Apesar de ser um conceito ainda pouco disseminado, o MLOps ou (Machine Learning Operations) já desponta como um importante aliado, principalmente das startups, no que se refere aos esforços para destravar projetos de Inteligência Artificial (IA). O MLOps, também conhecido como operações de aprendizado de máquina em nuvem, começou a ganhar este status porque o mundo corporativo já começa a notar que, apesar de toda a euforia com a IA, o desafio de fazer com que as possibilidades oferecidas por esta ferramenta cheguem de fato à ponta dos projetos e paguem os investimentos realizados é bem maior do que apenas ter uma boa ideia.
Soluções baseadas em MLOps estão sendo cada vez mais procuradas em todo o mundo porque elas conseguem conduzir as empresas na direção oposta ao que revelou uma pesquisa recente do Gartner. De acordo com o estudo, pelo menos 30% dos projetos de IA generativa (GenAI) serão abandonados após a prova de conceito até o final de 2025, devido à baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados, custos crescentes ou valor comercial pouco claro.
Isto acontece porque as empresas não foram criadas para gerir uma área de dados com a agilidade que elas precisam ser geridas atualmente. Desta forma, sem o MLOps, elas acabam trabalhando no tradicional sistema de fila de TI no qual os projetos caem em processos longos, lento e burocráticos que minam a efetividade e os benefícios prometidos pelo uso de IA da forma como eles foram criados.
Normalmente, sem o MLOps, o que ocorre é a área de data science terminar um modelo e passar para a área de engenharia criar uma API que permita acoplar o modelo em outros sistemas. Geralmente essa etapa demora dois ou três meses. Aí vem o time de negócios, por exemplo, para implementar essa API, o que vai levar mais alguns meses. Somando todo este tempo, que é economizado com o MLOps, quando o modelo é finalmente implementado a situação já é outra. As variáveis de mercado já mudaram e o resultado frustra quando comparado ao investimento feito tanto em termos de recursos financeiros quanto de recursos humanos.
No caso das startups, o MLOps se torna ainda mais relevante já que, apesar de não terem a fila de TI, elas precisam lidar com o problema de um time de cientistas de dados reduzido. Sem contar com soluções MLOps, estas empresas sofrem com o acúmulo de projetos sob a responsabilidade destes profissionais que, por mais que se esforcem, acabam não conseguindo dar conta da alta demanda caso tenham que cuidar de todo o ciclo criativo do desenvolvimento de projetos da forma tradicional.
Ferramentas construídas no conceito MLOps por sua vez conseguem simplificar a implantação, o monitoramento e o gerenciamento de modelos de ML em escala. Desta forma eles ajudam as empresas a acelerar o tempo de colocação no mercado de produtos de IA.
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Na prática, o MLOps automatiza parte do processo realizado pelo cientista de dados. Ou seja, as melhores plataformas que oferecem essas soluções permitem tanto a realização do treinamento do modelo, quanto a criação das APIs de conexão com outros sistemas, além do monitoramento. Assim, o MLOps garante o gerenciamento do seu funcionamento e a manutenção das variáveis totalmente atualizadas.
No caso de uma fintech, por exemplo, que decida adotar o MLOps, um único cientista de dados pode construir um modelo preditivo de crédito usando a plataforma. Depois ele mesmo consegue gerar uma API ainda dentro da solução de machine learning operations e assim já dá vida ao projeto, ou tirar do papel. A partir daí, toda vez que alguém pede crédito nessa fintech eles conseguem consultar em tempo real usando a plataforma MLOps escolhida.
Esse processo reduz o tempo de implantação do modelo preditivo de uma média de meses no método tradicional para uma questão de horas. Depois, todo o funcionamento e resultado são acompanhados em tempo real e permite ajustes para garantir que o modelo permaneça trazendo os benefícios imaginados mesmo que mudem as variáveis.
Não à toa, um estudo da empresa de pesquisas Valuates Reports, mostra que o uso de serviços de MLOps tem sido um grande impulsionador de crescimento no setor de bancos, serviços financeiros e seguros. O estudo afirma que as instituições financeiras estão usando machine learning cada vez mais para impulsionar a detecção de fraudes, lidar com dados de forma mais eficiente e fornecer experiências individualizadas aos clientes.
Ainda de acordo com o report, o mercado global de operações MLOps foi avaliado em US$ 186,4 milhões em 2023 e deve atingir US$ 3.652,7 milhões até 2030, com um crescimento médio anual de 44,6% a partir deste ano. O mercado brasileiro já começa a oferecer soluções MLOps totalmente em linha com as principais ferramentas mundiais e desenvolvidas com o conhecimento da realidade local. Se é verdade que um dos maiores sinais de loucura é buscar resultados diferentes fazendo tudo exatamente igual, já é hora de parar de desperdiçar tempo e dinheiro utilizando os mesmos métodos de desenvolvimento de projetos de IA e acelerar usando o combustível do MLOps.
