A capability Model Curation & Improvement, ou Curadoria e Melhoria de Modelos, desempenha um papel essencial na garantia da eficácia contínua dos modelos de Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e outras tecnologias similares.
Seu propósito fundamental é promover a curadoria e aprimoramento contínuo desses modelos, assegurando que eles permaneçam eficazes, precisos e relevantes em um ambiente empresarial em constante evolução.
Objetivos
Dentro do contexto do CIO Codex Capability Framework, a Model Curation & Improvement busca atingir os seguintes objetivos:
Monitoramento Constante: Realizar o monitoramento constante dos modelos implantados, acompanhando seu desempenho em tempo real.
Ajustes e Otimizações: Identificar oportunidades de ajustes e otimizações nos modelos, garantindo que eles continuem a atender aos requisitos de negócios.
Adaptação às Mudanças: Assegurar que os modelos se adaptem efetivamente às mudanças nas condições de negócios, como flutuações nos dados e nas demandas do mercado.
Precisão Aprimorada: Buscar constantemente aprimorar a precisão dos modelos, tornando-os mais confiáveis e eficazes.
Relevância Sustentada: Certificar-se de que os modelos permaneçam relevantes, refletindo as necessidades em constante evolução da organização.
Impacto na Tecnologia
A Model Curation & Improvement tem impacto direto em várias dimensões tecnológicas:
- Infraestrutura: Pode influenciar a infraestrutura necessária para suportar a escalabilidade e o processamento contínuo de dados para os modelos.
- Arquitetura: Afeta a arquitetura dos modelos, garantindo que eles estejam alinhados com a arquitetura de TI da organização.
- Sistemas: Pode requerer integrações adicionais ou ajustes nos sistemas existentes para acomodar as atualizações nos modelos.
- Cybersecurity: A manutenção e melhoria de modelos de IA também devem considerar a segurança dos dados e dos resultados.
- Modelo Operacional: Impacta o modelo operacional ao introduzir procedimentos de curadoria contínua e otimização dos modelos.