fornecem insights detalhados sobre o desempenho do sistema de IA, especialmente para implementações RAG.

Por exemplo, Saha explicou que uma organização pode ter um corpo de dados empresariais. A organização está usando algum tipo de modelo de fragmentação e incorporação, mapeando isso para um banco de dados vetorial e, em seguida, colocando um LLM na frente. O que acontece se as respostas não forem o que a organização esperava? É aí que a observabilidade se encaixa. A plataforma oferece ferramentas de visualização e análise avançadas para diagnosticar tais problemas.

“Montamos muita instrumentação que permite que as pessoas entendam visualmente, por exemplo, se você tiver um grande agrupamento de dados no banco de dados vetorial, você pode obter uma resposta espúria,” disse Saha. “Você poderá ver isso, se perceber que suas perguntas estão caindo em áreas onde você não tem informação suficiente.”

Essa observabilidade se estende às capacidades de governança da plataforma, com recursos de monitoramento e intervenção em tempo real. O sistema pode detectar e lidar automaticamente com informações sensíveis, com regras personalizáveis para diferentes cenários.

“Estamos realmente entusiasmados com o que chamamos de IA que faz sentido para os negócios,” disse Saha. “A DataRobot sempre se destacou em focar na criação de valor comercial a partir da IA – não é tecnologia pelo simples fato de ter tecnologia.”