Vamos ser honestos: em meio ao entusiasmo em torno da inteligência artificial generativa (GenAI), muitas empresas se deparam com a dura realidade de que os resultados de suas iniciativas ambiciosas não são convincentes. As empresas são constantemente confrontadas com a tarefa de se concentrar no essencial e transformar os desafios da IA em vantagens competitivas. Repense sua estratégia agora para definir novos padrões de sucesso em seu próximo projeto de IA empresarial.
A expansão explosiva da IA generativa e dos modelos de linguagem grandes (LLMs) não tem precedentes: O ChatGPT da OpenAI alcançou 100 milhões de usuários em apenas alguns meses. O campo da inteligência artificial está se desenvolvendo rapidamente. Desde o início de 2024, a posição de liderança da OpenAI tem sido desafiada por novos modelos poderosos, como o Claude 3 da Anthropic, o Large Model da Mistral AI ou novos desenvolvimentos, por exemplo, na área de Large Action Models (LAMs). Isso cria sequências de ação coerentes e objetivas, em vez de apenas texto.
À medida que os gigantes da tecnologia e as start-ups continuam a intensificar sua concorrência em IA e a impulsionar a rápida inovação em GenAI e LLMs, o futuro dessa tecnologia transformadora continua empolgante. As empresas precisam ficar atentas ao mercado de inteligência artificial e distinguir entre o entusiasmo geral e a realidade, a fim de reconhecer oportunidades reais para si mesmas.
Uma pergunta está na boca de todos na sala de reuniões: "Qual é a nossa estratégia de GenAI, como estão indo nossos projetos e qual é o ROI?"
A IDC estima que os gastos com sistemas centrados em IA na Europa em 2023 foram de US$ 34,2 bilhões em todos os setores e prevê uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 29,6% até 2027. Os gastos com modelos de linguagem grandes e GenAI foram inicialmente motivados pelo entusiasmo geral e pelo medo de ficar de fora (FOMO), em vez de metas estrategicamente definidas, e desencadearam uma corrida por participação de mercado entre os provedores de serviços.
No entanto, assistentes de IA, chatbots e ferramentas de codificação provaram ser imediatamente úteis. Atualmente, as empresas usam vários aplicativos:
Com bilhões sendo investidos e a corrida global por talentos de IA, a Gartner prevê que, até 2026, mais de 80% das organizações terão integrado APIs ou modelos de GenAI em seus ambientes de produção. Em 2023, esse número ainda era inferior a 5%. Apesar da crença generalizada nos LLMs como uma solução universal para os desafios de negócios, a Forbes aponta que 90% das soluções de GenAI falham na prova de conceito (POCs) antes de atingirem a maturidade total da implementação.
As estratégias precisam ser reconsideradas em um ambiente em constante mudança: a IA avançada, especialmente os grandes modelos de linguagem, é vista como a solução mágica para todos os desafios de negócios. Na realidade, porém, a IA generativa ainda não está totalmente desenvolvida. Metas pouco claras e problemas mal definidos dificultam a tradução dos requisitos de negócios em tarefas de IA executáveis e a subsequente avaliação do sucesso. Como o cenário de IA está mudando constantemente e apresentando cada vez mais novos modelos, bibliotecas de orquestração e serviços de nuvem, há o risco de acabar em um loop infinito de prototipagem, o que pode ter um impacto negativo no resultado.
Isso significa que: o segredo está em avaliar rigorosamente o potencial em relação à complexidade, seguido de uma rápida experimentação estratégica. Essa abordagem iterativa e experimental evita investimentos prematuros e extensos em casos de uso com requisitos pouco claros ou obstáculos técnicos significativos.
Dados não confiáveis, proteção de dados e preocupações com a segurança: a qualidade e a segurança dos dados são as principais prioridades das empresas orientadas por IA, pois os sistemas de IA não podem funcionar sem um amplo conjunto de dados robustos e não adulterados. Como as organizações, especialmente em setores altamente regulamentados, têm acesso a uma abundância de dados com texto, os desafios de confiabilidade, privacidade e segurança dos dados são enormes. Intrusões não autorizadas, violações de dados e ataques cibernéticos representam uma séria ameaça à integridade e à confidencialidade dos sistemas GenAI. Dilemas éticos, como violação de direitos autorais, direitos de propriedade intelectual e vieses nos dados usados para treinar a IA, já levaram a litígios e enfatizam a necessidade de desenvolvimento e aplicação conscientes da IA.
Isso significa que: para o uso eficaz de modelos de linguagem em larga escala e para garantir sua confiabilidade e uso ético, é essencial que sejam selecionados dados imparciais e de alta qualidade. As empresas podem acessar soluções LLM escalonáveis por meio de hospedagem paga ou optar por um controle personalizado com uma infraestrutura privada dedicada. Além disso, a governança rigorosa de dados e a segurança cibernética com auditorias regulares e verificações de conformidade fornecem uma estrutura segura para atender aos requisitos de proteção e segurança de dados ao usar a IA.
O problema dos custos e da complexidade: a implementação da GenAI não está associada apenas a um investimento inicial, mas também a custos contínuos. Os custos de nuvem para a execução de modelos grandes são altos, são necessários especialistas e hardware caros para desenvolver soluções internas, e até mesmo o uso de opções de código aberto exige conhecimento técnico. O gerenciamento da produção da GenAI, as atualizações do sistema, a equipe especializada, a segurança dos dados, a ética, a conformidade, o monitoramento, o treinamento e as considerações legais aumentam os custos. O investimento inicial e os custos operacionais geralmente excedem qualquer otimização de custos ou benefícios de receita, de modo que os projetos são descontinuados antes mesmo de serem realmente introduzidos. Além disso, muitos casos de uso comercial exigem um alto grau de personalização. A interação complexa associada à orquestração do LLM, à integração de dados, à geração aumentada de recuperação (RAG), à incorporação de modelos e à integração de bancos de dados vetoriais representa um obstáculo significativo. Além disso, a busca por resultados rápidos pode fazer com que as equipes deixem de enfatizar aspectos não funcionais importantes, como a escalabilidade do pipeline RAG, o desempenho robusto do modelo, a segurança e a proteção rigorosa dos dados. Isso resulta em defeitos técnicos que precisam ser corrigidos posteriormente.
Isso significa que: para gerenciar com êxito o custo e a complexidade da implementação da GenAI, é necessário realizar análises detalhadas para ponderar o investimento inicial em relação aos benefícios de longo prazo. Por exemplo, uma empresa de varejo que investe em bots de atendimento ao cliente orientados por IA deve ponderar os custos dos serviços em nuvem, da equipe especializada e da manutenção contínua em relação ao possível aumento nas vendas por meio da maior satisfação e fidelidade do cliente. A colaboração entre os departamentos de TI, marketing e atendimento ao cliente garante que os objetivos sejam harmonizados e que os recursos sejam alocados de forma eficiente. A priorização de requisitos não funcionais, como escalabilidade e segurança, pode ser ilustrada com o exemplo de uma empresa de fintech que implementa sistemas de detecção de fraudes baseados em IA, em que a robustez e a proteção de dados são de suma importância. A melhoria contínua inclui avaliações regulares dos principais indicadores de desempenho e feedback dos usuários, que permitem ajustes oportunos para otimizar a eficiência e a eficácia.
Em suma, recomendamos que as empresas adotem uma abordagem equilibrada. Elas devem acompanhar o ritmo dos desenvolvimentos tecnológicos e, simultaneamente, garantir que suas estratégias de IA estejam estreitamente alinhadas com seus objetivos comerciais específicos. Aqui estão algumas regras de ouro:
As empresas devem sempre prestar atenção a dois aspectos quando se trata de IA: o desenvolvimento contínuo da tecnologia e seu foco rigoroso em resultados comerciais concretos.
Em suma: a integração estratégica da IA não deve apenas reforçar o hype tecnológico, mas deve levar a um sucesso comercial mensurável por meio da sinergia entre inovação e governança.
A introdução da inteligência artificial é um processo altamente complexo associado a muitos desafios, mas também oferece inúmeras oportunidades. Se quiser saber como transformar esses desafios em um trampolim para a inovação e o crescimento, entre em contato comigo. Aguardamos suas perguntas!