Dados e modelos de IA

Estratégia de dados para IA

A maioria das iniciativas de IA que encalham, encalha nos dados: não são acessíveis, a sua qualidade é desconhecida, ou ninguém autoriza o seu uso. Estabelecemos o que tem realmente e o que tem de ser verdade para que os casos de uso que quer se tornem possíveis.

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O problema de negócio

A maturidade é presumida e só depois descoberta

Os roteiros assentam no pressuposto de que os dados existem, são acessíveis e são suficientemente bons. Esse pressuposto é testado pela primeira vez durante a implementação, o momento mais caro possível. Os achados habituais repetem-se: nenhum responsável claro, uma qualidade que ninguém mediu, um acesso que exige uma decisão que ninguém quer tomar e nenhuma base legal estabelecida para o uso pretendido.

O que fazemos

Avaliar a maturidade por caso de uso, não em geral

A maturidade dos dados só faz sentido em relação a uma finalidade, pelo que a avaliamos face aos casos de uso concretos que está a considerar. Para cada um estabelecemos onde vivem os dados, quem é o responsável, em que estado estão, o que o acesso exige e se o uso pretendido é lícito. Onde o conhecimento não está estruturado, desenhamos a arquitetura de recuperação e de conhecimento que o torna utilizável. O resultado separa o que está disponível agora daquilo que precisa antes de trabalho, e sequencia esse trabalho.

Estratégia de dados para IA

Competências

Preparação do dado para IA
Arquitetura de conhecimento corporativo
Governação do dado para IA
Estratégia de pesquisa vetorial
Estratégia de qualidade do dado
Estratégia de gestão do conhecimento

Casos de uso comuns

Testar se os dados sustentam um roteiro de IA antes de este ser assumido.
Estabelecer responsabilidade e níveis de qualidade de referência para os dados de que depende uma primeira iniciativa.
Desenhar a arquitetura de conhecimento por trás de um assistente corporativo.
Perceber por que razão uma iniciativa promissora encalhou na fase de acesso aos dados.

Como trabalhamos

Auditar

Estabelecer que dados existem, quem é o responsável e em que estado estão de facto.
Canalizar

Construir a ingestão, a transformação e os controlos de qualidade de que os modelos dependem.
Comparar

Confrontar abordagens com os seus dados e não com uma classificação pública.
Servir

Implementar por trás de uma interface estável, com versionamento, monitorização e via de recuo.

Tecnologia

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Segurança e governação

A rastreabilidade dos dados é registada de ponta a ponta, pelo que é sempre possível dizer de onde veio um valor e que versão do modelo produziu determinada saída. Os dados pessoais são minimizados, classificados e conservados sob uma política explícita e não por omissão. Os conjuntos de treino e avaliação são versionados juntamente com o código que os utiliza.

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Avaliado face à entrega, não no abstrato

Uma estratégia de dados feita no vazio produz um modelo de maturidade. Avaliada face a casos de uso concretos por quem constrói os sistemas, produz uma sequência sobre a qual pode agir e uma declaração honesta sobre que ambições não são hoje alcançáveis. É a segunda metade que poupa dinheiro.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Precisamos primeiro de um armazém de dados?

Frequentemente não. Muitos casos de uso de IA leem de sistemas operacionais e de conteúdo não estruturado, e não de um armazém. Colocar um programa de armazém como pré-requisito pode atrasar anos o trabalho de IA sem necessidade.

Que qualidade têm de ter os dados?

A suficiente para o caso de uso concreto, que é uma fasquia bem mais baixa do que bons em geral. Avaliamos face à finalidade e não a uma norma abstrata, e o trabalho de qualidade é dimensionado ao que o caso de uso exige.

E os dados pessoais?

Base legal, minimização e conservação são avaliadas por caso de uso como parte da maturidade, e não depois. Um caso de uso sem base legal não é um problema de dados a resolver mais tarde: é um caso de uso a redesenhar ou a abandonar.

Quanto dura uma avaliação?

De quatro a oito semanas, consoante quantos casos de uso e sistemas entram no âmbito. A restrição costuma ser o acesso aos responsáveis pelos dados e não o tempo de análise.

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