GenAI Migration Assessment
A A3Data, com apoio direto da AWS, está oferecendo um Assessment para Migração de GenAI para os potenciais clientes que buscam avaliar a viabilidade técnica-econômica para operação e migração de workloads de GenAI para Bedrock.
PORTFÓLIO JUMPSTART / GENAI MIGRATION ASSESSMENT /
PORTFÓLIO JUMPSTART
Por que para migrar para AWS Bedrock?
A Inteligência Artificial Generativa está revolucionando a forma como empresas interagem com clientes, otimizam processos e tomam decisões.
AWS BEDROCK
Acurácia
Alta precisão para cada caso de uso, desempenho superior frente a outros modelos e otimização para atender às demandas de aplicações empresariais.
AWS BEDROCK
Custos O&M
Modelo flexível de custos: sob demanda, processamento em lote ou capacidade provisionada. Adapte operação e manutenção às suas necessidades.
AWS BEDROCK
Latência
Inferência otimizada reduz a latência dos modelos sem perder precisão, com monitoramento e ajustes em tempo real via AWS CloudWatch.
AWS BEDROCK
Segurança
Segurança por padrão: proteção de dados, isolamento entre clientes, gestão em nuvem e conformidade com normas e certificações globais.
Abordagem
A3Data
ABORDAGEM A3DATA
Altamente automatizado
Comparação dos modelos de forma otimizada, para trazer agilidade no processo de decisão de migração e implantação.
ABORDAGEM A3DATA
Prompt GenAi otimizado
Otimização de prompts automaticamente, através de criação de datasets utilizando os resultados do LLM as judge com prompt baseline.
ABORDAGEM A3DATA
Pouco intrusivo
Verificação de dados com mínimo esforço de desenvolvimentos do lado cliente.
ABORDAGEM A3DATA
Baseado em dados reais
Análise feita na arquitetura As Is do cliente, para comparação com dados reais da performance.
ABORDAGEM A3DATA
Melhor modelo Bedrock
Verificação do melhor modelo para o contexto de dados do cliente.
SOLUÇÃO JUMPSTART
Método de Migração
Os seis passos para adotar a IA Generativa e aprimorar os resultados do negócio.
PASSO 01
PREPARAÇÃO E ALINHAMENTO ESTRATÉGICO
Alinhe a IA à estratégia
organizacional.
Workshops de Alinhamento Estratégico: presencial ou remoto com líderes-chave para definir a ambição de IA e escopo. Uso de técnicas de facilitação (votação por pontos e mapas mentais coletivos) para validar prioridades.
Sessões de Treinamento Interativo: Capacitação de stakeholders sobre as capacidades e limitações da GenAI. Estudos de caso reais e discussões abertas.
PASSO 02
IA RESPONSÁVEL
Envolvimento das pessoas, desafios e oportunidades.
Entrevistas Estruturadas: Entrevistas individuais ou em pequenos grupos com líderes de negócio, TI, Data & AI, para entender expectativas e obter insights estratégicos.
Sessão de Brainstorming: Sessão interativas com colaboradores de diferentes departamentos e funções. Identificação de problemas de alto valor e tarefas de baixo valor onde a GenAI poderia ser aplicada. Uso de abordagens de Design para explorar ideias iniciais.
PASSO 03
AVALIAÇÃO DA APLICABILIDADE DE GENAI
Avaliação da
aplicabilidade de GenAI
Avaliação remota pós Mapa de Ideias: Sessão remota de trabalho com líderes de negócio, TI, Data & AI para avaliar aplicabilidade e eficiência do uso de GenAI para as ideias mapeadas. Identificação dos casos de uso com alto potencial.
PASSO 04
VALOR x COMPLEXIDADE
Valor potencial dos Casos de Uso usando dimensões chave: valor x complexidade .
Sessão de análise técnica, avaliação de risco e definição de métricas de sucesso: Reuniões com equipes de TI, segurança, Data Science, usando modelos de análise estruturados.
PASSO 05
CASOS DE USO DE ALTO POTENCIAL
Detalhamento de Casos de Uso de Alto Potencial
Com o potencial dos casos de uso classificados, determina-se o tipo certo de solução de IA: Machine Learning, recuperação/pesquisa, síntese de fala, geração de imagens, foundation models, apps, full-stack platforms, considerando os formatos de saída necessários e como a IA se encaixa no fluxo de trabalho.
Para isso, detalha-se com mais profundidade as ideias mais promissoras usando o GEN-AI USE CASE BUSINESS CANVAS.
PASSO 06
CRIAÇÃO DE UM PORTFOLIO GENAI
Criação de um Portfolio GenAI
Rankear, priorizar e vetar casos de uso por impacto potencial e risco é crucial. Aqui, avaliamos diferentes oportunidades de GenAI com base em seu ROI potencial e alinhamento com os objetivos de negócio, criando uma visão de Portfólio de casos de Uso, com iniciativas de maior e menor grau de incerteza e impacto.
Planejamento de implementação: Definição de cronogramas, recursos, equipes, métricas de sucesso e ferramentas necessárias. Nessa etapa, são identificados casos de alta prioridade, baixa complexidade e alto impacto para o desenvolvimento de Beta.AI, assim como projetos de alto grau de certeza e impacto que podem ser iniciados em escala.
VISÃO DE FUTURO
BETA.AI: UMA ESTEIRA DE PROTOTIPAÇÃO
Beta.AI*: prototipação, operacionalização com estratégia ágil e Implementação em escala e suporte a adoção.
Mapeamento de casos de uso priorizados para uma prototipação com metodologia Beta.AI. O objetivo é "provar" a viabilidade e os resultados esperados rapidamente. Selecione poucos casos de alto impacto e baixa complexidade para o prototipar. Pilotos de baixo custo podem ser lançados para entender os ganhos de produtividade, benefícios financeiros e custos adicionais ao implantar em escala.
* FORA DO ESCOPO
PORTFÓLIO JUMPSTART
Fases essenciais para mapear casos de uso de GenAI
Os seis passos para adotar a IA Generativa e aprimorar os resultados do negócio.
PASSO 01
PREPARAÇÃO E ALINHAMENTO ESTRATÉGICO
Alinhe a IA à estratégia organizacional.
Workshops de Alinhamento Estratégico: presencial ou remoto com líderes-chave para definir a ambição de IA e escopo. Uso de técnicas de facilitação (votação por pontos e mapas mentais coletivos) para validar prioridades.
Sessões de Treinamento Interativo: Capacitação de stakeholders sobre as capacidades e limitações da GenAI. Estudos de caso reais e discussões abertas.
PASSO 02
IA RESPONSÁVEL
Envolvimento das pessoas, desafios e oportunidades.
Entrevistas Estruturadas: Entrevistas individuais ou em pequenos grupos com líderes de negócio, TI, Data & AI, para entender expectativas e obter insights estratégicos.
Sessão de Brainstorming: Sessão interativas com colaboradores de diferentes departamentos e funções. Identificação de problemas de alto valor e tarefas de baixo valor onde a GenAI poderia ser aplicada. Uso de abordagens de Design para explorar ideias iniciais.
PASSO 03
AVALIAÇÃO DA APLICABILIDADE DE GENAI
Avaliação da aplicabilidade de GenAI
Avaliação remota pós Mapa de Ideias: Sessão remota de trabalho com líderes de negócio, TI, Data & AI para avaliar aplicabilidade e eficiência do uso de GenAI para as ideias mapeadas. Identificação dos casos de uso com alto potencial.
PASSO 04
VALOR x COMPLEXIDADE
Valor potencial dos Casos de Uso usando dimensões chave: valor x complexidade.
Sessão de análise técnica, avaliação de risco e definição de métricas de sucesso: Reuniões com equipes de TI, segurança, Data Science, usando modelos de análise estruturados.
PASSO 05
CASOS DE USO DE ALTO POTENCIAL
Detalhamento de Casos de Uso de Alto Potencial
Com o potencial dos casos de uso classificados, determina-se o tipo certo de solução de IA: Machine Learning, recuperação/pesquisa, síntese de fala, geração de imagens, foundation models, apps, full-stack platforms, considerando os formatos de saída necessários e como a IA se encaixa no fluxo de trabalho.
Para isso, detalha-se com mais profundidade as ideias mais promissoras usando o GEN-AI USE CASE BUSINESS CANVAS.
PASSO 06
CRIAÇÃO DE UM PORTFOLIO GENAI
Criação de um Portfolio GenAI
Rankear, priorizar e vetar casos de uso por impacto potencial e risco é crucial. Aqui, avaliamos diferentes oportunidades de GenAI com base em seu ROI potencial e alinhamento com os objetivos de negócio, criando uma visão de Portfólio de Casos de Uso, com iniciativas de maior e menor grau de incerteza e impacto.
Planejamento de implementação: Definição de cronogramas, recursos, equipes, métricas de sucesso e ferramentas necessárias. Nessa etapa, são identificados casos de alta prioridade, baixa complexidade e alto impacto para o desenvolvimento de Beta.AI, assim como projetos de alto grau de certeza e impacto que podem ser iniciados em escala.
VISÃO DE FUTURO
BETA.AI: PROTOTYPE FIRST
Beta.AI*: prototipação, operacionalização com estratégia ágil e Implementação em escala e suporte a adoção.
Mapeamento de casos de uso priorizados para uma prototipação com metodologia Beta.AI. O objetivo é "provar" a viabilidade e os resultados esperados rapidamente. Selecione poucos casos de alto impacto e baixa complexidade para o prototipar. Pilotos de baixo custo podem ser lançados para entender os ganhos de produtividade, benefícios financeiros e custos adicionais ao implantar em escala.
* FORA DO ESCOPO
PORQUE ESCOLHER A A3DATA
Diferenciais A3Data para Mapeamento de Casos de Uso de GenAI:
· Expertise profunda: combinamos expertise técnico e de negócios com capacidade metodológica.
· Abordagem Pragmática: entregamos soluções pragmáticas feitas sob medida, focadas em resultados.
· Metodologia comprovada: Utilizamos e integramos frameworks reconhecidos como AI Use Case Canvas, Design Thinking e Design Sprints.
· Impacto mensurável e definição de métricas de sucesso claras.
VISÃO GERAL
Uma metodologia para identificar, avaliar, priorizar, validar e operacionalizar casos de uso de IA Generativa nas organizações.
Assessment 100% financiado pela AWS e executado com a qualidade e excelência da A3Data;
Abertura de oportunidades para possíveis projetos futuros de GenAI com a possibilidade de créditos através da parceria com a AWS/A3Data
4 semanas para todo o diagnóstico;
Compartilhamento da visão de um Portfólio de GenAI, com detalhamento técnico e estratégico dos casos de uso.
