Desafio

A Stellantis enfrentava um cenário de MLOps desorganizado, marcado por modelos desalinhados, insights gerados com atraso, baixa confiabilidade nas previsões e uma sobrecarga operacional significativa. Esses desafios prejudicavam a capacidade da empresa de utilizar plenamente o poder da inteligência artificial em seus processos estratégicos.

Solução

Para solucionar esses problemas, a Stellantis, em parceria com a Sauter, adotou o Vertex AI, tornando-se uma das primeiras empresas do Brasil a utilizar 100% dessa tecnologia em seu pipeline de MLOps no setor automotivo. A nova infraestrutura trouxe mudanças significativas:

Pipeline de MLOps robusto: Implementação de um pipeline completo, que integra todo o ciclo de vida dos modelos, da coleta de dados à entrega de insights.

Integração com o Vertex AI: Utilização do Vertex AI para otimizar o desenvolvimento e o treinamento de modelos de machine learning.

Aumento da eficiência operacional: Redução drástica do esforço operacional, permitindo que a equipe focasse em atividades estratégicas.

Governança de dados: Implementação de um sistema de governança de dados eficaz, garantindo a qualidade e a confiabilidade dos modelos.

Monitoramento contínuo: Implementação de um sistema de monitoramento contínuo para acompanhar o desempenho dos modelos e ajustá-los conforme necessário.

Inovações

A implementação desse projeto trouxe uma série de inovações para a Stellantis:

Pioneirismo no uso de Vertex AI: A Stellantis se destacou como pioneira na indústria automotiva, sendo uma das primeiras empresas no Brasil a adotar o Vertex AI em um pipeline completo de MLOps.

Integração do ciclo completo de machine learning: A solução integrou todo o ciclo de vida dos modelos, otimizando desde a coleta de dados até a geração de insights valiosos.

Cultura de dados: Incentivo ao uso de dados para decisões estratégicas, impulsionando uma cultura orientada por insights dentro da empresa.

Escalabilidade: A solução foi desenvolvida de forma escalável, capaz de acompanhar o crescimento contínuo da Stellantis.

Resultados Impactantes

Os resultados foram expressivos e transformaram a forma como a Stellantis opera:

Maior acurácia dos modelos: Os modelos agora são mais precisos e de alta qualidade, proporcionando previsões mais confiáveis.

Redução do esforço operacional: A automação e a otimização do pipeline de MLOps reduziram drasticamente a carga operacional da equipe.

Retorno sobre investimento incomensurável: O ROI foi tão alto que é difícil mensurá-lo, refletindo o impacto estratégico da solução.

Conclusão

A jornada da Stellantis com o Vertex AI não apenas resolveu os desafios de MLOps enfrentados pela empresa, mas também posicionou a Stellantis como referência em inovação no setor automotivo. A adoção dessa tecnologia de ponta impulsionou a eficiência, a qualidade dos modelos e a capacidade de tomar decisões baseadas em dados, garantindo uma base sólida para o crescimento futuro da empresa.