• Grasiela Lima

Soluções para escalar o Machine Learning nas organizações

A aplicação da tecnologia em larga escala é uma das grandes dificuldades das organizações. Conheça algumas etapas que podem facilitar e agilizar esse processo.

Por muito tempo o Machine Learning ficou limitado a algumas grandes empresas de tecnologia e a pesquisadores acadêmicos de alto nível. Entretanto, três importantes avanços tecnológicos mudaram esse cenário: o aumento da capacidade dos computadores, a redução do preço de armazenamento e a computação em nuvem. Assim, tornou-se uma tecnologia ousada e predominante, com muita rapidez.


Machine Learning, dados e análises são ferramentas que têm o potencial de transformar radicalmente os processos de negócios e os modelos de receita, assim como o poder de moldar as inovações futuras. Entretanto, os dados só são valiosos quando transformados em atos.


E o grande desafio para a maior parte das organizações é a implantação da tecnologia em escala total. Além de mudança cultural, as organizações precisam também de uma infraestrutura moderna baseada em nuvem, que forneça escalabilidade, flexibilidade e inteligência para capacitar seus negócios. E podem contar com estratégias para dar suporte a essa mudança.


Pensando nisso, separamos algumas etapas que as empresas devem considerar para que a implantação do Machine Learning possa ocorrer de forma rápida, fácil e em escala:

  • Busque a adesão dos executivos da empresa desde o início

Muitos projetos-pilotos falham por não incluírem as equipes das áreas executivas ou de negócios, ficando restritos apenas a pequenas equipes de ciência de dados.

Ao invés de esperar até que o sistema tenha sido completamente projetado para então solicitar informações específicas, tente operar no sentido inverso, trabalhando em conjunto com equipes de executivos desde o início do projeto. Essa parceria pode dar uma perspectiva clara sobre como ir do ponto A ao ponto B, ajudar a priorizar os casos de uso e projetar soluções e melhores abordagens para alcançar as metas.

  • Desenvolva e aumente sua equipe

Cientistas de dados, altamente especializados, são essenciais. Mas sua equipe também precisa contar com analistas que consigam converter problemas de negócios em soluções de Machine Learning. E os profissionais da área estão entre os mais requisitados no momento. Com talentos difíceis de encontrar, as empresas precisam equilibrar o recrutamento com a qualificação dos funcionários existentes.

Busque talentos em lugares inesperados e procure aumentar a experiência interna com parceiros, ampliando a comunidade de especialistas com a qual você pode interagir.

  • Tenha dados suficientes

Ter acesso aos dados certos e em grande quantidade é algo essencial para realizar testes em modelos com conjuntos maiores de dados.

Pois, quando você pega os dados levantados na amostra e tenta implantar na produção, pode se deparar com casos de uso e conjuntos de dados que não são necessariamente semelhantes.

  • Crie processos de revisão contínua

O ambiente de negócios e as condições do mercado mudam frequentemente. Então, para ser relevante no mundo real, o Machine Learning exige revisão constante. Não dá apenas para “configurar e esquecer”. É preciso ter um ciclo contínuo de reciclagem e reimplantação de modelos de Machine Learning.

  • Descarregue as tarefas pesadas

Ao invés de gastar recursos de desenvolvimento para criar soluções do zero, que tal fazer parceria com um provedor de serviços em nuvem que ofereça os principais recursos de Machine Learning? Dessa forma sua equipe interna fica mais à vontade para se concentrar em atividades de mais valor.


Quer saber mais? Entre em contato com nossa equipe e faça essa jornada com quem realmente entende do assunto!

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