# Melhor Plataformas de MLOps - Página 3 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Plataformas de operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps) permitem que os usuários gerenciem, monitorem e implantem modelos de aprendizado de máquina à medida que são integrados em aplicações de negócios, automatizando a implantação, rastreando a saúde e a precisão dos modelos e permitindo que as equipes escalem o aprendizado de máquina em toda a organização para um impacto tangível nos negócios. ### Capacidades Principais das Plataformas de MLOps Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de MLOps, um produto deve: - Oferecer uma plataforma para monitorar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina - Permitir que os usuários integrem modelos em aplicações de negócios em toda a empresa - Rastrear a saúde e o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina implantados - Fornecer uma ferramenta de gerenciamento holística para entender melhor todos os modelos implantados em um negócio ### Casos de Uso Comuns para Plataformas de MLOps Equipes de ciência de dados e engenharia de ML usam plataformas de MLOps para operacionalizar modelos e manter seu desempenho ao longo do tempo. Casos de uso comuns incluem: - Automatizar o pipeline de implantação para modelos de ML construídos por cientistas de dados em aplicações de produção - Monitorar desvio de modelo, degradação de precisão e anomalias de desempenho em modelos implantados - Gerenciar rastreamento de experimentos, versionamento de modelos e governança de segurança ao longo do ciclo de vida de ML ### Como as Plataformas de MLOps Diferem de Outras Ferramentas As plataformas de MLOps focam na manutenção e monitoramento de modelos implantados em vez do desenvolvimento inicial de modelos, distinguindo-se de [plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), que se concentram na construção e treinamento de modelos. Algumas soluções de MLOps oferecem gerenciamento centralizado de todos os modelos em toda a empresa em um único local, e podem ser independentes de linguagem ou otimizadas para linguagens específicas como Python ou R. ### Insights da G2 sobre Plataformas de MLOps Com base nas tendências de categoria na G2, o monitoramento de modelos e o rastreamento de experimentos se destacam como as capacidades mais valorizadas. A confiabilidade aprimorada dos modelos e ciclos de iteração mais rápidos se destacam como os principais benefícios da adoção. ## How Many Plataformas de MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 253 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 80 - **Buyer Segments**: Pequeno negócio 48% │ Mercado médio 33% │ Empresa 20% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Comet.ml (+0.058) - Among all products in this category, Comet.ml recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 01, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de MLOps Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 6,700+ Avaliações Autênticas - 253+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Plataformas de MLOps Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Melhor Desempenho:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/pt/products/superannotate/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Roboflow](https://www.g2.com/pt/products/roboflow/reviews) - **Mais Tendência:** [Arize AI](https://www.g2.com/pt/products/arize-ai/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito. 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[Anyscale](https://www.g2.com/pt/products/anyscale/reviews) A Plataforma de IA para Empresas de IA. Desenvolva IA com escala, desempenho e eficiência incomparáveis. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Anyscale?** - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Anyscale?** - **Vendedor:** [Anyscale](https://www.g2.com/pt/sellers/anyscale) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco, California, United States - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Médio Porte, 20% Pequena Empresa #### What Are Anyscale's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Escalabilidade (4 reviews) - Capacidades de IA (2 reviews) - Integração de IA (2 reviews) - Automação (2 reviews) **Cons:** - Custo (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Tratamento de Erros (1 reviews) - Gestão de Erros (1 reviews) - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) ### 2. [Firststep.ai Designer](https://www.g2.com/pt/products/firststep-ai-designer/reviews) O FirstStep.ai Designer é uma plataforma de treinamento de IA baseada na web, onde os usuários podem treinar e implantar rapidamente modelos visuais de Aprendizado de Máquina (ML), aproveitando nossa infraestrutura de GPU na nuvem. Nossa plataforma de treinamento de IA é uma ferramenta de design sem código, projetada para ser usada por não desenvolvedores, e oferece um rápido retorno de valor para os clientes. Os modelos de ML podem ser implantados em dispositivos de nuvem, móveis e EDGE IoT. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Firststep.ai Designer?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Firststep.ai Designer?** - **Vendedor:** [Firststep.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/firststep-ai) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Black River, MU - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firststep-ai/ (6 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Pequena Empresa, 20% Médio Porte ### 3. [Katonic.ai](https://www.g2.com/pt/products/katonic-ai/reviews) Katonic AI é uma empresa australiana de IA-ML com escritórios em Sydney, Singapura e Mumbai. Katonic AI combina as capacidades revolucionárias de IA Generativa e o poder do aprendizado de máquina tradicional em um só lugar. Possui dois produtos principais: plataforma MLOps e uma plataforma de IA Generativa. A Plataforma de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) da Katonic é uma plataforma colaborativa com uma interface unificada para gerenciar toda a ciência de dados em um só lugar. A Plataforma MLOps da Katonic é para clientes e desenvolvedores introduzirem a prática de MLOps em seus sistemas de produção. A Plataforma combina o processo científico criativo dos cientistas de dados com o processo de engenharia de software profissional para construir e implantar Modelos de Aprendizado de Máquina em produção de forma segura, rápida e sustentável. A Plataforma de IA Generativa da Katonic é conhecida por sua simplicidade e intuitividade, permitindo que proprietários de pequenas, médias e grandes empresas construam rapidamente poderosas Aplicações de IA de nível empresarial em minutos. Esta plataforma sem código é alimentada pela altamente premiada Plataforma MLOps da Katonic que as empresas usam para gerenciar todo o processo de preparação de dados, treinamento de modelos, implantação de modelos, monitoramento de modelos e automação de ponta a ponta com alta precisão, confiabilidade e eficiência. Ambas as plataformas operam em um cluster Kubernetes e podem ser implantadas em qualquer lugar, como multi-nuvem, no local ou na borda. Katonic AI também faz parte do ecossistema Validado pela Nuvem da NVIDIA. Como empresa, Katonic AI é apoiada pelo maior fundo de investimento da Austrália, Artesian Investments e Boab AI, e tem a distinção única de ser a única empresa de IA da APAC a ser destacada na prestigiada PEAK Matrix® 2022 de Produtos MLOps do Everest Group e a ganhar o Prêmio de Práticas de Melhor Empresa Empreendedora do Ano da Frost & Sullivan na indústria de MLOps da APAC. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Katonic.ai?** - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Katonic.ai?** - **Vendedor:** [Katonic.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/katonic-ai) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Sydney, AU - **Twitter:** @AiKatonic (84 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/katonic/ (40 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 40% Médio Porte #### What Are Katonic.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (1 reviews) ### 4. [Labellerr](https://www.g2.com/pt/products/labellerr/reviews) Labellerr é uma plataforma de automação de fluxo de trabalho de visão computacional. Ajuda as equipes de ML a gerenciar seu ciclo de desenvolvimento de IA de forma muito mais eficiente. Ajuda as equipes a trabalharem colaborativamente em tarefas de rotulagem de dados e possui módulos para gerenciar múltiplos projetos, usuários e milhões de dados não estruturados. As equipes podem realizar- 1. Curadoria de dados automatizada 2. EDA (Análise Exploratória de Dados) 3. Rotulagem de dados automatizada 4. Controle de qualidade com garantia 5. QC automatizado 6. Depuração de modelos Os tipos de dados que suporta são imagens, vídeos, texto, áudio e PDFs. Os casos de uso que suporta são detecção de objetos, segmentação, classificação, legendagem de imagens, transcrição e tradução. O recurso de aprendizado ativo ajudou os usuários a economizar milhares de dólares por tarefa. Labellerr lançou recentemente o LabelGPT, que rotula imagens usando um prompt. Ele aproveita a combinação de modelos de IA generativa para rotular dados em minutos em vez de meses. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Labellerr?** - **Facilidade de Uso:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Labellerr?** - **Vendedor:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/tensor-matics-inc) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Wilmington, Delaware - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 57% Pequena Empresa, 38% Médio Porte #### What Are Labellerr's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiência de Anotação (1 reviews) - Colaboração (1 reviews) - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Precisão dos Dados (1 reviews) - Eficiência (1 reviews) **Cons:** - Configuração Difícil (1 reviews) ### 5. [UbiOps](https://www.g2.com/pt/products/ubiops/reviews) Se você é um cientista de dados ou engenheiro, em algum momento você quer levar seu algoritmo para produção. E isso significa instalar bibliotecas, gerenciar dependências, implantar seus scripts e modelos, versionar, servir e ficar sem capacidade de computação. Vamos ser honestos: a implantação é difícil. As ferramentas que usamos não são tão úteis quanto poderiam ser, porque não são projetadas para nossas necessidades específicas. E nos perdemos em implantações de modelos demoradas e gerenciamento de infraestrutura. Isso não é para o que fomos feitos. Queremos garantir que nosso tempo seja melhor gasto onde somos necessários, desenvolvendo algoritmos e código para criar impacto. É por isso que estamos construindo o UbiOps. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate UbiOps?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind UbiOps?** - **Vendedor:** [UbiOps](https://www.g2.com/pt/sellers/ubiops) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** The Hague, NL - **Twitter:** @UbiOps_ (109 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/ubiops (23 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Médio Porte, 40% Pequena Empresa ### 6. [Canvass AI](https://www.g2.com/pt/products/canvass-ai/reviews) Software de IA Industrial Completo que Transforma Dados em Insights Acionáveis 4x Mais Rápido que Outros Softwares **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Canvass AI?** - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Canvass AI?** - **Vendedor:** [Canvass AI](https://www.g2.com/pt/sellers/canvass-ai) - **Localização da Sede:** Toronto, CA - **Página do LinkedIn®:** https://ca.linkedin.com/company/canvassai (19 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 25% Empresa #### What Are Canvass AI's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (1 reviews) ### 7. [Cortex Certifai](https://www.g2.com/pt/products/cortex-certifai/reviews) Cortex Certifai gera o primeiro índice de confiança composto, o AI Trust Index, que mede riscos de dados e modelos relacionados a Desempenho, Qualidade de Dados, Robustez, Explicabilidade, Justiça e Conformidade. Certifai pode ser aplicado a qualquer modelo de caixa-preta, incluindo modelos de aprendizado de máquina, modelos estatísticos, regras de negócios e outros modelos preditivos e funciona com uma variedade de dados de entrada. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Cortex Certifai?** - **Facilidade de Uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Cortex Certifai?** - **Vendedor:** [Cognitivescale](https://www.g2.com/pt/sellers/cognitivescale) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Austin, US - **Twitter:** @CognitiveScale (3,823 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cognitivescale/ (30 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 20% Médio Porte ### 8. [FutureAnalytica](https://www.g2.com/pt/products/futureanalytica/reviews) A FutureAnalytica oferece uma plataforma de IA sem código para gerenciar a ciência de dados de ponta a ponta para empresas. Administração de dados, processamento, ETL, visualização, construção de modelos de IA, implantação, design de aplicativos para usuários finais e monitoramento são todos suportados pela plataforma de IA da FutureAnalytica. As organizações agora podem integrar soluções avançadas de análise e IA em suas operações em questão de semanas. A plataforma agregada possui inúmeros módulos ou pequenas plataformas, cada uma das quais pode ser hospedada localmente ou na nuvem. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate FutureAnalytica?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind FutureAnalytica?** - **Vendedor:** [FutureAnalytica Software Pvt.ltd.](https://www.g2.com/pt/sellers/futureanalytica-software-pvt-ltd) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Dover, US - **Twitter:** @AnalyticaFuture (58 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/71547237 (9 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Empresa ### 9. [Iguazio](https://www.g2.com/pt/products/iguazio/reviews) O software de IA da Iguazio permite que as empresas desenvolvam, implementem e gerenciem aplicações de IA, reduzindo drasticamente o tempo necessário para criar valor real de negócios com IA. Usando Iguazio, as organizações podem desenvolver modelos de IA em escala e em tempo real, implementá-los em qualquer lugar (multi-nuvem, no local ou na borda) e dar vida às suas estratégias mais ambiciosas impulsionadas por IA. Empresas de uma ampla gama de setores usam Iguazio para resolver as complexidades de MLOps e criar impacto nos negócios através de uma infinidade de casos de uso de ML e IA Generativa, como automação de chatbots, previsão de fraudes, motores de recomendação em tempo real e manutenção preditiva. Iguazio foi adquirida pela McKinsey & Company em janeiro de 2023 e agora faz parte da QuantumBlack, a divisão de IA da McKinsey. Iguazio traz a ciência de dados à vida. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Iguazio?** - **Facilidade de Uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Iguazio?** - **Vendedor:** [Iguazio](https://www.g2.com/pt/sellers/iguazio) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Herzliya, IL - **Twitter:** @iguazio (932 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iguazio/ (74 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 25% Pequena Empresa #### What Are Iguazio's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (1 reviews) - Integração de IA (1 reviews) - Automação (1 reviews) - Personalização (1 reviews) - Facilidade de Implantação (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Transparência de Custos (1 reviews) - Faltando Recursos (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) ### 10. [SigOpt](https://www.g2.com/pt/products/sigopt/reviews) SigOpt é a plataforma de otimização que amplifica sua pesquisa. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate SigOpt?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 7.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind SigOpt?** - **Vendedor:** [SigOpt](https://www.g2.com/pt/sellers/sigopt) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sigopt/ (2 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Médio Porte, 25% Pequena Empresa ### 11. [Veritone Automate Studio](https://www.g2.com/pt/products/veritone-automate-studio/reviews) Veritone Automate Studio ajuda emissoras de rádio e TV a implantar e integrar fluxos de trabalho de IA e automatizar processos para revisar conteúdo em busca de informações-chave, para que possam se concentrar em como aproveitar essas informações para melhorar os resultados de negócios. Transforme conteúdo de áudio, vídeo, texto e dados em inteligência acionável, em escala, sem necessidade de expertise em IA. Localizar manualmente informações presas em texto, imagens, vídeo, áudio ou dados é caro e pode causar atrasos, impactar a experiência do cliente e arriscar a conformidade. Automate Studio torna a IA acessível e fácil de integrar ao fluxo de trabalho atual de um usuário. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Veritone Automate Studio?** - **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Veritone Automate Studio?** - **Vendedor:** [ Veritone Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/veritone-inc) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Denver, US - **Twitter:** @veritoneinc (4,509 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6442206/ (415 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: VERI **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Empresa, 20% Médio Porte ### 12. [AIQ](https://www.g2.com/pt/products/aiq/reviews) Solução MLOps Automatizada para gerenciar Inteligência Artificial com Confiança **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate AIQ?** - **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind AIQ?** - **Vendedor:** [Predera](https://www.g2.com/pt/sellers/predera) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Hyderabad, IN - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/predera-aiq (14 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Médio Porte #### What Are AIQ's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (1 reviews) - Armazenamento em Nuvem (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Integrações (1 reviews) **Cons:** - Configuração Difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) ### 13. [Altair SLC](https://www.g2.com/pt/products/altair-slc/reviews) Os programas em linguagem SAS são críticos para o seu negócio? Muitas organizações desenvolveram programas em linguagem SAS ao longo dos anos que são vitais para suas operações. Gerentes de TI e de análise também estão sob pressão para reduzir custos e encontrar alternativas para lidar com suas necessidades de linguagem SAS. O Altair SLC (anteriormente WPS Analytics) executa programas escritos com a sintaxe da linguagem SAS sem tradução e sem licenciar outros produtos de terceiros. O Altair SLC é construído para lidar com altos níveis de rendimento e reduz os custos de capital e despesas operacionais dos clientes. Solução Multilíngue e Multiplataforma O Altair SLC lida com programas, fluxos de trabalho e modelos que combinam a linguagem SAS e as linguagens SQL, Python e R. Seu compilador embutido de linguagem SAS executa código SQL e de linguagem SAS e utiliza compiladores de Python e R para executar código Python e R e trocar quadros de dados Pandas e R. Trabalhando em mainframes IBM e na nuvem, bem como em servidores e estações de trabalho que executam uma variedade de sistemas operacionais, o Altair SLC suporta submissões de trabalhos remotos e pode trocar dados entre instalações mainframe, nuvem e locais. Suporte à Linguagem SAS Rico em Recursos Além disso, o Altair SLC não requer qualquer middleware de terceiros para processar aplicações que contenham a linguagem SAS. O compilador embutido de linguagem SAS do Altair SLC suporta a sintaxe de linguagem e macro SAS, e inclui suporte a procedimentos para estatísticas, análise de séries temporais, pesquisa operacional, aprendizado de máquina, manipulação de matrizes, criação de gráficos e entrega de resultados. Além disso, os usuários podem usar o Altair SLC em modo batch ou standalone para executar programas e modelos ou usá-lo com o Altair Analytics WorkbenchTM, uma GUI/IDE que fornece facilidades tanto de código (workflow) quanto de código para criar, manter e executar programas e modelos e explorar interativamente seus resultados. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Altair SLC?** - **Facilidade de Uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Altair SLC?** - **Vendedor:** [Altair](https://www.g2.com/pt/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Ano de Fundação:** 1985 - **Localização da Sede:** Troy, MI - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:ALTR - **Receita Total (USD mm):** $458 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 70% Pequena Empresa, 20% Médio Porte #### What Are Altair SLC's Pros and Cons? **Pros:** - Manipulação de Big Data (1 reviews) - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Importação de Dados (1 reviews) - Facilidade de Instalação (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (2 reviews) - Recursos Limitados (2 reviews) - Recursos de Ajuda Inadequados (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) - Não é amigável para o usuário (1 reviews) ### 14. [Blaize](https://www.g2.com/pt/products/blaize/reviews) Plataformas de implantação prontas para a missão, econômicas e de alta eficiência para aplicações de IA avançando para a borda. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Blaize?** - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Blaize?** - **Vendedor:** [Blaize](https://www.g2.com/pt/sellers/blaize) - **Localização da Sede:** El Dorado Hills, California, United States - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/blaize-ai/ (334 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Médio Porte ### 15. [Datatron](https://www.g2.com/pt/products/datatron/reviews) A Datatron fornece uma plataforma de IA Confiável™ de nível empresarial, nativa da nuvem e local, que permite que empresas com uma organização de ciência de dados grande e diversificada, incluindo varejistas, instituições financeiras e empresas de telecomunicações, operacionalizem facilmente, com precisão e rapidez modelos de IA em produção. A Datatron capacita empresas que investiram fortemente em IA a colocar seus projetos de IA em produção e garantir o ROI esperado desse investimento. A Datatron unifica e simplifica a implantação e gestão de MLOps para empresas que executam dezenas de modelos em ambientes globais diversos para agilizar e padronizar mudanças, monitorar o desempenho dos modelos e corrigir rápida e precisamente qualquer degradação ou decadência do modelo. A Datatron permite que empresas executem modelos de ML críticos em produção enquanto fornecem todos os requisitos necessários de integração, monitoramento e segurança. Sua plataforma agnóstica em relação à tecnologia permite total interoperabilidade com uma gama de ferramentas e soluções, e permite que usuários de ciência de dados, TI, DevOps e analistas de negócios vejam todos os modelos em um só lugar com um painel de UX fácil de usar. Um valor único fornecido pela solução Datatron oferece uma ampla variedade de opções de validação para dados em produção ao vivo, incluindo A/B, canário, sombra e roteamento. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Datatron?** - **Facilidade de Uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Datatron?** - **Vendedor:** [Datatron Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/datatron-technologies) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @datatron (158 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatron-io (10 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Médio Porte ### 16. [Deeploy](https://www.g2.com/pt/products/deeploy/reviews) Assuma o Controle da IA com Deeploy Deeploy adiciona a camada de governança que falta ao seu stack de IA, para que você possa escalar com confiança. Seja seus modelos hospedados externamente ou ainda em desenvolvimento, o Deeploy os centraliza em uma plataforma unificada. A partir deste sistema único, você pode monitorar, explicar e aplicar controles em todos os casos de uso de IA, equipes e ambientes. Desenvolvido para equipes que precisam se mover rapidamente sem comprometer a supervisão: CTOs & CDOs: Obtenha visibilidade total em um cenário de IA cada vez mais complexo Chefes de Risco & Conformidade: Antecipe-se ao AI Act com governança operacional CIOs & Arquitetos de Empresa: Permita a inovação em IA enquanto minimiza riscos Líderes de ML & Ciência de Dados: Entregue rapidamente, mantenha a conformidade e construa confiança com as partes interessadas **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Deeploy?** - **Facilidade de Uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Deeploy?** - **Vendedor:** [Deeploy](https://www.g2.com/pt/sellers/deeploy) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Utrecht, NL - **Twitter:** @DeeployML (14 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deeploy-ml/ (19 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa #### What Are Deeploy's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades de IA (1 reviews) - Análise (1 reviews) - Serviços de Nuvem (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Gestão de Modelos (1 reviews) **Cons:** - Limitações do Modelo (1 reviews) - Documentação Ruim (1 reviews) ### 17. [Fiddler AI](https://www.g2.com/pt/products/fiddler-ai/reviews) Fiddler é um pioneiro em Gestão de Desempenho de Modelos para IA responsável. O ambiente unificado da plataforma Fiddler fornece uma linguagem comum, controles centralizados e insights acionáveis para operacionalizar ML/IA com confiança. Monitoramento de modelos, IA explicável, análises e capacidades de equidade abordam os desafios únicos de construir sistemas MLOps estáveis e seguros internamente em grande escala. Ao contrário das soluções de observabilidade, o Fiddler integra XAI profundo e análises para ajudar você a evoluir para capacidades avançadas ao longo do tempo e construir uma estrutura para práticas de IA responsável. Organizações da Fortune 500 usam o Fiddler em modelos de treinamento e produção para acelerar o tempo de valor da IA e escalar, construir soluções de IA confiáveis e aumentar a receita. Para mais informações, visite www.fiddler.ai ou siga-nos no Twitter @fiddlerlabs. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Fiddler AI?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Fiddler AI?** - **Vendedor:** [Fiddler](https://www.g2.com/pt/sellers/fiddler) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Palo Alto, US - **Página do LinkedIn®:** http://linkedin.com/company/fiddler-ai (103 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa #### What Are Fiddler AI's Pros and Cons? **Pros:** - Capacidades (1 reviews) - Integrações fáceis (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Gestão de Modelos (1 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (1 reviews) ### 18. [IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)](https://www.g2.com/pt/products/ibm-spectrum-conductor-deep-learning-impact-dli/reviews) IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact é um software complementar ao IBM Spectrum Conductor. Ele permite que você construa um ambiente de aprendizado profundo que permite aos cientistas de dados focar no treinamento, ajuste e implantação de modelos em produção. Comece rapidamente a trabalhar seus dados para aprendizado profundo, evite etapas altamente manuais e repetitivas e contorne a necessidade de conhecimento especializado em domínios. A solução é implantada com downloads de software simples que fornecem aos cientistas de dados tudo o que precisam para construir um ambiente de aprendizado profundo distribuído em horas, em vez de dias ou semanas—e gerenciá-lo facilmente à medida que o ambiente cresce. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,760 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 25% Médio Porte ### 19. [Iterative.ai](https://www.g2.com/pt/products/iterative-ai/reviews) Uma ferramenta de código aberto e um formato para reprodutibilidade e experimentação. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Iterative.ai?** - **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Iterative.ai?** - **Vendedor:** [Iterative](https://www.g2.com/pt/sellers/iterative) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @Iterativeai (535 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iterative-ai/ (12 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Médio Porte, 33% Empresa ### 20. [Neuromation](https://www.g2.com/pt/products/neuromation/reviews) Neuromation é um espaço de Dados Sintéticos que constrói uma plataforma de desenvolvimento de IA para criar modelos melhores. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Neuromation?** - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Neuromation?** - **Vendedor:** [Neuromation](https://www.g2.com/pt/sellers/neuromation) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @neuromation_io (4,441 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/15208924 (11 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Médio Porte ### 21. [NimbleBox.ai | MLOps for teams](https://www.g2.com/pt/products/nimblebox-ai-mlops-for-teams/reviews) Acelerando resultados de equipes de Ciência de Dados e ML Por que NimbleBox - Experimentação fácil - Implantação de API simples - Fluxos de trabalho automatizados - Gerenciamento de equipe **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate NimbleBox.ai | MLOps for teams?** - **Facilidade de Uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Métricas:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind NimbleBox.ai | MLOps for teams?** - **Vendedor:** [NimbleBox.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/nimblebox-ai) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @NimbleBoxAI (449 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/nimblebox-ai (17 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 22. [PrimeHub](https://www.g2.com/pt/products/primehub/reviews) PrimeHub é uma plataforma de aprendizado de máquina on-premise que permite que equipes de IA/ML se concentrem em sua verdadeira produtividade em um ambiente colaborativo. PrimeHub ajuda os administradores a gerenciar recursos de hardware, controle de acesso, cota de grupo, conjuntos de dados e mais. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate PrimeHub?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind PrimeHub?** - **Vendedor:** [InfuseAI](https://www.g2.com/pt/sellers/infuseai) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Taipei City, TW - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa #### What Are PrimeHub's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (2 reviews) - Processamento Rápido (2 reviews) - Configurar Facilidade (2 reviews) - Integração de IA (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) **Cons:** - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) - Falta de Orientação (1 reviews) - Problemas de Desempenho (1 reviews) - Documentação Ruim (1 reviews) - Desempenho lento (1 reviews) ### 23. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/pt/products/superb-ai-suite/reviews) A Superb AI oferece a plataforma de visão computacional mais avançada que torna a preparação de dados, curadoria e implantação de modelos mais rápida e fácil do que nunca. Especializando-se em automação adaptável para rotulagem, curadoria e diagnóstico de modelos, nossas soluções ajudam as empresas a reduzir drasticamente o tempo e o custo de construção e implantação de modelos de visão computacional. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Superb AI Suite?** - **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Superb AI Suite?** - **Vendedor:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/pt/sellers/superb-ai-inc) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Mateo , US - **Twitter:** @superb_hq (419 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 50% Pequena Empresa ### 24. [Unify](https://www.g2.com/pt/products/unify-ai-unify/reviews) Unify é a plataforma central para a implantação otimizada de LLM. Com uma única chave de API e uma sintaxe de solicitação unificada, Unify permite que você chame e avalie todos os provedores de endpoint LLM de terceiros; encontre os endpoints que correspondem aos seus requisitos de velocidade, latência e custo; e roteie automaticamente qualquer solicitação para o melhor LLM usando uma mistura global de especialistas que é melhor, mais rápida e mais barata do que qualquer modelo individual. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Unify?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Unify?** - **Vendedor:** [Unify AI](https://www.g2.com/pt/sellers/unify-ai) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** London, GB - **Twitter:** @letsunifyai (2,843 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/unifyai (59 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa #### What Are Unify's Pros and Cons? **Pros:** - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Facilidade de Implementação (1 reviews) - Configurar Facilidade (1 reviews) - Economia de tempo (1 reviews) **Cons:** - Falta de Orientação (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) ### 25. [Abzu](https://www.g2.com/pt/products/abzu/reviews) Abzu nasceu de um desejo de desafiar as suposições fundamentais da IA contemporânea, acreditando que o futuro da IA reside na simulação mais realista de sistemas auto-organizáveis. Se é IA, é Abzu. A tecnologia pioneira de aprendizado de máquina da Abzu é inspirada pela mecânica quântica e redes neurais, resultando em uma IA transparente e confiável. Modelos fáceis de interpretar são treinados no QLattice proprietário da Abzu através de um processo inovador chamado Recombinação de Aprendizado, resultando em aprendizados explicáveis e compartilháveis. Abzu é um grupo internacional de especialistas em Computação de Alto Desempenho, Neurociência Computacional, Aprendizado Profundo, Matemática, Física e áreas relacionadas. Abzu é uma entidade privada de propriedade da equipe fundadora. Fundada em janeiro de 2018, Abzu é uma startup de pesquisa aplicada com escritórios em Copenhague, Dinamarca e Barcelona, Espanha. A startup deriva seu nome do Sumério Antigo, significando "a fonte das águas da sabedoria". Abzu arrecadou um total de €2,9M, e fechou uma rodada seed em julho de 2019 por €1,75M. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Abzu?** - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Escalabilidade:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Métricas:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilidade de estrutura:** 5.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Abzu?** - **Vendedor:** [Abzu](https://www.g2.com/pt/sellers/abzu) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Nordhavn, DK - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abzu (24 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte ## What Is Plataformas de MLOps? [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de MLOps? - [Software de Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/machine-learning) - [Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software de Rotulagem de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-labeling) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de MLOps? ### O que você deve saber sobre plataformas de MLOps ### O que são Plataformas de MLOps? As soluções de MLOps aplicam ferramentas e recursos para garantir que os projetos de aprendizado de máquina sejam executados de forma adequada e eficiente, incluindo governança de dados, gerenciamento de modelos e implantação de modelos. A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e estão aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para impulsionar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com o aprendizado de máquina, os usuários são capacitados a minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e ajuda a fazer previsões baseadas em dados. Um aspecto crucial do processo de aprendizado de máquina é o desenvolvimento, gerenciamento e monitoramento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários utilizam Plataformas de MLOps para gerenciar e monitorar modelos de aprendizado de máquina à medida que são integrados em aplicativos de negócios.  Embora as capacidades de MLOps possam se unir em produtos ou plataformas de software, é fundamentalmente uma metodologia. Quando cientistas de dados, engenheiros de dados, desenvolvedores e outras partes interessadas nos negócios colaboram e garantem que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado, eles precisam de MLOps para garantir que as equipes estejam alinhadas e que os projetos de aprendizado de máquina sejam rastreados e possam ser reproduzidos. #### Que Tipos de Plataformas de MLOps Existem? Nem todas as Plataformas de MLOps são criadas iguais. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados gerenciem e monitorem modelos de aprendizado de máquina. No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados, bem como do método e da maneira de implantação.  **Nuvem** Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como derivar insights deles quanto para garantir sua qualidade. Essas plataformas permitem que eles treinem e implantem os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em vários aplicativos, pois fornece acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados. **No local** A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por vários motivos, incluindo questões de segurança de dados e latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a HIPAA, exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é rigorosa e, às vezes, vital. **Borda** Algumas plataformas permitem a execução de algoritmos na borda, que consiste em uma rede de malha de data centers que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. A computação de borda otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** ** ### Quais são as Características Comuns das Plataformas de MLOps? A seguir estão algumas características principais dentro das Plataformas de MLOps que podem ser úteis para os usuários: **Treinamento de modelo:** A engenharia de características é o processo de transformar dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e resulta em maior precisão do modelo em dados não vistos. Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo pelo qual os valores adequados são determinados para todos os pesos e o viés dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse fim são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. O primeiro é um método em que a entrada é rotulada, enquanto o segundo lida com dados não rotulados. **Gerenciamento de modelo:** O processo não termina quando o modelo é lançado. As empresas devem monitorar e gerenciar seus modelos para garantir que permaneçam precisos e atualizados. A comparação de modelos permite que os usuários comparem rapidamente modelos com uma linha de base ou com um resultado anterior para determinar a qualidade do modelo construído. Muitas dessas plataformas também possuem ferramentas para rastrear métricas, como precisão e perda. Isso pode ajudar a registrar, catalogar e organizar todos os modelos de aprendizado de máquina implantados em toda a empresa. Nem todos os modelos são destinados a todos os usuários. Portanto, algumas ferramentas permitem o provisionamento de usuários com base na autorização para implantar e iterar sobre modelos de aprendizado de máquina. **Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de disponibilizar os modelos em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Algumas ferramentas permitem que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos estão implantados em produção. Métodos de implantação assumem a forma de APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais. **Métricas:** Os usuários podem controlar o uso e o desempenho do modelo em produção. Isso ajuda a rastrear como os modelos estão se saindo. ### Quais são os Benefícios das Plataformas de MLOps? Por meio do uso de Plataformas de MLOps, os cientistas de dados podem obter visibilidade em seus empreendimentos de aprendizado de máquina. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando, e eles são fornecidos com as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando surgirem. Com essas ferramentas, os especialistas preparam e enriquecem seus dados, aproveitam bibliotecas de aprendizado de máquina e implantam seus algoritmos em produção. **Compartilhar insights de dados:** Os usuários são capacitados a compartilhar dados, modelos, painéis ou outras informações relacionadas com ferramentas baseadas em colaboração para promover e facilitar o trabalho em equipe. **Simplificar e escalar a ciência de dados:** Modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam a escalar experimentos de forma eficiente em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados. **Experimentar melhor:** Antes que um modelo seja colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. As Plataformas de MLOps facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, aumento de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para aprendizado profundo também são usados na experimentação, que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos das redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir as perdas. ### Quem Usa Plataformas de MLOps? Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há uma escassez no número de profissionais qualificados disponíveis. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender uma vasta gama de algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais); portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta compensação. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos. Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre esses projetos. As plataformas mais robustas fornecem recursos que dão aos usuários não técnicos a capacidade de entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados. **Engenheiros de dados:** Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outras partes interessadas dentro da organização. **Cientistas de dados cidadãos:** Especialmente com o aumento de recursos mais amigáveis ao usuário, cientistas de dados cidadãos que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades de dados, estão cada vez mais recorrendo ao MLOps para trazer IA para sua organização. **Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas aproveitam essas plataformas para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação para implantação, acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos. **Partes interessadas nos negócios:** As partes interessadas nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações. ### Quais são as Alternativas às Plataformas de MLOps? Alternativas às Plataformas de MLOps podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente: [Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Este software fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina e pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. [Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As Plataformas de MLOps são ótimas para o monitoramento e gerenciamento em grande escala de modelos, seja para visão computacional, processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento. Muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina realizam várias tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em algoritmos de aprendizado de máquina mais específicos, como aprendizado de regras de associação, redes bayesianas, agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações que procuram soluções pontuais. #### Software Relacionado às Plataformas de MLOps Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com Plataformas de MLOps incluem: [Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as Plataformas de MLOps ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada. [Software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, e para melhor integrar todos os seus dados, elas implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, permitindo que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório.  [Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para alcançar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes. [Software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** O NLP permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Os algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Os algoritmos de NLP fornecem reconhecimento de voz e geração de linguagem natural (NLG), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem chatbots, aplicativos de tradução e ferramentas de monitoramento de redes sociais que escaneiam redes sociais em busca de menções. ### Desafios com Plataformas de MLOps Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.  **Requisitos de dados:** Para a maioria dos algoritmos de IA, é necessário uma grande quantidade de dados para que ele aprenda o necessário. Os usuários precisam treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir um aplicativo verdadeiramente inteligente. **Escassez de habilidades:** Também há uma escassez de pessoas que entendem como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar um software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas. **Viés algorítmico:** Embora a tecnologia seja eficiente, nem sempre é eficaz e é marcada por vários tipos de vieses nos dados de treinamento, como vieses de raça ou gênero. Por exemplo, como muitos algoritmos de reconhecimento facial são treinados em conjuntos de dados com rostos predominantemente masculinos brancos, outros são mais propensos a serem identificados erroneamente pelos sistemas. ### Quais Empresas Devem Comprar Plataformas de MLOps? A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos: **Serviços financeiros:** O uso de IA em serviços financeiros é prolífico, com bancos usando-a para tudo, desde o desenvolvimento de algoritmos de pontuação de crédito até a análise de documentos de ganhos para identificar tendências. Com o MLOps Plat, as equipes de ciência de dados podem construir modelos com dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos. **Saúde:** No setor de saúde, as empresas podem usar essas plataformas para entender melhor as populações de pacientes, como prever visitas de pacientes internados e desenvolver sistemas que possam combinar pessoas com ensaios clínicos relevantes. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando a ciência de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais. **Varejo:** No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é fundamental. Os principais varejistas estão aproveitando essas plataformas para fornecer aos clientes experiências altamente personalizadas com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o aprendizado de máquina em vigor, essas empresas podem exibir material altamente relevante e chamar a atenção de potenciais clientes. ### Como Comprar Plataformas de MLOps #### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de MLOps Se uma empresa está começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção. A primeira etapa no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, deve procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados. #### Comparar Plataformas de MLOps **Criar uma lista longa** Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor. **Criar uma lista curta** A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções. **Conduzir demonstrações** Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. #### Seleção de Plataformas de MLOps **Escolher uma equipe de seleção** Antes de começar, criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação, é crucial. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades. **Negociação** Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros. **Decisão final** Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta. ### Quanto Custam as Plataformas de MLOps? Como mencionado acima, Plataformas de MLOps estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro geralmente vindo com mais custos iniciais relacionados à configuração da infraestrutura.  Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de nível empresarial. As primeiras geralmente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa do usuário, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento. Uma vez configuradas, elas geralmente não requerem custos significativos de manutenção, especialmente se implantadas na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a derivar insights de seus dados e obter o máximo do software. #### Retorno sobre o Investimento (ROI) As empresas decidem implantar Plataformas de MLOps para obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas do software, é fundamental entender seus custos. Como mencionado acima, essas plataformas são normalmente cobradas por usuário, às vezes escalonadas dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma. ### Implementação de Plataformas de MLOps **Como as Plataformas de MLOps são Implementadas?** A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz. **Quem é Responsável pela Implementação das Plataformas de MLOps?** Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas equipes, para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada da ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados. **Como é o Processo de Implementação para Plataformas de MLOps?** Em termos de implementação, é típico que a implantação da plataforma comece de forma limitada e, posteriormente, seja ampliada de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes do seu site para entender melhor como está se saindo. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa). Se a implantação não foi bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta, tentando descobrir o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento, bem como os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados como um todo. **Quando Deveria Implementar Plataformas de MLOps?** Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é uma característica fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem priorizar a organização de seus dados, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é nada disso. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída.  ### Tendências das Plataformas de MLOps **AutoML** O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais. **IA Embutida** A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso ou não. Usar IA embutida dentro de software como CRM, automação de marketing e soluções de análise permite que os usuários simplifiquem processos, automatizem certas tarefas e obtenham uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década ou mais. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado. **Aprendizado de Máquina como Serviço (MLaaS)** O ambiente de software se moveu para uma estrutura mais granular, de microsserviços, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas oferecem MLaaS para outras empresas. Os desenvolvedores aproveitam facilmente esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus próprios dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e à medida que a necessidade de IA aumentar. **Explicabilidade** Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser particularmente difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual de ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As Plataformas de MLOps estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, ajudando os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia, o GDPR.