Gartner Magic Quadrant de 2022: A Microsoft é líder nos serviços de desenvolvedor de IA em nuvem
Antecipadamente, o Gartner reconheceu a Microsoft como Líder no Gartner® Magic Quadrant™ de 2022 para Serviços de Desenvolvedor de IA em Nuvem, com a Microsoft posicionada mais longe em “Completeness of Vision”.
O Gartner define o mercado como “serviços hospedados em nuvem ou em contêineres que permitem que equipes de desenvolvimento e usuários de negócios que não são especialistas em ciência de dados usem modelos de IA por meio de APIs, kits de desenvolvimento de software (SDKs) ou aplicativos”.
Ainda assim, a Microsoft estpa orgulhosa de ser reconhecida por sua plataforma de IA do Azure. Neste post, vamos nos aprofundar na avaliação do Gartner, o que isso significa para os desenvolvedores, e fornecer acesso à reimpressão completa do Gartner Magic Quadrant para saber mais.
Escale aplicativos inteligentes com IA pronta para produção
“Embora as práticas do ModelOps estejam amadurecendo, a maioria das equipes de engenharia de software ainda precisa de recursos de IA que não exigem habilidades avançadas de aprendizado de máquina. Por esse motivo, os serviços de desenvolvedor de IA em nuvem (CAIDS) são ferramentas essenciais para equipes de engenharia de software .” — Gartner
Além disso, esses incríveis 87% dos projetos de IA nunca chegam à produção. Além da complexidade do pré-processamento de dados e da criação de modelos de IA, as organizações lutam com escalabilidade, segurança, governança e muito mais para preparar a produção de seus modelos. É por isso que mais de 85% das empresas da Fortune 100 usam o Azure AI hoje, abrangendo setores e casos de uso.
Assim, cada vez mais, vemos os desenvolvedores acelerarem o tempo de retorno usando modelos de IA pré-criados e personalizáveis como blocos de construção para soluções inteligentes. Nesse sentido, a Microsoft Research fez avanços significativos em IA ao longo dos anos, sendo a primeira a alcançar a paridade humana em recursos de fala, visão e linguagem. Hoje, a Microsoft está ampliando os limites dos recursos do modelo de linguagem com modelos grandes como Turing, GPT-3 e Codex (o modelo que alimenta o GitHub Copilot ) para ajudar os desenvolvedores a serem mais produtivos. A IA do Azure empacota essas inovações em modelos gerais prontos para produção conhecidos como Serviços Cognitivos do Azure e modelos específicos de caso de uso, Serviços de IA Aplicada do Azure para que os desenvolvedores integrem via API ou um SDK e continuem a ajustar para obter maior precisão.
Para desenvolvedores e cientistas de dados que desejam criar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção em escala, é oferecido suporte ao aprendizado de máquina automatizado, também conhecido como autoML. O AutoML no Azure Machine Learning é baseado em uma pesquisa inovadora da Microsoft focada em automatizar as tarefas iterativas e demoradas do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Isso libera cientistas de dados, analistas e desenvolvedores para se concentrar em tarefas de valor agregado fora das operações e acelerar o tempo de produção.
Habilite a produtividade para equipes de IA em toda a organização
“À medida que mais desenvolvedores usam o CAIDS para construir modelos de aprendizado de máquina, a colaboração entre desenvolvedores e cientistas de dados se tornará cada vez mais importante.” — Gartner
À medida que a IA se torna mais comum nas organizações, é essencial que os funcionários tenham as ferramentas necessárias para colaborar, criar, gerenciar e implantar soluções de IA de maneira eficaz e responsável. Como o presidente e CEO da Microsoft, Satya Nadella , compartilhou no Microsoft Build , a Microsoft está “construindo modelos como plataformas no Azure” para que desenvolvedores com diferentes habilidades possam aproveitar as pesquisas inovadoras de IA e incorporá-las em seus próprios aplicativos. Isso vai desde desenvolvedores profissionais que criam aplicativos inteligentes com APIs e SDKs até desenvolvedores cidadãos usando modelos pré-criados por meio do Microsoft Power Platform .
A IA do Azure permite que os desenvolvedores criem aplicativos em seu idioma preferido e implantem na nuvem, no local ou na borda usando contêineres. Recentemente, também anunciamos a capacidade de usar qualquer cluster Kubernetes e estender o aprendizado de máquina para ser executado perto de onde seus dados residem. Esses recursos podem ser executados em um único painel com gerenciamento, consistência e confiabilidade fornecidos pelo Azure Arc .
Operacionalize práticas de IA responsáveis
“Fornecedores e clientes estão buscando mais do que apenas desempenho e precisão do modelo de aprendizado de máquina. Ao selecionar serviços de AutoML, eles devem priorizar fornecedores que se destacam em fornecer modelos explicáveis e transparentes com detecção de viés integrada e mecanismos compensatórios.”— Gartner
Seja como for, na Microsoft, é aplicado o padrão de IA responsável à estratégia de produto e ciclo de vida de desenvolvimento, e priorizasse ajudar os clientes a fazer o mesmo . Todavia, também é fornecido ferramentas e recursos para ajudar os clientes a entender, proteger e controlar suas soluções de IA, incluindo um Painel de IA Responsável , diretrizes de desenvolvimento de bot e ferramentas integradas para ajudá-los a explicar o comportamento do modelo, testar a imparcialidade e muito mais. Fornecer um conjunto de ferramentas consistente para sua equipe de ciência de dados não apenas oferece suporte à implementação responsável de IA, mas também ajuda a fornecer maior transparência e permite implantações de modelos mais consistentes e eficientes.
A Microsoft tem orgulho de ser reconhecida como Líder em Cloud AI Developer Services e está entusiasmada com as inovações que acontecem na Microsoft e em todo o setor que capacitam os desenvolvedores a enfrentar os desafios do mundo real com a IA. Você pode ler e aprender com o Gartner Magic Quadrant completo agora .
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