Você sabe o que é inteligência artificial generativa? Trata-se de uma tecnologia que está revolucionando o mundo, enquanto mais empresas se unem e encontram novos casos de uso, cada vez mais integrados aos processos diários.
Segundo o Gartner, 55% das empresas estão em fase de testes ou de produção com inteligência artificial generativa.
Este resultado representa um aumento em relação a um levantamento do Gartner realizado também neste ano, entre março e abril. Na ocasião, 15% dos entrevistados estavam testando a inteligência artificial generativa e 4% indicaram o uso efetivo em suas empresas.
Veja, neste artigo, o que é a inteligência artificial generativa, como ela funciona e seu impacto no mundo da inovação e da tecnologia da informação. Também descubra as possibilidades criativas que a tecnologia oferece, bem como as vantagens para as empresas.
O que é inteligência artificial generativa
A partir do chat GPT, desenvolvido pela OpenAI, o mundo despertou para o potencial transformador da inteligência artificial com sua habilidade para imitar diálogos humanos e tomadas de decisão.
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A IA generativa é uma inteligência artificial que cria conteúdos originais, como textos, imagens, vídeos, áudios e códigos com base em aprendizado de máquina.
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A tecnologia é alimentada por modelos fundamentais (Foundation Models) gerados a partir de grandes quantidades de dados, permitindo que as empresas possam construir modelos especializados de geração de imagens e linguagem.
Agora, as companhias podem construir sistemas especializados de geração de imagens e linguagem sobre estes modelos fundamentais. Para isso, usam modelos de linguagem grande (LLMs, Large Language Models), treinados em grandes quantidades de dados de texto para aprender padrões e relacionamentos entre entidades.
Eles podem realizar muitos tipos de tarefas de linguagem, como tradução de idiomas, análise de sentimentos, conversas de chatbot e além. Também podem compreender dados textuais complexos, identificar entidades e relacionamentos entre eles e gerar um novo texto coerente e gramaticalmente preciso.
Estes modelos de linguagem grande e a inteligência artificial generativa devem transformar fundamentalmente tudo: negócios, ciência e a própria sociedade.
Segundo a consultoria Accenture apurou, 40% de todas as horas trabalhadas, em todos os setores, podem ser impactadas por LLMs com o GPT-4. Isso porque as tarefas de linguagem são responsáveis por 62% de todo o trabalho nas empresas e 65% deste tempo podem ser transformados em atividades mais produtivas por meio de augmentation e automação.
Quais são as aplicações da IA generativa
As aplicações de inteligência artificial generativa são fáceis de usar, como ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion e outras, e estão democratizando a tecnologia nas empresas e na sociedade.
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habilidade dos LLMs para processar conjuntos massivos de dados permite-lhes conhecer toda a história de uma organização. Qualquer coisa veiculada por meio de linguagem (aplicações, sistemas, documentos, e-mails, chats, gravações em vídeo e áudio) pode ser aproveitada para impulsionar a inovação, otimização e reinvenção.
No momento, a maioria das organizações começa a experimentar o consumo de modelos fundamentais “de prateleira” disponíveis. Porém, o maior valor para muitas delas virá quando customizarem e refinarem os modelos com seus próprios dados para atender às suas necessidades. Assim, poderão alcançar novas fronteiras de desempenho elevando as capacidades da mão de obra, encantando os clientes, introduzindo novos modelos de negócio e reforçando a capacidade de resposta a sinais de mudança.
Estes modelos serão usados pelas empresas para reinventar o modo como o trabalho é executado. Todas as funções podem mudar à medida que se torne normal trabalhar com a assistência da inteligência artificial, o que aumentará muito o desempenho.
Algumas funções serão automatizadas, outras serão coassistidas e outras ainda não serão afetadas pela tecnologia. Haverá também muitas tarefas que serão desempenhadas pelas pessoas, como assegurar a precisão e o uso responsável dos novos sistemas alimentados pela inteligência artificial.
Veja o impacto nestas funções vitais:
- Aconselhamento - A inteligência artificial irá colocar novos tipos de inteligência para as pessoas, reforçando a produtividade em áreas como: atendimento ao cliente, capacitação em vendas, recursos humanos, pesquisas médicas e científicas, estratégia corporativa e inteligência competitiva.
- Criação - A IA generativa se tornará a parceira criativa ideal para as pessoas, revelando novas formas de atingir e motivar audiências e trazendo velocidade e inovação inéditas a áreas como: design de produção, pesquisa de design, identidade visual, naming, geração de cópias e testes e personalização em tempo real.
- Codificação - Codificadores de software usarão inteligência artificial generativa para reforçar muito a produtividade – convertendo com rapidez uma linguagem de programação em outra, dominando ferramentas e métodos de programação, automatizando a codificação, prevendo e pré-resolvendo problemas e gerindo documentação dos sistemas.
- Automação - Compreensão sofisticada do contexto histórico pela inteligência artificial generativa, próximas melhores ações, capacidades de compactação e inteligência preditiva catalisarão uma nova era de hipereficiência e hiperpersonalização no backoffice e no front office – levando à automação de processos de negócio a um novo nível.
- Proteção - Com o tempo, a inteligência artificial generativa poderá apoiar a governança das empresas e a segurança da informação, protegendo contra fraudes, melhorando o compliance regulatório e identificando proativamente riscos ao desenvolver conexões de domínio múltiplo e inferências dentro e fora da organização.
Evolução de tecnologia, da regulação e dos negócios
Este momento é singular, pois nos próximos anos haverá grandes investimentos em inteligência artificial generativa, LLMs e modelos fundamentais. O que torna esta evolução única é o fato da tecnologia, da regulação e da adoção pelas empresas estarem todas aceleradas ao mesmo tempo. Veja os cuidados que a empresa deve ter:
O acervo tecnológico
A complexa tecnologia que sustenta a inteligência artificial generativa deverá evoluir rapidamente em cada camada, o que traz amplas implicações para as empresas.
Isto porque o volume de computação necessário para treinar os maiores modelos de inteligência artificial cresceu exponencialmente. Custos e emissões de carbono são por isso considerações essenciais quanto à adoção de IA generativa, porque consome muita energia.
Os riscos e o ambiente regulatório
As companhias terão milhares de modos para aplicar inteligência artificial generativa e modelos fundamentais para maximizar eficiência e impulsionar vantagem competitiva.
Porém, uma estratégia que envolva a empresa inteira precisa considerar todas as variantes de inteligência artificial e tecnologias associadas que pretende usar, não apenas IA generativa e modelos de linguagem grande.
O ChatGPT levanta questões importantes sobre o uso responsável da inteligência artificial. A velocidade da evolução tecnológica e da adoção requer que as companhias prestem atenção a quaisquer riscos legais, éticos e reputacionais em que possam incorrer.
É fundamental que tecnologias de IA generativa, incluindo o ChatGPT, sejam responsáveis e compliant desde o início, e que modelos e aplicações não criem riscos inaceitáveis para a empresa.
Sistemas de inteligência artificial precisam ser desenvolvidos com um conjunto diversificado e inclusivo de inputs para refletir as normas de responsabilidade, justiça e transparência de empresas e da sociedade.
A escala de adoção nas empresas
O trabalho deverá ser reinventado nas organizações a fim de se encontrar um caminho para o valor da IA generativa. Os líderes empresariais devem gerir a mudança, começando agora, com o redesenho dos cargos, das tarefas e a requalificação das pessoas.
Em suma, todas as funções podem ser reinventadas, na medida em que os cargos atuais forem sendo decompostos em tarefas que possam ser automatizadas ou assistidas e reimaginadas em um novo futuro do trabalho humano com a máquina.
A inteligência artificial generativa revolucionará o trabalho do jeito que é conhecido hoje. Ela introduzirá uma nova dimensão de colaboração entre humanos e IA, na qual a maioria dos trabalhadores terá um “copiloto”, modificando radicalmente a forma de se trabalhar.
Praticamente todos os empregos serão impactados – alguns serão eliminados, a maioria será transformada e muitas novas funções serão criadas.
As organizações que avançarem agora na transformação dos empregos em tarefas e investirem no treinamento de pessoas para trabalhar lado a lado com as máquinas, irão definir novos níveis de desempenho e terão uma grande vantagem sobre as concorrentes menos imaginativas.
Como mergulhar na era da IA generativa
Seis medidas são essenciais para a adoção da inteligência artificial generativa. Veja-as a seguir:
Mindset voltado para os negócios
Qualquer inovação a ser adotada em uma empresa, mesmo quando é vantajosa, pode ser desafiadora, principalmente se for disruptiva.
Uma dupla abordagem de experimentação deverá ser implementada. Uma que aproveite oportunidades de uso de modelos e aplicações consumíveis para produzir retornos rápidos. E outra, mais profunda, focada na reinvenção da empresa, no engajamento do cliente e em produtos e serviços com o uso de modelos que sejam customizados com os dados da organização.
Experimentando e explorando oportunidades de reinvenção, elas obtêm valor tangível. Também descobrem quais tipos de inteligência artificial serão mais adequados para cada caso de uso, pois os níveis de investimento e sofisticação exigidos serão diferentes.
Serão ainda capazes de testar e aprimorar suas abordagens quanto à privacidade de dados, precisão do modelo, preconceitos e equidade, e aprender quando o olhar humano é necessário.
Adote uma abordagem centrada nas pessoas
Para ter sucesso com inteligência artificial generativa é preciso ter atenção sobre pessoas e treinamento no mesmo grau que sobre a tecnologia. Por isso, as empresas deveriam intensificar o investimento em talento a fim de encaminhar dois desafios distintos: a criação de IA e o uso de IA.
Isto significa tanto construir talento em competências técnicas, como engenharia de IA e arquitetura empresarial, quanto treinar os funcionários para trabalhar efetivamente com processos de inteligência artificial.
Prepare seus dados proprietários
Para customizar modelos fundamentais, será preciso ter acesso a dados organizacionais de domínio específico, semântica, conhecimento e metodologias.
Antes as empresas ainda podiam extrair valor de IA sem a modernização da arquitetura e estado dos dados, na medida em que adotavam uma abordagem centrada em caso de uso para a IA. Agora deixou de ser assim.
Os modelos fundamentais precisam de vastos volumes de dados verificados para aprender e isso torna a solução do desafio de dados uma prioridade urgente para todas as organizações,
As companhias precisam adotar uma abordagem estratégica e disciplinada para adquirir, aumentar, proteger e usar dados.
Especificamente, elas necessitam de uma plataforma empresarial de dados moderna construída na nuvem com um conjunto confiável e reutilizável de produtos de dados.
Como estas plataformas são multifuncionais, com analítica empresarial e dados hospedados em armazéns ou data lakes na nuvem, os dados podem ser democraticamente usados na organização inteira.
Todos os dados de negócio podem então ser analisados em conjunto num lugar ou através de uma estratégia computacional distribuída, como uma malha de dados (data mesh).
Invista em uma base tecnológica sustentável
É preciso que as empresas avaliem se dispõem da infraestrutura tecnológica certa, da arquitetura, do modelo operacional e da estrutura de governança adequados para atender às altas demandas computacionais dos LLMs e da inteligência artificial generativa e, ao mesmo tempo, olhar de perto os custos e o consumo sustentável de energia.
À medida que o uso de IA cresce, também aumentam as emissões de carbono produzidas pela infraestrutura que a sustenta.
As empresas precisam de um framework robusto de desenvolvimento de software verde que considere eficiência energética e emissões de materiais em todas as fases do ciclo de vida do desenvolvimento de software.
Acelere a inovação no ecossistema
Para todas as empresas, exceto para os grandes conglomerados, criar um modelo fundamental pode ser um exercício complexo, intensivo em computação e caro.
Porém, já existe um ecossistema florescente ao qual se pode recorrer, com investimentos substanciais feitos por hyperscalers de nuvem, players das big techs e startups.
Estimule a IA responsável
Para adotar rapidamente a inteligência artificial generativa é preciso que toda a organização disponha de um regime robusto de compliance para a IA responsável.
Isto inclui controles para a avaliação de potenciais riscos de casos de uso de IA generativa no estágio do projeto e a possibilidade de incorporar abordagens de IA responsável por toda a empresa.
Os princípios de inteligência responsável em uma empresa devem ser definidos e orientados desde o topo e traduzidos numa estrutura de governança efetiva para gestão de riscos e compliance, tanto com princípios e políticas organizacionais quanto com leis e regulações aplicáveis.
A inteligência artificial responsável precisa ser conduzida pelo CEO, começando com um foco em treinamento e conhecimento e para depois se concentrar em execução e compliance.
*Conteúdo produzido em parceria pela ABII - Associação Brasileira de Internet Industrial e Motor Tech Content e publicado pelo Canal CIMM
**Imagem de capa: Depositphotos
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