Desenvolva uma infraestrutura de tecnologia para IA que seja confiável e sustentável.
Dados de alta qualidade, tecnologia avançada e confiança se unem para garantir que a inteligência artificial e outras tecnologias emergentes ofereçam resultados acionáveis, precisos e confiáveis — gerando valor real.
Com as soluções e frameworks de Tecnologia em IA da KPMG, é possível implementar IA em larga escala, com os dados certos e as tecnologias mais atuais — tudo de forma segura e confiável.
Saiba mais sobre as capacidades tecnológicas de IA da KPMG para:
- Projetar e desenvolver arquiteturas escaláveis, flexíveis e nativas da nuvem, capazes de suportar modelos e aplicações de IA;
- Realizar avaliações e seleções de modelos de IA, com um framework robusto que mede a performance e a precisão de grandes modelos de linguagem (LLMs) em diferentes tarefas;
- Capacitar desenvolvedores e engenheiros para construírem habilidades técnicas, serviços e ferramentas de IA com segurança, qualidade e escalabilidade;
- Aprimorar a engenharia de dados, com fluxos de trabalho automatizados que sustentam produtos de dados de alta qualidade, com mais valor, utilidade, confiança e autonomia — fundamentais para uma ampla variedade de casos de uso em IA;
- Escalar a arquitetura de IA, otimizando o uso de LLMs e modelos analíticos clássicos, com diferentes algoritmos, boas práticas em IA e produtos de dados certificados;
- Oferecer serviços de modernização em nuvem, com infraestrutura de plataforma acelerada e pronta para uso, adaptada a modelos operacionais e soluções baseadas em IA, proporcionando entregas sob demanda mais rápidas;
- Construir uma base de dados para IA, com metadados em tempo real e grafos de conhecimento que apoiam a abordagem “dados como produto”, fornecendo a infraestrutura necessária para que os sistemas de IA funcionem de forma eficiente — otimizando fluxos de dados, reduzindo custos operacionais e melhorando o desempenho e a confiabilidade das aplicações;
- Garantir monitoramento contínuo e melhorias proativas, para se adaptar a ambientes de dados em constante mudança, assegurar a qualidade e a confiabilidade dos modelos e extrair insights valiosos das interações dos usuários — mantendo as soluções de IA robustas, eficientes e alinhadas aos objetivos do negócio ao longo do tempo.