Aprendizados da implementação do Azure OpenAI de um cliente da Microsoft

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87% dos clientes acreditam que a IA lhes dará uma vantagem competitiva,¹ mas nem todo cliente sabe como começar. Fornecer casos de uso viáveis, compartilhar práticas recomendadas e definir resultados desejados claros ajudam as organizações a realizar implementações de IA bem-sucedidas.

O Azure OpenAI Service é uma oferta poderosa que integra serviços e modelos de linguagem avançados da OpenAI na plataforma Microsoft Azure. Com o Azure OpenAI, os clientes obtêm os recursos de segurança do Azure enquanto executam os mesmos modelos do OpenAI.

Vamos explorar como o teste de vários casos de uso do Azure OpenAI levou uma empresa inovadora a obter maior produtividade e economia de custos em toda a empresa.

Uma cultura de inovação impulsiona iniciativas de IA

A North Atlantic Industries (NAI) fornece soluções robustas de computação embarcada e fontes de alimentação para as maiores e mais exigentes aplicações de defesa, aeroespacial comercial e industriais do mundo. Com mais de 65 anos de experiência e foco no fornecimento de soluções rápidas e confiáveis que atendem às necessidades de missão crítica, a NAI define cada ação e investimento com base na capacidade de ajudar seus clientes a “acelerar o tempo até a missão”.

Uma pequena empresa com 250 funcionários, a NAI promove uma cultura de inovação e exploração de novas tecnologias, a fim de ajudar a melhorar processos e impulsionar iniciativas para reduzir a dívida técnica e maximizar a eficiência. Essa cultura prepara o terreno para que os funcionários testem vários casos de uso de IA e adotem uma abordagem iterativa em toda a empresa para a adoção da IA, resultando em inúmeras implementações bem-sucedidas que permitem a automação inteligente de tarefas rotineiras, a fim de proporcionar ganhos significativos de tempo, custo e eficiência.

Dou todo o apoio às nossas equipes para que aproveitem tecnologias emergentes, a fim de resolver problemas anteriormente insolúveis. O Azure OpenAI é um multiplicador de força que está acelerando nossa produtividade e nos permitindo competir em um campo de atuação mais elevado.”*

– William Forman, Presidente e CEO, NAI

Como liderar e obter impacto com a IA

Mantendo-se fiéis a sua cultura orientada para a inovação, os engenheiros de software da NAI começaram a procurar formas de incorporar a IA, a fim de aumentar a eficiência em suas tarefas diárias e, em última análise, nos negócios. O primeiro caso de uso que se tornou aparente foi durante um esforço de modernização para adicionar comentários e limpar uma base de código de mais de 100 mil linhas de código, todas escritas em C#. Fazer as atualizações manualmente revelou-se um enorme esforço, o que inspirou a ideia de implementar uma solução orientada por IA para ajudar a automatizar e acelerar o processo. “Escrevemos um programa com o Azure OpenAI que pega o código-fonte e escreve um comentário para cada função automaticamente, e todos estão entusiasmados com isso porque garante uniformidade e ajuda a economizar muito tempo dos programadores”, diz Lacey Stein, engenheira de software da NAI. “Isso realmente fez com que todos se interessassem em explorar mais a IA.”^*

Quando se trata de selecionar uma solução de IA, Tim Campbell, Diretor de Tecnologia de Local de Trabalho da NAI, observa vários motivos que tornaram o Azure OpenAI a escolha óbvia. “Do ponto de vista dos custos, a janela de contexto e o limite de taxa que a Microsoft nos proporciona superam qualquer outra oferta no mercado”, afirma Campbell. “Também já estávamos familiarizados com o OpenAI. Então, realizar a parceria com a Microsoft nos levou diretamente aos serviços Azure OpenAI, que são nosso ganha-pão no momento.”^*

Como levar o Azure OpenAI para toda a empresa

Após o sucesso que a equipe de engenharia obteve com seu caso de uso inicial do Azure OpenAI, o interesse e o envolvimento em iniciativas de IA cresceram em toda a empresa. Eles estabeleceram uma sessão regular de “práticas recomendadas” com outros grupos empresariais, a fim de compartilhar o desempenho das iniciativas de IA e discutir ideias para casos de uso adicionais que poderiam trazer melhorias para outros departamentos. “Não é apenas a TI ou a engenharia que participa nessas discussões. Reunimos todos os setores de vendas, compras, gerenciamento de programas e fabricação para falar sobre essa IA e como podemos usá-la a nosso favor”, diz Campbell. “Todos os setores da empresa sabem disso.”^*

Essas sessões em toda a empresa levaram a um número crescente de casos de uso de IA que geraram ganhos de produtividade e eficiência em toda a empresa.

Engenharia

Para atender aos requisitos de garantia do cliente para software embarcado, a NAI deve realizar testes de software em vários níveis do processo de integração de sistemas eletrônicos. Esse esforço inclui escrever e executar testes unitários cobrindo 500 funções diferentes de produtos em centenas de módulos de hardware. Apesar de contratar um fornecedor terceirizado para ajudar nessa tarefa extensa e manual, o progresso foi lento demais para atender aos cronogramas dos clientes. Para acelerar o processo de teste, a NAI trouxe os testes de volta internamente, aproveitando o Azure OpenAI para detectar casos de teste de unidade ausentes e reduzir significativamente o trabalho manual e o tempo necessário para concluir cada teste. Em última análise, essa estratégia poupará à empresa milhares de horas de terceirização e milhões em custos. A equipe está obtendo ganhos adicionais de eficiência com o Microsoft Copilot. “Todos os nossos engenheiros agora têm o Copilot instalado em seus IDEs e adoram. Quando a IA consegue criar um monte de códigos que levariam muito tempo para serem feitos, isso economiza muito tempo”, comenta Campbell.^*

Vendas

Quando as declarações de trabalho (DTs) e as consultas dos clientes são recebidas, os gerentes de programa tradicionalmente precisavam revisar e responder manualmente, localizando e referenciando as DTs anteriores, o que é demorado e ineficiente. “Agora, quando inserimos uma declaração de trabalho no OpenAI, ela pode se referir às nossas respostas de propostas anteriores e ajudar nossos redatores de propostas. Isso melhora a qualidade das respostas da DT e dá aos nossos gerentes de programa uma vantagem inicial, economizando cerca de 16 horas de trabalho manual por proposta, ao mesmo tempo em que melhora a precisão e acelera os tempos de resposta”, observa Campbell.^* A NAI também espera implementar IA para agilizar o processo de solicitação de proposta (RFP) de maneira semelhante.

Atendimento

Atualmente em fase de prova de conceito está um novo sistema de autorização de devolução de mercadorias (RMA) baseado em IA que melhora a infraestrutura de dados. Com dados não estruturados, o sistema atual exige que os técnicos de serviço anotem manualmente os problemas e as soluções e, em seguida, classifiquem adequadamente os problemas para referência futura. O novo sistema aproveitará o OpenAI para usar dados não estruturados e um conjunto de códigos de motivo padronizados para automatizar a categorização de RMA e economizar tempo e esforço manual consideráveis dos técnicos.

Além dos milhões de economias de custos obtidas com a eliminação de testes de código terceirizados, a NAI estima que o Azure OpenAI proporcionou ganho de tempo e eficiência de 60 a 70% ao automatizar processos manuais demorados e, ao mesmo tempo, aumentar drasticamente a produtividade dos funcionários.

Figura 1. O Azure OpenAI proporciona economia de custos e ganho de tempo e eficiência para a NAI.

Olhar para um futuro impulsionado pela IA

A NAI não tem planos de desacelerar a exploração e expansão de casos de uso de IA em toda a empresa e já tem várias novas implementações em mente. Uma dessas iniciativas é a criação de um site do Microsoft Teams baseado em IA que possua uma base de conhecimento completa dos produtos e manuais da empresa para responder a dúvidas sobre coisas como tolerâncias e testes diretamente na base colaborativa do Teams.

A equipe de marketing também está procurando incorporar um bot de IA voltado para o cliente no site da empresa, que possa aproveitar uma base de conhecimento profunda para ajudar a responder às perguntas dos clientes, bem como explorar conteúdo gerado por IA para ajudar a equipe de marketing a acelerar a criação de conteúdo voltado para o cliente.

A equipe de engenharia também está trabalhando na criação de um programa de IA para automatizar a documentação de hardware. Atualmente, os redatores de manuais de módulos devem pesquisar e reunir informações em diversas fontes, o que é difícil e ineficiente. Saber como a IA precisa ingerir informações já inspirou a equipe a começar a criar um banco de dados central de informações na esperança de eventualmente aproveitar um programa orientado por IA para automatizar o processo de documentação. “Mesmo que o programa ainda não esteja pronto, só a ideia de ter IA já foi muito útil para o nosso processo”, diz Stein.^*

Saiba mais sobre o Azure OpenAI

O que é o Azure OpenAI Service? – Serviços de IA do Azure | Microsoft Learn

Azure OpenAI Service | Blogue do Microsoft Azure | Microsoft Azure

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¹ Expanding AI’s Impact with Organizational Learning, Resultados projeto de estudo e pesquisa executiva global de inteligência artificial de 2020, MIT Sloan Management Review, outubro de 2020.

^* Esta é uma tradução. Consulte a versão em inglês para obter a cotação original.