Diversas competências são requeridas para desenvolver um sistema genAI capaz de impulsionar o seu empreendimento. Abaixo, estão detalhados os principais cargos envolvidos nesse processo.
A pergunta atual não se resume mais a “Qual é a melhor nuvem?”, mas sim a “Como podemos formar um time de profissionais para desenvolver um novo sistema de inteligência artificial generativa fluida?”
Texto parafraseado: Os recursos financeiros diminuíram. A liderança da empresa deseja implementar um sistema de Inteligência Artificial generativa inovador, amplamente discutido, para transformar a operação do negócio de forma significativa. Com base em diversas publicações empresariais, há a expectativa de que esse novo sistema revolucione o funcionamento da empresa. Eles têm a intenção de implementar essa mudança e você foi designado para formar e liderar uma equipe capaz de concretizá-la. Diante disso, como você procederia para realizar essa tarefa?
Não é uma questão recente.
Há uma década, nos deparamos com uma situação semelhante devido ao interesse na computação em nuvem e à necessidade de formar uma equipe para migrar para esse promissor ambiente. Aqueles que reconheciam a importância para suas carreiras buscavam certificações específicas de nuvem, participando, por exemplo, de cursos ou aprendendo por conta própria para se saírem bem em entrevistas com profissionais menos experientes.
Apesar de alguns êxitos, em geral, as equipes de arquitetura, design e implementação em nuvem, seja no contexto de migrações ou na criação de novos sistemas em rede, tiveram um desempenho abaixo do esperado. Muitas migrações não resultaram em benefícios significativos devido à falta de reengenharia das aplicações ao serem transferidas para a nuvem.
Além disso, algumas das escolhas de design poderiam ter sido mais acertadas. Muitos optaram pela tecnologia por motivos equivocados e agora estão presos nessa tecnologia até que haja recursos para mudar. Ficou claro que a mudança para a era digital com recursos em nuvem não oferece o valor esperado. A inteligência artificial generativa é apenas uma extensão desse cenário.
Um indivíduo que faz parte da equipe.
Existem algumas considerações a serem feitas e algumas lições a serem aprendidas com erros e acertos na área da nuvem. Reunir a equipe certa de talentos, seja para computação em nuvem ou inteligência artificial generativa, não será uma tarefa fácil.
Primeiramente, vamos formar um time especializado em arquitetura e desenvolvimento de inteligência artificial generativa prototípica, levando em consideração que cada equipe será adaptada às necessidades específicas de cada negócio. Farei suposições de forma geral aqui. Além disso, a composição da equipe será adaptada de acordo com a indústria. A implementação de inteligência artificial generativa para serviços financeiros será um pouco diferente da área da saúde. Sem dúvida, a resposta “depende” costuma ser mal recebida pelas pessoas.
Aqui estão os possíveis cargos que serão necessários na equipe, seja com novos membros, com treinamento interno ou com consultores externos de uma empresa. Vamos considerar um projeto específico de desenvolvimento de inteligência artificial generativa, com uma duração prevista de seis meses a um ano.
O gerente de projeto supervisiona a execução do projeto, assegurando que esteja alinhado com os objetivos de negócios e seja concluído no prazo e dentro do orçamento. Sua contribuição é crucial para evitar problemas financeiros e garantir a entrega bem-sucedida de projetos complexos, como a seleção da plataforma para um sistema de IA generativa antes da implementação. Um gerente de projeto competente pode ajudar a evitar equívocos prejudiciais.
Pesquisadores de inteligência artificial e cientistas de dados têm a responsabilidade de criar “modelos avançados” personalizados para atender às exigências específicas do negócio. Além disso, eles aprimoram constantemente o desempenho desses modelos. Esses profissionais são os responsáveis pela concepção e implementação de modelos com alto potencial de êxito, sendo considerados a mente por trás do projeto.
Muitas empresas estão solicitando a titulação de doutorado para essas posições, o que pode ser uma visão limitada. Na minha experiência, trabalhei com indivíduos talentosos que não possuem níveis avançados de formação acadêmica. O mais importante é ter pessoas eficazes que saibam trabalhar bem em equipe. Essa é apenas uma observação baseada em minha experiência pessoal.
Os engenheiros de inteligência artificial são especialistas responsáveis por levar os modelos da fase de pesquisa para a produção, concentrando-se na capacidade de expansão e manutenção. Eles devem possuir um conhecimento aprofundado das estruturas de IA, incluindo aquelas geradoras, e dos ambientes que as sustentam.
Paráfrase: O desafio consiste em contratar um profissional com habilidades em diversos contextos, pois outras pessoas podem se restringir a soluções baseadas apenas em seu conhecimento específico, o que geralmente resulta em equívocos.
Os engenheiros de dados têm a função de desenvolver os fluxos de dados e inserir informações de excelência nos modelos. Em última análise, os sistemas de inteligência artificial gerativa são basicamente sistemas focados em dados, tornando esses profissionais indispensáveis.
Novamente, evite contratar profissionais especializados em apenas um banco de dados ou sistema específico (por exemplo, somente em bancos de dados nativos da AWS), pelos mesmos motivos que os engenheiros da AI. Um especialista em uma única habilidade pode perder a oportunidade de escolher a melhor solução disponível.
Os engenheiros da plataforma são responsáveis por selecionar e desenvolver a plataforma. Eles possuem conhecimento sobre as diferentes opções de plataformas em nuvem e on-premise, assim como sobre memória, armazenamento e processadores. É vantajoso contar com engenheiros que compreendam as distinções entre CPUs, TPUs e GPUs e sejam capazes de criar uma solução que agregue mais valor.
Paráfrase: Encontrar essas pessoas é desafiador, como você já deve ter percebido. Algumas podem surgir afirmando que só utilizam determinado provedor de nuvem ou cluster de servidores, mas, na realidade, sua arquitetura não leva em consideração essas preferências.
O especialista em ética de inteligência artificial assegura que o sistema respeite os princípios éticos e práticas justas, ao lidar de forma proativa com possíveis preconceitos nos dados e modelos. Não se trata de saber se será processado, mas de quando isso acontecerá. Esses profissionais podem garantir a implementação rigorosa para evitar o uso inadequado da nova tecnologia de inteligência artificial.
Os gestores/proprietários de produtos de inteligência artificial transformam as necessidades empresariais em requisitos técnicos e asseguram que o desenvolvimento de produtos cumpra os objetivos da organização.
Os profissionais de segurança e conformidade lidam com potenciais falhas de segurança nos sistemas de inteligência artificial e asseguram que a empresa esteja em conformidade com todas as leis de proteção de dados aplicáveis e regulamentos do setor.
Os profissionais de UX asseguram que o resultado do sistema genAI seja compreensível e benéfico para os usuários e envolvidos.
Profissionais especializados em integração são responsáveis por incorporar o sistema genAI na infraestrutura e nos processos de TI já em funcionamento.
Outras funções necessárias em projetos genAI incluem equipe de suporte e manutenção, especialistas em análise de negócios, profissionais em engenharia devops e consultores jurídicos. Embora parecido com o desenvolvimento tradicional, esses papéis ainda desempenham um papel fundamental nos projetos genAI.
Sim, o arquiteto responsável pela criação da inteligência artificial. Essa pessoa está à frente do projeto e da equipe, tomando decisões difíceis para garantir o sucesso.
É possível que a equipe necessária para o sucesso da sua empresa seja um tanto distinta dessa mencionada no texto. No entanto, acredito que a maioria dos cargos-chave sejam semelhantes. O importante é encontrar o talento adequado, mas isso é assunto para outro texto.