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Uma estratégia de IA bem-sucedida requer um planejamento estruturado em quatro áreas principais. Identifique casos de uso de IA que fornecem valor comercial mensurável , selecione tecnologias de IA da Microsoft que se alinham às habilidades da sua equipe, estabelecem governança de dados escalonável e implementam práticas de IA responsáveis que preservam a confiança e atendem aos requisitos regulatórios. Aplica-se a organizações de todos os tamanhos, incluindo startups, pequenas e médias empresas, grandes empresas, organizações sem fins lucrativos e instituições do setor público.
Link rápido:árvore de decisão de IA da Microsoft
Por que o planejamento estratégico de IA importa: uma estratégia de IA documentada produz resultados consistentes, mais rápidos e auditáveis em comparação com a experimentação ad hoc. Este guia lista as etapas acionáveis para implantação do Microsoft Copilot, configuração do ambiente do Azure AI Foundry, adoção do agente de IA, integração do Azure OpenAI e governança de IA em toda a organização com o Microsoft Purview.
Identificar casos de uso de IA para o impacto máximo nos negócios
A IA transforma operações de negócios acelerando o trabalho de conhecimento e automatizando processos rotineiros. A IA generativa (sistemas que criam conteúdo como texto, imagens ou código) aumenta a produtividade do trabalho de conhecimento. A IA analítica e o aprendizado de máquina automatizam tarefas pesadas de dados, reduzem as taxas de erro e produzem insights preditivos. Comece isolando processos com atrito mensurável em que a IA melhora o custo, a velocidade, a qualidade ou a experiência do cliente.
Concentre-se primeiro nos resultados dos negócios: os programas de IA bem-sucedidos ancoram cada caso de uso em um objetivo de negócios quantificado, não em um experimento de primeiro modelo. Os métodos de descoberta estruturados correlacionam-se com taxas de sucesso de operacionalização mais altas, conforme reforçado pelas diretrizes de IA do Centro de Arquitetura do Azure.
Identificar oportunidades de automação. Concentre-se em processos adequados para automação para melhorar a eficiência e reduzir os custos operacionais. Direcionar tarefas repetitivas, operações pesadas de dados ou áreas com altas taxas de erro em que a IA pode ter um impacto significativo.
Reúna comentários do cliente. Use comentários estruturados do cliente (pesquisas, transcrições de suporte, comentários do NPS) para descobrir casos de uso que melhoram a satisfação quando automatizados com IA. Esses comentários ajudam a priorizar iniciativas com impacto mensurável.
Realize uma avaliação interna. Colete a entrada de departamentos (operações, finanças, legais, suporte, produto) para identificar desafios e ineficiências que a IA pode resolver. Documente fluxos de trabalho e reúna entradas de stakeholders para descobrir oportunidades de automação, geração de insights ou qualidade de decisão aprimorada.
Casos de uso do setor de pesquisa. Investigue como organizações ou setores semelhantes usam IA para resolver problemas ou aprimorar operações. Use recursos como as arquiteturas de IA no Centro de Arquitetura do Azure para se inspirar e avaliar abordagens adequadas.
Definir destinos de IA. Para cada caso de uso, defina a meta (finalidade geral), o objetivo (resultado desejado) e a métrica de êxito (medida quantificável). Esses parâmetros de comparação orientam a adoção e medem o sucesso. Para obter mais informações, consulte a estratégia de IA de exemplo.
Definir uma estratégia de tecnologia de IA usando as opções de serviço da Microsoft
Sua estratégia de tecnologia determina o equilíbrio de velocidade, personalização e controle. A Microsoft fornece três padrões principais de consumo de IA: SaaS (software pronto para uso), PaaS (plataformas de desenvolvimento extensíveis) e IaaS (infraestrutura totalmente gerenciada). Selecione o modelo que se alinha com a maturidade da engenharia, a postura de conformidade, a residência de dados e as necessidades de personalização.
Entenda os agentes de IA. Os agentes de IA são sistemas autônomos que usam modelos de IA para concluir tarefas sem supervisão humana constante. Esses sistemas representam uma mudança da automação tradicional para a tomada de decisão inteligente que se adapta às condições de alteração. Você deve planejar a integração de agentes para dar suporte a fluxos de trabalho complexos e colaboração de vários sistemas. Examine o que são agentes? Para entender os recursos do agente e preparar sua organização para soluções baseadas em agente.
Adote mecanismos padrão para interoperabilidade de IA. Os protocolos padrão permitem que os sistemas de IA se comuniquem entre diferentes plataformas e reduzam as implementações personalizadas. Esses protocolos dão suporte ao compartilhamento de dados e à integração do sistema, mantendo a flexibilidade para futuras alterações tecnológicas. Você deve entender protocolos como o Protocolo de Contexto de Modelo para ingestão de dados entre sistemas para garantir que seus sistemas de IA ofereçam suporte a requisitos de interoperabilidade. Avalie ferramentas como NLWeb para preparar seu conteúdo para a Web de IA. Por exemplo, consulte Protocolo de Contexto de Modelo no Microsoft Copilot Studio e Expondo APIs REST como servidores MCP.
Selecione o modelo de serviço de IA apropriado. A Microsoft oferece três modelos de serviço com diferentes níveis de personalização e responsabilidade compartilhada: SaaS (Software como Serviço), PaaS (Plataforma como Serviço) e IaaS (Infraestrutura como Serviço). Cada modelo requer diferentes habilidades técnicas e fornece diferentes graus de controle sobre a implementação de IA. Você precisa alinhar as capacidades da sua equipe, os requisitos de dados e as necessidades de personalização com o modelo de serviço adequado. Use a árvore de decisão de IA para orientar o processo de seleção.
Árvore de decisão de IA da Microsoft
Adotar SaaS (serviços de IA de software) da Microsoft para resultados iniciais
As soluções de IA prontas para uso da Microsoft, chamadas Copilots, aumentam a produtividade com configuração mínima. O Microsoft 365 Copilot fornece assistência de IA em aplicativos do Office, enquanto os Copilots especializados se concentram em funções de trabalho e setores específicos. Comece com essas soluções para obter resultados iniciais antes de mudar para o desenvolvimento personalizado.
| Copilotos da Microsoft | Descrição | Usuário | Dados necessários | Habilidades requeridas | Principais fatores de custo |
|---|---|---|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot | O Microsoft 365 Copilot fornece chat com base na Web e assistência de IA no aplicativo em aplicativos do Microsoft 365, integrando-se aos dados do Microsoft Graph. | Negócios | Sim. Categorize seus dados com rótulos de confidencialidade e interaja com segurança com seus dados no Microsoft Graph. | Gerenciamento geral de TI e dados | Licença |
| Copilots baseados em funções | Agentes que aprimoram a eficiência para funções específicas em Segurança, Vendas, Serviço e Finanças. | Negócios | Sim. Opções de conexão de dados e integração estão disponíveis. | Gerenciamento geral de TI e dados | Licenças ou SCUs (Unidades de Computação de Segurança) para o Copilot de Segurança |
| Copilotos no produto | IA em produtos como GitHub, Power Apps, Power BI, Dynamics 365, Power Automate, Microsoft Fabric, Microsoft Entra e Azure. | Empresarial e indivíduo | Sim. A maioria requer preparação mínima de dados. | Mínimo (configuração básica de administrador e preparação de dados) | Gratuito ou por assinatura |
| Microsoft Copilot ou Microsoft Copilot Pro | O Microsoft Copilot é um aplicativo de chat gratuito com base na Web. O Copilot Pro fornece melhor desempenho, capacidade e acesso ao Copilot em determinados aplicativos do Microsoft 365. | Indivíduo | Não | Nenhum | O Microsoft Copilot é gratuito. O Microsoft Copilot Pro requer uma assinatura |
Criar agentes de IA com plataformas de baixo código
A Microsoft fornece plataformas de baixo código para desenvolvimento personalizado de agente de IA sem uma equipe de desenvolvimento completa. O Copilot Studio permite que os usuários de negócios criem assistentes de IA com linguagem natural, enquanto as extensões do Microsoft 365 Copilot permitem personalizar o Copilot corporativo com processos e dados específicos da empresa.
| Copilotos da Microsoft | Descrição | Usuário | Dados necessários | Habilidades requeridas | Principais fatores de custo |
|---|---|---|---|---|---|
| Ferramentas de extensibilidade para o Microsoft 365 Copilot | Personalize o Microsoft 365 Copilot com mais dados ou capacidades por meio de agentes declarativos. Use ferramentas como Copilot Studio, experiência lite, Teams Toolkit e SharePoint. | Empresarial e indivíduo | Utilize conectores do Microsoft Graph para adicionar dados. | Gerenciamento de dados, TI geral ou habilidades de desenvolvedor | Licença do Microsoft 365 Copilot |
| Copilot Studio | Use o Copilot Studio para criar agentes de IA de conversa e fluxos de trabalho de automação com ferramentas de baixo código e linguagem natural. | TI | Automatiza grande parte da integração de dados para criar copilots personalizados com conexões com várias fontes de dados. | Configuração da plataforma para conectar fontes de dados, projetar fluxos de conversa e implantar copilots | Licença |
Criar cargas de trabalho de IA com PaaS (plataformas do Azure) para desenvolvimento personalizado
O Azure fornece plataformas de desenvolvimento para padrões distintos de solução de IA e níveis de maturidade. O Azure AI Foundry é a plataforma unificada para criar aplicativos RAG (geração aumentada de recuperação), criar agentes de IA de produção, avaliar e personalizar modelos de base e aplicar controles de IA responsáveis. Esses recursos gerenciados permitem que as equipes de desenvolvimento se concentrem na diferenciação de solução, enquanto o Azure fornece primitivos de segurança, governança, observabilidade e infraestrutura escalonável. Use os preços da IA do Azure e a calculadora de preços do Azure para modelagem de custos.
| Objetivo da IA | Solução da Microsoft | Dados necessários | Habilidades requeridas | Principais fatores de custo |
|---|---|---|---|---|
| Agente de compilação | Serviço de Agente Azure AI Foundry | Sim | Configuração de ambiente, seleção de modelo, ferramentas, armazenamento de dados de aterramento, isolamento de dados, acionamento de agente, agentes de conexão, filtragem de conteúdo, rede privada, monitoramento de agente, monitoramento de serviço | Consumindo tokens do modelo, armazenamento, recursos, computação, conexões de orientação |
| Criar aplicativos RAG | Fábrica de IA do Azure | Sim | Selecione modelos, orquestrando fluxo de dados, fragmentando dados, enriquecendo fragmentos, escolhendo indexação, entendendo tipos de consulta (texto completo, vetor, híbrido), entendendo filtros e facetas, executando a reclassificação, engenharia de comandos, implantação de endpoints e consumo de endpoints em aplicativos | Computação, número de tokens de entrada e saída, serviços de IA consumidos, armazenamento e transferência de dados |
| Aperfeiçoar modelos GenAI | Fábrica de IA do Azure | Sim | Pré-processamento de dados, divisão dos dados em dados de treinamento e validação, validação de modelos, configuração de outros parâmetros, melhoria de modelos, implantação de modelos e consumo de endpoints em aplicativos | Computação, número de tokens de entrada e saída, serviços de IA consumidos, armazenamento e transferência de dados |
| Treinar e inferir modelos |
Azure Machine Learning ou Microsoft Fabric |
Sim | Pré-processar dados, treinar modelos usando código ou automação, melhorar modelos, implantar modelos de aprendizado de máquina e utilizar endpoints em aplicativos. | Computação, armazenamento e transferência de dados |
| Consuma modelos e serviços de IA prontos |
Serviços de IA do Azure e/ou OpenAI do Azure |
Sim | Selecionar modelos de IA, proteger pontos de extremidade, consumir pontos de extremidade em aplicativos e ajustar de acordo com a necessidade | Usar pontos de extremidade de modelo consumidos, armazenamento, transferência de dados, computação (se você treina modelos personalizados) |
| Isolar aplicativos de IA | Aplicativos de Contêiner do Azure com suporte para GPU sem servidor | Sim | Selecione modelos de IA, orquestrando fluxo de dados, agrupando dados, enriquecendo partes, escolhendo indexação, entendendo tipos de consulta (texto completo, vetor, híbrido), entendendo filtros e facetas, executando reclassificados, engenharia de prompt, implantação de pontos de extremidade e consumo de pontos de extremidade em aplicativos; configuração opcional de ambiente/VNet para isolamento de rede (disponibilidade regional e status do recurso podem variar) | Computação, número de tokens de entrada e saída, serviços de IA consumidos, armazenamento e transferência de dados |
Traga modelos de IA com IaaS (serviços de infraestrutura) do Azure para controle máximo
Os serviços de infraestrutura do Azure fornecem controle granular para requisitos de desempenho, isolamento ou conformidade de IA. As Máquinas Virtuais do Azure com suporte à GPU habilitam o treinamento e o benchmarking de modelo personalizado (PyTorch, TensorFlow, ajuste fino distribuído). O AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) oferece orquestração de contêiner, pool de GPU, dimensionamento automático e segmentação de carga de trabalho multilocatário para pipelines de inferência e treinamento. Use caminhos iaaS quando precisar trazer seus próprios modelos, usar runtimes personalizados ou otimizar para custo e desempenho além das abstrações de plataforma gerenciada. Faça referência aos preços de infraestrutura do Azure com a calculadora de preços do Azure para previsão de capacidade.
| Objetivo da IA | Solução da Microsoft | Dados necessários | Habilidades requeridas | Principais fatores de custo |
|---|---|---|---|---|
| Treinar e inferir seus próprios modelos de IA. Leve seus próprios modelos para o Azure. |
Máquinas Virtuais do Azure com CycleCloud para cargas de trabalho de HPC ou Serviço de Kubernetes do Azure |
Sim | Gerenciamento de infraestrutura, TI, instalação de programas, treinamento de modelos, avaliação comparativa de modelos, orquestração, implantação de pontos de extremidade, proteção de pontos de extremidade e uso de pontos de extremidade em aplicativos. | Computação, orquestrador de nó de computação, discos gerenciados (opcional), serviços de armazenamento, Azure Bastion e outros serviços do Azure usados |
Desenvolver uma estratégia de dados de IA que cresce com suas necessidades
Sua estratégia de dados é o plano de controle para IA escalonável e confiável. Ele define como os dados são originados, classificados, protegidos, enriquecidos, monitorados e desativados, mantendo a conformidade e minimizando o risco de exposição. Uma estratégia durável garante que os casos de uso de IA prioritários no Microsoft 365, no Azure e nas propriedades híbridas tenham dados controlados, de alta qualidade e rastreáveis por linhagem. Concentre-se em linhas de base de governança, planejamento de elasticidade, instrumentação do ciclo de vida e imposição de uso responsável.
Configure a governança de dados para projetos de IA.A governança de dados garante que você use dados de IA com segurança e esteja em conformidade com as regulamentações por meio de controles de acesso e políticas. Comece classificando os dados com base na confidencialidade e no acesso necessário. Use o DSPM (Gerenciamento de Postura de Segurança de Dados) do Microsoft Purview para IA para proteger aplicativos de IA generativos; ele inclui recursos para segurança de dados de IA.
Planeje o crescimento e o desempenho dos dados. Verifique se o ambiente de dados dá suporte a projetos de IA atuais e crescimento futuro sem degradação de desempenho ou custo excessivo. Documente o volume de dados atual, a frequência de processamento e os tipos de dados necessários por caso de uso. Essas informações ajudam você a escolher os serviços apropriados do Azure.
Gerenciar dados durante todo o ciclo de vida. Defina como coletar, armazenar e desativar dados, mantendo-os acessíveis e seguros para uso de IA. Configure a coleta sistemática de bancos de dados, APIs, dispositivos IoT e fontes de terceiros. Escolha as camadas de armazenamento do Azure com base na frequência de acesso. Crie pipelines ETL/ELT (fluxos de trabalho de processamento de dados) para manter a qualidade e usar o Painel de IA Responsável para verificar se há preconceito nos dados de treinamento.
Siga as práticas de dados responsáveis. Verifique se os sistemas de IA usam dados eticamente e atendem aos requisitos regulatórios. Acompanhe as fontes de dados e o uso com a linhagem de dados do Microsoft Fabric ou a linhagem de dados do Microsoft Purview. Defina padrões de qualidade, verifique o viés e avalie a imparcialidade nos conjuntos de dados de treinamento. Crie políticas de retenção que equilibram o desempenho da IA com privacidade e conformidade.
Dica
Aceleradores de decisão de dados (todos derivados de diretrizes existentes):
- Inicie a classificação antes da ingestão de RAG em larga escala para evitar o retrabalho.
- Emparelhe o acompanhamento de linhagem com políticas de retenção para reduzir dados confidenciais órfãos.
- Trate a avaliação de viés (Painel de IA Responsável) como um controle recorrente, não uma porta única.
- Use a telemetria de custo (tokens, armazenamento, saída) antecipadamente para sinalizar o crescimento de dados não associados.
Desenvolver uma estratégia de IA responsável
A IA responsável converte a confiança, a segurança e o alinhamento regulatório em controles operacionais em todo o ciclo de vida da IA. Uma estratégia de IA responsável converte princípios em controles imposição, pontos de verificação mensuráveis e responsabilidade clara. Mantenha uma cadeia auditável entre revisões de design, avaliações de risco, imposição de política, monitoramento de modelo e agente e resposta a incidentes.
Atribua uma propriedade clara para a governança de IA. Designe pessoas ou equipes específicas para tomar decisões de governança de IA e gerenciar requisitos regulatórios. As funções de governança definem a autoridade de tomada de decisão para projetos de IA. Atribua alguém para monitorar as alterações de tecnologia de IA e as novas regulamentações. Crie um centro de excelência na nuvem de IA para centralizar as responsabilidades e estabelecer procedimentos para problemas de governança de IA.
Adote princípios de IA responsáveis como metas de negócios. Use os princípios de IA responsáveis da Microsoft como a estrutura para o desenvolvimento ético de IA. Esses seis princípios de IA se alinham ao NIST AI Risk Management Framework e se tornam objetivos de negócios mensuráveis que orientam a seleção e o desenvolvimento do projeto. Integre esses princípios ao planejamento de projetos, processos de desenvolvimento e métricas de êxito.
Escolha ferramentas de IA responsáveis para seus projetos. Selecione ferramentas que implementam princípios éticos de IA em iniciativas de IA. A Microsoft fornece ferramentas e processos de IA responsáveis que correspondem a diferentes casos de uso de IA e níveis de risco. Integre essas ferramentas a fluxos de trabalho de desenvolvimento para aplicar práticas de IA responsáveis.
Mantenha-se em conformidade com os regulamentos de IA. Identifique os regulamentos de IA locais e internacionais que se aplicam a operações e casos de uso de IA. Os requisitos de conformidade variam de acordo com o setor, a localização e o tipo de aplicativo de IA. Monitore as alterações regulatórias e atualize as estratégias de conformidade para se manter alinhado.
Exemplo de estratégia de IA
Este exemplo de estratégia de IA usa uma empresa fictícia, a Contoso. A Contoso opera uma plataforma de comércio eletrônico voltada para o cliente e emprega representantes de vendas que precisam de ferramentas para prever dados corporativos. A empresa também gerencia o desenvolvimento de produtos e estoque para produção. Os canais de vendas incluem empresas privadas e agências regulamentadas do setor público.
| Caso de uso de inteligência artificial | Metas | Objetivos | Métricas de sucesso | Abordagem de IA | Solução da Microsoft | Necessidades de dados | Necessidades de habilidades | Fatores de custo | Estratégia de dados de IA | Estratégia de IA responsável |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Recurso de chat do aplicativo Web de comércio eletrônico | Automatize o processo de negócios | Melhorar a satisfação do cliente | Aumento da taxa de retenção de clientes | PaaS, IA generativa, RAG | Fábrica de IA do Azure | Descrições e associações de itens | RAG e desenvolvimento de aplicativos em nuvem | Uso | Estabeleça governança de dados para dados de clientes e implemente controles de imparcialidade de IA. | Atribua responsabilidade de IA ao AI CoE e alinhe-se com os princípios de IA responsável. |
| Fluxo de trabalho interno de processamento de documentos de aplicativos | Automatize o processo de negócios | Reduzir custos | Aumento da taxa de conclusão | IA analítica, ajuste fino | Serviços de IA do Azure – Document Intelligence | Documentos padrão | Desenvolvimento de aplicativos | Consumo aproximado | Defina a governança de dados para documentos internos e planeje políticas de ciclo de vida de dados. | Atribua responsabilidade à IA e garanta a conformidade com as políticas de tratamento de dados. |
| Gerenciamento de estoque e compra de produtos | Automatize o processo de negócios | Reduzir custos | Vida útil mais curta do estoque | Machine learning, modelos de treinamento | Azure Machine Learning | Dados históricos de estoque e vendas | Desenvolvimento de machine learning e aplicativos | Consumo aproximado | Estabeleça governança para dados de vendas e detecte e resolva vieses nos dados. | Atribua responsabilidade à IA e cumpra os regulamentos financeiros. |
| Trabalho diário na empresa | Aumento da produtividade individual | Aumentar a experiência do funcionário | Maior satisfação dos funcionários | SaaS, IA generativa | Microsoft 365 Copilot | Dados do OneDrive | TI geral | Custos de assinatura | Implemente a governança de dados para os dados dos funcionários e garanta a privacidade dos dados. | Atribua responsabilidade de IA e utilize recursos integrados de IA responsável. |
| Aplicação de comércio eletrônico para recurso de chat de setor regulamentado | Automatize o processo de negócios | Aumentar as vendas | Aumento das vendas | Treinamento de modelo de IA generativa por IaaS | Máquinas Virtuais do Azure | Dados de treinamento específicos do domínio | Infraestrutura em nuvem e desenvolvimento de aplicativos | Infraestrutura e software | Defina a governança para dados regulamentados e planeje o ciclo de vida com medidas de conformidade. | Atribua responsabilidade à IA e cumpra os regulamentos do setor. |
Ferramentas e recursos do Azure para implementação de estratégia de IA
| Categoria | Tool | Descrição |
|---|---|---|
| Planejamento de estratégia de IA | Centro de Arquitetura de IA do Azure | Arquiteturas de referência abrangentes e padrões de design para soluções de IA entre setores e casos de uso corporativo |
| Plataforma de desenvolvimento de agente | Serviço do Azure AI Foundry Agent | Plataforma completa para criar, implantar e gerenciar agentes inteligentes de IA com segurança empresarial |
| IA do Enterprise Generative | Serviço OpenAI do Azure | Acesso de nível empresarial à família GPT-4 (incluindo GPT-4o) e DALL> Modelos E com segurança, conformidade e recursos de IA responsáveis |
| Governança de dados de IA | DSPM (Gerenciamento de Postura de Segurança de Dados) do Microsoft Purview para IA | Visibilidade do risco de dados de IA, controles de proteção de dados e monitoramento para cargas de trabalho de IA generativas |
| Ferramentas de IA responsável | Painel de IA Responsável da Microsoft | Ferramentas abrangentes para detecção de viés, avaliação de imparcialidade e interpretabilidade do modelo de IA |
| Plataforma de desenvolvimento de IA | Fábrica de IA do Azure | Plataforma unificada para aplicativos RAG, ajuste fino do modelo de base e implantação de carga de trabalho de IA |
| Low-Code desenvolvimento de IA | Estúdio do Microsoft Copilot | Criar agentes de IA conversacionais e fluxos de trabalho de automação com interface de linguagem natural |
| Produtividade da IA da Empresa | Microsoft 365 Copilot | Produtividade alimentada por IA em aplicativos do Microsoft 365 com integração de dados corporativos |
Principais takeaways para o sucesso da estratégia de IA
O planejamento estratégico fornece resultados mais rápidos: uma estratégia de IA documentada produz resultados consistentes e auditáveis. O sucesso depende da priorização de casos de uso alinhados aos negócios, da seleção do modelo de serviço de IA da Microsoft correto (SaaS, PaaS, IaaS) e da instituição de controles de DSPM e governança de dados escalonáveis.
O portfólio de IA da Microsoft dá suporte a padrões de adoção: o ecossistema integrado de IA da Microsoft aumenta a produtividade com o Microsoft 365 Copilot, permite soluções diferenciadas com o Azure AI Foundry (RAG, agentes, avaliações, orquestração de modelo) e fornece especialização e isolamento por meio de serviços de infraestrutura do Azure.
A IA responsável é essencial: inserir governança, ferramentas de transparência, segurança de conteúdo, avaliação de imparcialidade e alinhamento regulatório no início, não pós-implantação, para reduzir o custo de correção e fortalecer a confiança dos stakeholders.
Termos importantes de IA para saber: estrutura de adoção de IA, AZure AI Foundry, agentes de IA, IA generativa, RAG (geração aumentada de recuperação), Microsoft 365 Copilot, governança de IA responsável, cargas de trabalho de machine learning, estratégia de dados de IA, DSPM (Gerenciamento de Postura de Segurança de Dados) do Microsoft Purview para IA, Copilot Studio, Serviço Azure OpenAI, orquestração de agente de IA, modelo de responsabilidade compartilhada, linhagem de IA, segurança de conteúdo, minimização de dados.
Em resumo
Uma estratégia de IA corporativa combina a priorização de caso de uso orientada a resultados, o modelo de serviço de IA da Microsoft apropriado (SaaS para aceleração, PaaS para diferenciação, IaaS para especialização), fundações de dados controladas e rastreáveis por linhagem e controles de IA responsável imposição. Use o Azure AI Foundry para desenvolvimento unificado de agente e RAG, use o Microsoft 365 Copilot para impacto na produtividade precoce, integre o DSPM do Microsoft Purview para redução proativa de risco de dados e aplique avaliação e observabilidade contínuas para manter a confiança, o desempenho e a conformidade em escala.