Case
10/10/2023

Como auxiliamos a GCB na operacionalização de seus pipelines de desenvolvimento de aplicações de IA

Com a ajuda do AWS SageMaker, operacionalizamos os pipelines de desenvolvimento utilizando boas práticas de engenharia de código e observabilidade de modelos de IA.

Aceleramos as entrega das aplicações de IA, permitindo que a GCB respondesse rapidamente às demandas do mercado

Em um cenário em constante evolução, onde a inteligência artificial desempenha um papel cada vez mais crucial nas estratégias de negócios, nos deparamos com o desafio de operacionalizar os pipelines de desenvolvimento de aplicações de IA da GCB.

A GCB é uma empresa líder na indústria de serviços financeiros, reconhecida por sua busca constante pela inovação e excelência. No entanto, enfrentava obstáculos ao tentar incorporar efetivamente a inteligência artificial em seus processos de negócios devido à complexidade do ciclo de vida das aplicações de IA.

Como atuamos frente a este desafio

Nosso objetivo principal foi otimizar a entrega e a operação das aplicações de IA da GCB. Para atingir esse objetivo, adotamos uma abordagem que envolveu:

AWS SageMaker: Adaptamos o uso do AWS SageMaker para ser como uma parte fundamental do processo. Isso permitiu que a GCB desenvolvesse, treinasse e implantasse modelos de IA de maneira eficiente, aproveitando a infraestrutura escalável e os recursos de automação oferecidos pela AWS.

Boas Práticas de Engenharia de Código: Introduzimos práticas de engenharia de código, incluindo controle de versão, revisões de código e integração contínua. Isso garantiu que o código das aplicações de IA fosse de alta qualidade, fácil de manter e escalonar.

Observabilidade de Modelos de IA: Implementamos uma estratégia robusta de observabilidade para os modelos de IA, alavancando ferramentas open-source e o próprio AWS SageMaker. Isso envolveu a captura de métricas de desempenho, monitoramento em tempo real e a capacidade de identificar problemas e melhorias potenciais nos modelos implantados.

Quais foram os resultados obtidos

Nossa abordagem resultou em conquistas significativas para a GCB:

Aceleração da Entrega: Observamos um aumento notável na velocidade de entrega das aplicações de IA, permitindo que a GCB respondesse rapidamente às demandas do mercado.

Eficiência Operacional: A adaptação do AWS SageMaker e a adoção de boas práticas de engenharia de código reduziu custos, tornando as operações de IA da GCB mais econômicas e sustentáveis.
Maior Confiabilidade: A constante observabilidade de modelos de IA resultou em maior confiança nos modelos e diminuindo o tempo de resposta nos incidentes relacionados a problemas de desempenho, proporcionando maior confiabilidade às aplicações de IA.

Inovação Contínua: A capacidade de iterar rapidamente e monitorar o desempenho dos modelos permitiu que a GCB continuasse a inovar em suas ofertas de produtos e serviços baseados em IA.

Nossa parceria com a GCB demonstra como a combinação de tecnologias como o AWS SageMaker, práticas sólidas de engenharia de código e observabilidade de modelos de IA pode impulsionar o sucesso e a competitividade em um mundo cada vez mais orientado por dados e inteligência artificial.

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