Eu uso o modelo CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) desde 2.010 e posso afirmar que me ajudou muito como um guia estruturado para projetos de ciência de dados e mineração de dados. Porém, com o avanço da Inteligência Artificial e a legítima atenção ao tratamento de dados pessoais, especialmente em áreas como IA generativa, senti a necessidade de utilizar um modelo que abranja essas novas complexidades, técnicas e leis de proteção aos dados das pessoas. Com isso, compartilho meu primeiro exercício, que se trata de uma atualização que realizei tendo como base o CRISP-DM, adaptando para projetos que envolvam IA generativa e suas nuances específicas.
Para simplificar, vamos chamar esse guia de: CRISP-AI. O CRISP-AI mantém a estrutura básica do CRISP-DM, mas incorpora etapas e considerações adicionais para lidar com técnicas avançadas de IA, como geração de conteúdo, RAG (Recuperação Aumentada por Geração), visão computacional, agentes e multiagentes, entre outros. A seguir, busquei arranhar uma primeira camada do conhecimento de cada fase do, agora, CRISP-AI, fornecendo um guia inicial para conduzir projetos de IA generativa.
Fases do CRISP-AI
1. Compreensão do Negócio e Problema
- Definição dos Objetivos do Projeto
- Identifique claramente o problema que o projeto deve resolver ou a hipótese que precisa ser testada.
- Identifique as potenciais técnicas de IA para resolver o problema.
- Estabeleça metas mensuráveis e específicas.
- Considere os benefícios esperados para o negócio e os usuários finais.
- Análise de Contexto e Restrições
- Entenda o contexto operacional, incluindo limitações técnicas, orçamentárias e de tempo.
- Identifique restrições legais e éticas relacionadas ao uso de IA generativa (por exemplo, direitos autorais, privacidade).
- Identificação das Partes Interessadas
- Mapeie todas as partes envolvidas, incluindo equipes técnicas, gestão, usuários finais e reguladores.
- Estabeleça canais de comunicação claros para alinhamento contínuo.
- Considerações Éticas e Legais
- Avalie o impacto ético da IA generativa, incluindo vieses e potenciais usos maliciosos.
- Garanta conformidade com regulamentações e melhores práticas da indústria.
2. Compreensão dos Dados e Conhecimento
- Exploração de Dados
- Colete e examine dados relevantes, incluindo dados estruturados e não estruturados.
- Utilize técnicas de análise exploratória para identificar padrões e anomalias.
- Fontes de Dados e Conhecimento
- Identifique fontes de dados adicionais que possam enriquecer o modelo (por exemplo, bases de conhecimento, APIs) e que atendam as práticas de privacidade.
- Considere o uso de modelos pré-treinados (LLMs, por exemplo) e como eles podem ser adaptados ao seu caso.
- Avaliação da Qualidade dos Dados
- Verifique a qualidade dos dados em termos de completude, confiabilidade e qualidade.
- Identifique lacunas que possam afetar o desempenho do modelo.
- Compreensão das Limitações dos Dados
- Reconheça limitações inerentes aos dados disponíveis, como viéses ou falta de representatividade.
- Planeje estratégias para mitigar essas limitações.
3. Preparação dos Dados e Conhecimento
- Limpeza e Pré-processamento de Dados
- Realize limpeza de dados para remover ruído e corrigir erros.
- Normalização, tokenização e outras transformações necessárias para modelos de IA generativa.
- Engenharia de Dados para IA Generativa
- Prepare conjuntos de dados adequados para treinamento de modelos generativos, podendo ser complementar (fine-tuning) para modelos pré-treinados.
- Utilize técnicas de aumento de dados para expandir o conjunto de treinamento.
- Preparação de Bases de Conhecimento para RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Estruture bases de conhecimento que possam ser integradas com modelos generativos.
- Indexação eficiente para recuperação rápida durante a geração e consumo.
- Considerações para Visão Computacional
- Pré-processamento de imagens, incluindo redimensionamento, normalização e anotação.
- Preparação de dados para tarefas específicas como segmentação, detecção de objetos, etc.
4. Desenvolvimento e Modelagem
- Seleção de Modelos e Arquiteturas
- Escolha modelos apropriados para o problema (por exemplo, Transformers, GANs, VAEs, LLMs, DMs).
- Considere arquiteturas especializadas para visão computacional ou modelo de linguagem.
- Treinamento e Ajuste de Hiperparâmetros
- Configure o ambiente de treinamento, incluindo recursos computacionais e frameworks.
- Realize experimentos para ajustar hiperparâmetros e melhorar o desempenho.
- Implementação de Técnicas Avançadas
- Integre RAG para combinar recuperação de informação com geração.
- Desenvolva agentes e sistemas multiagentes para tarefas complexas e interativas.
- Considerações de Escalabilidade
- Planeje para escalabilidade horizontal e vertical.
- Utilize técnicas de paralelização e distribuição quando necessário.
5. Avaliação e Validação
- Métricas de Desempenho
- Utilize métricas apropriadas para IA generativa (por exemplo, BLEU e ROUGE Scoring).
- Avalie não apenas a qualidade, mas também a originalidade e diversidade das gerações.
- Validação Cruzada e Testes
- Separe conjuntos de validação e teste para avaliar o modelo de forma imparcial.
- Realize testes A/B, quando aplicável.
- Avaliação Humana
- Envolva especialistas ou usuários finais para avaliar a qualidade das saídas do modelo.
- Capture feedback qualitativo para orientar nas melhorias.
- Análise de Vieses e Ética
- Teste o modelo para vieses e resultados potencialmente prejudiciais.
- Implemente salvaguardas para mitigar riscos éticos.
6. Implementação e Implantação
- Estratégias de Implantação
- Escolha entre implantação na Cloud (nuvem), On-Premise (local) ou híbrida, dependendo das necessidades ou requisitos não-funcionais.
- Considere o uso de APIs, microsserviços ou aplicações standalone.
- Monitoramento em Tempo Real
- Implemente sistemas de monitoramento para desempenho e integridade do modelo.
- Configure alertas para desvios significativos no comportamento do modelo.
- Gerenciamento de Modelos em Produção
- Planeje para atualizações e re-treinamento do modelo e bases de conhecimento.
- Utilize técnicas de versionamento para rastrear mudanças.
- Interação com Usuários e Feedback
- Desenvolva interfaces amigáveis para interação com o modelo.
- Capture feedback contínuo dos usuários para melhorias iterativas.
7. Monitoramento Pós-Implantação e Manutenção
- Monitoramento Contínuo
- Acompanhe métricas de desempenho ao longo do tempo.
- Detecte e responda a degradações ou desvios de conceito.
- Gestão de Dados em Evolução
- Atualize o modelo com novos dados para manter a relevância.
- Gerencie o ciclo de vida dos dados, incluindo armazenamento e segurança.
- Escalonamento e Otimização
- Otimize o desempenho para lidar com cargas crescentes.
- Considere técnicas de compressão de modelos ou inferência acelerada.
- Suporte e Manutenção
- Estabeleça processos para suporte técnico e resolução de problemas.
- Mantenha documentação atualizada para facilitar a manutenção.
8. Documentação e Compartilhamento de Conhecimento
- Documentação Completa do Projeto
- Registre todas as etapas do projeto, decisões tomadas e justificativas.
- Inclua detalhes técnicos, configurações de modelos e resultados de testes.
- Compartilhamento de Aprendizados
- Distribua insights e melhores práticas com a equipe e a organização.
- Contribua para comunidades e fóruns quando apropriado.
- Treinamento e Capacitação
- Desenvolva materiais de treinamento para usuários e equipes de suporte.
- Promova workshops ou sessões informativas sobre o uso do sistema.
- Planejamento para Futuros Projetos
- Documente desafios enfrentados e soluções encontradas.
- Crie um repositório de conhecimento para facilitar projetos futuros.
A intenção é que o CRISP-AI forneça um framework inicial para conduzir projetos que utilizem IA generativa como técnica ou solução, integrando considerações éticas essenciais. Ao seguir este modelo, as equipes podem abordar projetos complexos de maneira estruturada, garantindo que etapas críticas sejam consideradas e que o resultado atenda aos objetivos do negócio e as expectativas dos stakeholders.
Este guia serve como um recurso educacional para apoiar os integrantes das equipes a implementar com sucesso projetos com IA generativa. Ao compreender e aplicar cada fase do CRISP-AI, as equipes estarão preparados para navegar pelos desafios e aproveitar as oportunidades que a IA avançada oferece.
