Comunicação na prática de MLOps: como garantir a colaboração entre equipes?

O sucesso da prática de MLOps depende da colaboração e boa comunicação entre as equipes. Saiba como garantir isso a partir de 6 estratégias!

Ao longo dos últimos anos, a Ciência de Dados cresceu consideravelmente, ajudando empresas dos mais variados setores a colherem os benefícios da análise de dados para embasar decisões de negócios. No entanto, o verdadeiro potencial da Ciência de Dados e das análises só pode ser realizado quando os projetos de IA/ML estão em produção. 

A colaboração e a comunicação entre os cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning são peças-chave para o sucesso da prática de MLOps. No artigo mostramos como garantir a boa comunicabilidade entre as equipes e explicamos porque muitas vezes existe resistência na implementação do MLOps. Acompanhe!

MLOps, o que é?

MLOps ou Machine Learning Operations é uma abordagem que visa aprimorar a implantação e o gerenciamento de modelos ML em ambientes de produção. Os motivos pelos quais se aplica MLOps são simples: assegurar que códigos e dados compartilhem informações entre si, mesmo se tratando de coisas diferentes, e criar uma ponte controlada entre esses planos.

A metodologia MLOps combina conceitos e práticas da ciência de dados, engenharia de software e operações de TI, buscando criar uma integração harmoniosa entre todas essas áreas para viabilizar a entrega eficiente de projetos de Inteligência Artificial (IA), as quais geralmente são: Engenheiros de Machine Learning, Engenheiros de DevOps e Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados.

Por que existe resistência na implementação do MLOps

Ao contrário das equipes de engenharia convencionais, os projetos de Ciência de Dados precisam ser mapeados, uma vez que isso ajuda a prevenir lacunas de comunicação e garantir o alinhamento entre as partes envolvidas, o que exige muitas pesquisas e interações com dados que podem não ser rastreadas por um sistema fixo. Essa barreira pode gerar incertezas sobre os resultados e os métodos empregados nos projetos, ocasionando resistência na implementação do MLOps.

Outra prática padrão requerida é a validação do modelo, que precisa ser aprovado para implementação de uma nova versão. Modelos de Machine Learning são mais complexos de testar, exigindo das equipes a aplicação de métricas e estatísticas para validar os testes. Temos também a validação de dados, sendo necessária para treinamento e previsão de Machine Learning, e o monitoramento para acompanhar a performance o desempenho de previsão do modelo.

Para superar as barreiras, é crucial que as empresas encontrem um equilíbrio entre a flexibilidade necessária para a experimentação e a implementação de projetos. Não só isso, é importante também que criem uma cultura de colaboração e aprendizado contínuo entre todos os participantes, permitindo que as equipes se sintam à vontade umas com as outras para explorarem novas ideias e abordagens.

Quando MLOps é um desafio organizacional e de comunicação

A prática de MLOps é uma iniciativa grande que envolve múltiplas partes interessadas. Desde engenheiros de Machine Learning e cientistas de dados até especialistas em DevOps, a colaboração desses profissionais é essencial para o sucesso da iniciativa. 

Por envolver muitas partes, é natural que as equipes se deparem com algumas barreiras organizacionais e de comunicação. São elas:

• Cadeia longa de aprovações: obter aprovações para cada alteração a ser implementada no servidor de produção é um processo demorado. As verificações rigorosas podem atrasar os planos de desenvolvimento e implantação, afetando a agilidade do MLOps;
• Provisionamento dentro do orçamento: em muitos casos, as equipes de desenvolvimento enfrentam restrições de orçamento ou compartilham recursos com outras equipes. A aquisição de recursos específicos para soluções de ML, como alta potência computacional ou capacidade de armazenamento, pode estar fora do alcance financeiro da empresa;
• Avanço de segurança: os modelos de ML frequentemente fazem parte de grandes repositórios de dados, e os usuários podem não ter conhecimento completo das fontes e das ações executadas. Isso exige verificações rigorosas de segurança antes da implantação no servidor de produção, incluindo análises de APIs e fatores de licenciamento;
• Sincronização de dados: fazer com que os dados de várias fontes possam ser comparáveis ou, até mesmo, complementares manter  e uma fonte de dados comum requer comunicação contínua e resolução de problemas entre as múltiplas equipes para evitar discrepâncias.

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Como garantir a colaboração entre equipes?

Ainda que exista resistência e desafios organizacionais e de comunicação, será preciso garantir que as equipes se mantenham engajadas e colaborativas nos projetos e, para isso, algumas estratégias são determinantes: 

1- Objetivos alinhados

Na prática de MLOps, os objetivos atuam como a base para direcionar o desenvolvimento. Eles delineiam a trajetória a ser seguida, indicando onde as equipes devem alocar recursos e como executar os projetos de maneira eficiente. 

2- Conhecimento compartilhado

A troca de insights valiosos permite que cada membro contribua com a sua expertise única, enriquecendo os projetos. Ao disseminar conhecimentos sobre técnicas de ML, MLOps tools e melhores práticas, as equipes podem potencializar sua capacidade de enfrentar desafios complexos e encontrar soluções inovadoras.

3- Processos colaborativos

Definir processos colaborativos bem estruturados é vital para um fluxo de trabalho alinhado aos objetivos do projeto. A integração entre Cientistas de Dados, Engenheiros de Machine Learning, DevOps e Engenheiros de Dados resulta em uma equipe multifacetada. Cada membro tem papéis e responsabilidades claras, evitando conflitos e garantindo a contribuição eficaz de suas habilidades. Esta sinergia multifuncional é a chave para superar desafios e otimizar a execução de MLOps.

4- Transparência na comunicação

Disponibilizar informações atualizadas e acessíveis a todos os envolvidos permite que cada membro compreenda o status dos projetos, os avanços e os desafios enfrentados. Utilizar ferramentas que centralizam e atualizam regularmente as informações facilita o acesso aos dados relevantes e torna a governança de dados mais estratégica

5- Ferramentas de colaboração

Plataformas de gerenciamento de projetos, sistemas de controle de versão e aplicativos de comunicação instantânea são exemplos de recursos tecnológicos que podem aprimorar o compartilhamento de informações. Essas ferramentas facilitam a troca de conhecimentos e a resolução ágil de problemas, estimulando uma cultura colaborativa.

6- Cultura colaborativa

Reconhecer e valorizar os esforços conjuntos, incentivar feedbacks e estimular a troca de ideias são atitudes que fortalecem a cultura colaborativa da empresa. Quando os membros das equipes se sentem encorajados a compartilhar suas perspectivas e a contribuir ativamente nos projetos, a sinergia entre eles é potencializada, culminando em resultados mais bem-sucedidos.

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A melhor maneira de executar projetos de Machine Learning é fazê-lo de forma simples, a partir da colaboração e boa comunicação entre equipes. 

O DHuO Data é a solução que ajuda nesse sentido, proporcionando que as partes envolvidas no projeto interajam facilmente entre si e acessem dados de qualidade a qualquer momento. 

Algumas das possibilidades do DHuO Data incluem:

• Carregamento simples de dados;
• Preparação e qualificação de dados;
• Gestão de modelos de Machine Learning;
• Visualização de dados inteligentes.

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