Você sabia que o campo das IAs e do Machine Learning está crescendo significativamente? Especialmente, aplicadas no campo de DevOps. Nesse sentido, é algo que menciona nosso parceiro Gitlab, já que tanto a IA (inteligência artificial) quanto o ML estão revolucionando a forma de trabalhar. Contamos tudo sobre isso a seguir.
O sucesso das IAs e do ML nos projetos DevOps
Nos últimos anos, assistimos a uma explosão de projetos de inteligência artificial, machine learning e outros tipos. Empresas como Hugging Face e aplicativos como DALL-E 2 revelaram o potencial que a IA e o ML podem trazer para os projetos DevOps.
À medida que as organizações continuam aprendendo a utilizar o software como diferencial estratégico, a capacidade de inovar e aproveitar a quantidade cada vez maior de dados a que as empresas têm acesso se tornou uma das chaves para melhorar a inovação empresarial.
No entanto, muitos projetos de inteligência artificial/aprendizado de máquina estagnam devido a vários desafios que os profissionais de software que estiveram presentes desde os primeiros dias do DevOps vão entender bem. Mais especificamente, a adoção e a otimização de IA/ML nas empresas têm sido dificultadas pela falta de repetibilidade dos experimentos, pela disparidade no uso de ferramentas e pelas deficiências no trabalho em equipe.
Um novo modelo para a modelagem de dados
Uma das primeiras formas de abordar esse problema é garantir que exista um modelo que permita à equipe raciocinar sobre a visão estratégica da IA e do ML em sua organização. Uma vez estabelecido isso, é importante pensar nas “tarefas pendentes” táticas para lançar as bases desse trabalho.
Do ponto de vista estratégico, são muitas as equipes que precisam se unir para que um programa de IA/ML tenha sucesso. Em primeiro lugar, é preciso adquirir os dados e transformá-los em um conjunto de dados limpos e utilizáveis. Frequentemente chamado de “DataOps”, isso abrange todos os típicos processos “ETL”, ou de extração, carga e transformação, pelos quais os dados precisam passar para se tornarem úteis para as equipes.
A partir daí, é preciso produzir as cargas de trabalho de dados por meio do MLOps. Por exemplo, a experimentação, o treinamento, os testes e a implantação de modelos relevantes baseados nos dados já extraídos e transformados. Depois de concluídas essas duas etapas, você finalmente poderá entender como criar casos de uso em produção para seus dados.
Você pode utilizar o ML aplicado para se concentrar na melhoria das experiências dos usuários (UX), em previsões financeiras ou em tendências gerais e análises de diversas partes do seu negócio. Dada a complexidade dessa cadeia de valor, conhecer a história do DevOps pode ser fundamental para lidar com esses problemas.
DevOps e IAs/ML para combater os silos
Assim como as diferentes fases de obtenção e aplicação de IA/ML para usos empresariais, o desenvolvimento de software envolve muitas equipes, etapas e habilidades para alcançar os objetivos corporativos estipulados. Por isso, anos atrás, surgiu o conceito de “DevOps”, ao combinar equipes e fazê-las trabalhar juntas em um ciclo de melhoria contínua sobre os mesmos objetivos, para combater os silos e as ineficiências.
As equipes de ciência de dados utilizam ferramentas especializadas que não se integram às ferramentas do ciclo de vida de desenvolvimento de software que já utilizam. Isso faz com que as equipes trabalhem em silos, o que gera atritos no desenvolvimento, além da típica falta de previsibilidade e agilidade.
As empresas e as equipes de software muitas vezes não aproveitam os dados que têm à disposição. Além disso, os modelos levam meses para entrar em produção, momento em que já podem estar desatualizados ou atrás dos concorrentes. Ademais, a segurança e a ética dos dados costumam ser tratadas como algo secundário, o que representa um risco para as organizações, freando a inovação.
A importância de aprender com o passado
Se algo as últimas décadas de evolução do “DevOps” nos ensinaram foi que romper os silos entre as equipes por meio das ferramentas e dos processos que utilizam é rentável para as empresas. À medida que sua equipe começa sua jornada rumo às IAs/ML, será preciso considerar como consolidar as equipes, garantindo que trabalhem de forma eficiente.
Assim, manter um programa de inteligência artificial/aprendizado de máquina exigirá melhorar os processos e as ferramentas que sua equipe utiliza. Isso permitirá que suas equipes extraiam, transformem e carreguem dados de forma eficiente. Além disso, será possível ajustar, testar e implantar modelos de forma eficaz, aproveitando a IA/ML e gerando valor para as partes interessadas no longo prazo.
A cultura DevOps na Epidata
Nesse sentido, na Epidata também buscamos garantir a criação de valor em todos os nossos projetos. Por isso, temos uma equipe DevOps certificada em Gitlab, uma plataforma completa que nos garante inovação constante e escalabilidade no processo de criação de software. Isso é algo que aplicamos em nossos desenvolvimentos, com o objetivo de gerar uma visão consistente entre todas as equipes de trabalho.
Agora que você sabe de que forma as IAs e o ML influenciam o DevOps, convidamos você a conhecer algumas das inovações que implementamos em nossa área especializada, para desenvolver todo tipo de projeto em menos tempo e com menor custo. Entre em contato ou conheça alguns dos nossos casos de sucesso em DevOps!
*Referências: adaptado de GitLab (2022): https://about.gitlab.com/blog/2022/11/16/how-is-ai-ml-changing-devops/
Sobre a Epidata
Empresa global de capitais privados especializada em outsourcing de inovação, dedicada a oferecer serviços de desenvolvimento e design de software, modernização de aplicações, RPA, aprendizado de máquina e Big Data, entre outros. Suas soluções transformam negócios, otimizam operações e geram melhores experiências digitais para clientes e colaboradores.
A Epidata possui alianças com empresas líderes em inovação e conhecimento como Microsoft, GitLab, Mulesoft, Salesforce, Oracle, MariaDB, Red Hat, UiPath e FCEyN – UBA (Universidad de Buenos Aires).
A Epidata opera na Argentina, Chile, Colômbia, Peru, Uruguai e Estados Unidos (San Francisco, California), onde conta com um histórico de apoio bem-sucedido a corporações multinacionais como Stanford Research Institute International, JP Morgan, Tenaris, Turner, Telecom, HSBC, Monsanto, Walmart, Asana, entre outras.
