IA generativa (Inteligência Artificial Generativa), descreve algoritmos que podem ser usados para criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações, vídeos etc. Esses sistemas são treinados com grandes conjuntos de dados e usam algoritmos complexos, como redes neurais, para gerar novas informações, além de permitir que eles aprendam padrões e estruturas presentes nesses dados.
Recentemente, a IA generativa se tornou um tema muito popular nas organizações, por conta do potencial de automação de atividades e aumento da produtividade que essas ferramentas têm proporcionado.
Isso significa também que as empresas poderão adaptar todos os aspectos das interações digitais, de acordo com a forma com a qual o cliente deseja que ela flua, aumentando o valor percebido e intensificando a tendência da hiperpersonalização de ofertas.
Para conhecer mais ferramentas de IA generativa, cases de uso, assim como os desafios e como essa tecnologia vai impulsionar o processo de tomada de decisões, continue acompanhando esse artigo!
- Ferramentas de IA generativa
- Cases de uso
- Desafios da IA generativa
- Processo de tomada de decisões na era da IA generativa
- Maturidade da IA generativa nas organizações
Ferramentas de IA generativa
A IA generativa está em constante evolução e várias ferramentas têm se destacado recentemente, impulsionando a inovação e a eficiência em uma variedade de aplicações. Abaixo, destacamos algumas dessas ferramentas:
Llama 2.0 da Meta
O Llama 2.0, desenvolvido pela Meta, é uma ferramenta de aprendizado de linguagem natural que oferece a capacidade de criar modelos de conversação interativos e personalizados, que poderão ser utilizados para o desenvolvimento de soluções personalizadas.
PaLM 2 do Google
O PaLM 2, desenvolvido pelo Google, é um aliado em tarefas avançadas de raciocínio. Ele se destaca em áreas como codificação, matemática, classificação, resposta a perguntas, tradução multilíngue e geração de linguagem natural, com a capacidade de compreender e gerar textos em mais de 100 idiomas.
O Bard é alimentado por esse modelo de linguagem.
GPT-4 da OpenAI
O GPT-4, da OpenAI, é a quarta geração de um dos modelos de IA mais populares. Ele se destaca por sua habilidade em resolver problemas complexos com maior precisão, graças ao seu amplo conhecimento geral e habilidades aprimoradas de resolução de problemas.
Essas ferramentas de IA generativa estão moldando o cenário tecnológico atual, oferecendo soluções inovadoras em diversas áreas. À medida que continuam a evoluir, permanecem no centro das discussões sobre o futuro da tecnologia e da inteligência artificial.
Cases de uso
De acordo com um estudo realizado pela Mckinsey, os cases de uso da IA generativa incluem uma série de atividades, as mais citadas foram:
Ainda de acordo com o estudo, os investimentos em inteligência artificial aumentaram junto com a crescente adoção. Há cinco anos, 40% dos entrevistados revelaram que mais de 5% dos investimentos digitais foram destinados para IA. Agora, metade dos entrevistados relatam esse nível de investimento. Para os próximos três anos, a expectativa de 63% dos entrevistados é que os investimentos aumentem ainda mais.
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Desafios da IA generativa
A necessidade de adoção da IA generativa por parte das organizações tem se tornado cada vez mais evidente. Porém, como essa tecnologia avança a cada dia existem desafios cruciais que exigem uma compreensão profunda e estratégica. Abordaremos aqui alguns desses desafios:
Integração às arquiteturas de TI existentes
A necessidade em adotar modelos generativos ficou clara em eventos como a conferência MIT Technology Review, EmTech Digital 2023. No entanto, o sucesso da implementação dessas tecnologias no mundo corporativo requer uma integração cuidadosa aos sistemas legado existentes. Isso não é apenas uma questão de segurança, mas também de personalização.
Para muitas organizações, o grande desafio é equilibrar as necessidades de segurança e conformidade com a capacidade de executar a IA generativa em escala. A quantidade de dados que chega e a necessidade de inferência quase em tempo real colocam uma pressão significativa nos sistemas.
Gestão de dados
Um dos maiores desafios que a IA generativa traz é a necessidade de reunir dados de toda a empresa, muitas vezes ultrapassando seus limites. Isso envolve a integração de dados de diferentes sistemas, uma tarefa que pode ser complexa e demorada.
Muitos sistemas de IA possuem a capacidade de escrever o código necessário para compreender os esquemas de diferentes bancos de dados e integrá-los em um repositório. Essa abordagem economiza tempo e recursos, mas ainda requer limpeza e governança de dados cuidadosa para garantir a precisão e a conformidade.
Além disso, o software de colaboração de dados permite que as empresas importem informações de diversas fontes para seus repositórios, alinhando-os aos esquemas existentes com facilidade. A combinação de dados proprietários, dados públicos e informações de outras ferramentas de IA pode enriquecer consideravelmente a capacidade da IA generativa de entender o contexto e prever as necessidades.
No entanto, a máxima “entrada de lixo, saída de lixo” ainda se aplica. Ao integrar dados de terceiros, a precisão deve ser verificada em relação aos dados internos. A confiabilidade das fontes é crítica para evitar resultados imprecisos ou tendenciosos.
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Segurança, Ética e Transparência
A gestão de dados não se limita à eficiência operacional; ela também se torna parte da sua marca. A segurança, a justiça, a privacidade e a transparência são elementos essenciais, já que os sistemas de IA generativa podem gerar respostas que variam de “alucinações” a informações incorretas ou tendenciosas.
Os riscos são crescentes, desde questões de segurança de dados até o gerenciamento da natureza das saídas da IA. Algumas empresas já estão criando cargos dedicados à proteção ao cliente, cuja função é antecipar e mitigar riscos. É crucial que os gerentes de produto desenvolvam salvaguardas e que os conselhos corporativos priorizem a segurança e a ética na implementação da IA generativa.
De acordo com a pesquisa “CEO decision-making in the age of AI”, realizada pela IBM – Institute for Business Value, três em cada quatro CEOs (76%) afirmaram que a cibersegurança eficaz em todos os seus ecossistemas empresariais exige padrões e governação consistentes, o que dependendo do tamanho da organização – nacionais e multinacionais – se torna cada vez mais complexa.
A IA generativa é uma promissora revolução tecnológica, mas sua gestão requer atenção cuidadosa a esses desafios em constante evolução. A busca pela excelência na integração e uso responsável dessas tecnologias é fundamental para garantir o sucesso e a confiabilidade no futuro.
Personalização de modelos generativos
Modelos generativos mais generalizados podem ser valiosos em cenários exploratórios, mas nem sempre atendem aos requisitos comerciais específicos. Em casos como atendimento ao cliente ou geração de conteúdo para campanhas de marketing, a personalização é fundamental. Empresas buscam adaptar modelos de referência para atender às suas necessidades e fluxos de trabalho, o que promete ser uma opção promissora.
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Processo de tomada de decisões na era da IA generativa
Na era da IA generativa, o processo de tomada de decisões se tornou um desafio épico, marcado por muitas nuances e mudanças de contexto que aumentam a complexidade de uma atividade tão comum para aqueles que atuam como C-levels: analisar e fazer escolhas.
Sejam acionistas, funcionários ou a mídia, todos questionam as decisões dos líderes, independentemente da direção escolhida. Surpreendentemente, de acordo com a pesquisa da IBM já mencionada acima, 77% dos CEOs afirmam sentir-se compelidos a se posicionar sobre questões potencialmente controversas, e 61% tomam essa atitude mesmo quando não veem ganhos financeiros claros para suas organizações.
Os CEOs acreditam firmemente nos benefícios da IA generativa em suas organizações, 74% deles concordam que suas equipes possuem o conhecimento e as habilidades para incorporar novas tecnologias como a IA generativa. Porém, apenas 30% acreditam que suas organizações estão prontas para adotar a IA generativa de forma responsável.
Os CEOs de alto desempenho estão navegando não apenas no que é possível saber, mas também em como se concentrar em separar o sinal do ruído. Eles compreendem que a IA generativa pode desempenhar um papel vital na tomada de decisões, mas também reconhecem que isso exige um conjunto robusto de medidas.
Isso significa, de acordo com a pesquisa, que a IA generativa se tornará uma ferramenta auxiliar no processo de tomada de decisões. Entretanto, ainda existem barreiras que precisam ser aperfeiçoadas:
Gestão dos dados: a origem e a qualidade dos dados utilizados na IA generativa são fontes significativas de preocupação. Garantir a integridade e a autenticidade das informações é crucial para evitar decisões baseadas em informações inadequadas ou incorretas.
Segurança dos dados: com a crescente ameaça de ciberataques, a segurança dos dados é uma prioridade máxima. A IA generativa depende de dados sensíveis, e garantir sua proteção contra violações é essencial para manter a confiança das partes interessadas.
Restrições regulamentares: a conformidade com regulamentos é um desafio constante. Os órgãos reguladores estão atentos às implicações éticas e de privacidade da IA generativa. As organizações devem garantir que suas práticas estejam alinhadas com as leis e regulamentações aplicáveis.
Para enfrentar essas barreiras, as organizações precisam adotar governança de IA, estabelecer políticas claras e criar estruturas organizacionais que promovam a ética e a responsabilidade na utilização da inteligência artificial. As decisões não devem ser tomadas levianamente, e a confiança das partes interessadas é essencial para o sucesso na era da IA generativa.
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Maturidade da IA generativa nas organizações
Assim como alcançar a maturidade digital em um processo de transformação digital é fundamental para que a organização evolua, atingir a maturidade com a IA generativa é um fator crítico para o sucesso das organizações que buscam aproveitar todo o potencial dessa tecnologia ao longo do tempo.
Embora empresas de todos os setores estejam investindo em IA para melhorar o atendimento ao cliente, aumentar a eficiência e capacitar os funcionários, a maioria delas ainda está dando os primeiros passos.
De acordo com uma pesquisa realizada pela Accenture, intitulada “The art of AI maturity”, apenas 12% das empresas avançaram o suficiente em sua maturidade de IA para alcançar um crescimento superior e transformador nos negócios.
A maturidade da IA é medida pelo grau em que as organizações dominaram as capacidades relacionadas à IA na combinação certa para alcançar alto desempenho para clientes, stakeholders e funcionários. Isso inclui capacidades fundamentais de IA, como:
- Plataformas e ferramentas em nuvem;
- Plataformas de dados;
- Arquitetura e governança, necessárias para acompanhar os concorrentes;
- Capacidades de IA de “diferenciação”, como estratégia;
- Cultura de inovação.
Essas empresas foram classificadas pela pesquisa como “AI Achievers”. Elas conseguem atribuir, em média, quase 30% de sua receita total à IA. Mesmo antes da pandemia, em 2019, elas desfrutaram de um crescimento médio de receita 50% maior em comparação com seus pares, além de se superarem em desempenho na experiência do cliente e sustentabilidade.
Outras características que definem os “AI Achievers” incluem alto desempenho na capacidade de transformar pilotos de IA em produção e um foco não apenas em métricas financeiras, mas também em métricas ESG (ambientais, sociais e de governança) e métricas de clientes. Além disso, eles desenvolvem relacionamentos sólidos com os clientes, construindo confiança, reduzindo a rotatividade e aprimorando a qualidade e segurança de suas ofertas.
A previsão, de acordo com modelos preditivos de machine learning aplicados pelo estudo, é de que a parcela de “AI Achievers” aumentará, subindo de 12% para 27% até 2024.
Aprimorar a maturidade de uso da inteligência artificial não é mais uma questão de “se”, mas de “quando”. Essa é uma oportunidade que se apresenta a todas as indústrias, organizações e líderes, contando com incentivos de todos os lados para ações ágeis.
Tanto que, atualmente, quase 75% das maiores organizações do mundo já integraram a IA em suas estratégias de negócios e reformularam seus planos de cloud computing para alcançar o sucesso com projetos de inteligência artificial.
Além disso, 42% afirmaram que o retorno de seus projetos de IA superou suas expectativas, enquanto apenas 1% relatou que o retorno não atendeu às expectativas.
De acordo com pesquisa da Thomson Reuters, o uso de IA no trabalho pode gerar uma economia de 4 horas semanais. Se isso se confirmar, representa um acúmulo de cerca de 200 horas extras por ano. Esse número pode subir para 8 horas semanais em três anos e 12 horas em cinco anos — o equivalente a 400 e 600 horas ano respectivamente.
Mas o que fazer como todo esse tempo “extra”?
Ele pode ser aplicado em trabalho estratégico, inovação e desenvolvimento profissional, o que poderia ajudar as empresas a manter ou aumentar a sua vantagem competitiva diante da concorrência.
Porém, para que isso ocorra é fundamental que as empresas invistam tanto na tecnologia de inteligência artificial e si, quanto no treinamento dos seus times.
