Turbinando seus negócios com (Gen)AI

Abraçando a mudança de paradigma nos negócios com a Gen AI

Se você parasse uma pessoa andando na rua e perguntasse há quanto tempo a inteligência artificial, ou IA, é um assunto em alta, ela poderia dizer que é algo que surgiu principalmente nos últimos anos. Mas a IA existe há muito tempo, já que o termo foi criado em 1955.

A IA generativa, no entanto, é diferente e é a grande responsável por colocar o tema da IA na ponta da língua de todos, desde os consumidores até as empresas. O ano de 2023 é amplamente considerado como o ano de “ruptura” da IA generativa, e foi uma ruptura, com a expectativa de que agora resulte em um volume de mercado de 207 bilhões de dólares até 2030opens in a new tab.

Então, como a IA generativa chegou ao posto tão rapidamente e como as empresas podem assumir o controle das muitas oportunidades e evitar as possíveis armadilhas que ela oferece?

Leia nossa entrevista com nosso diretor de produtos Octavian Tanase: Uma nova abordagem para a IA empresarial

A (r)evolução da IA generativa

Não creio que muitos discordariam que o recente e exponencial crescimento do ChatGPT gerou uma explosão de discussões sobre o tema da IA generativa em todo o mundo. Ao fornecer uma interface de linguagem muito simples e natural, o poder da IA foi exposto por meio de um serviço popular e fácil de usar que entusiasmou e surpreendeu um grande número de usuários, desde crianças até seus avós. Como resultado desse fenômeno mundial, a base de usuários do ChatGPT cresceu para 100 milhões de usuários em menos de dois meses – um feito que, por exemplo, levou dez anos para ser alcançado pela gigante do streaming Netflix e que rapidamente consolidou o ChatGPT como o aplicativo de crescimento mais rápido.

Mas não foram apenas os consumidores que se deram conta disso. As empresas também estavam cada vez mais voltando sua atenção para o poder da IA generativa, e não demorou muito para que previsões como a da McKinsey fossem feitas de que trilhões de dólares seriam despejados na economia global para ajudar no desenvolvimento da IA.

No entanto, é importante observar que essa mudança não aconteceu da noite para o dia. A enorme quantidade de computação que temos disponível hoje, bem como a arquitetura avançada dos transformadores - como os grandes modelos de linguagem, ou LLMs, por trás do ChatGPT, que permitem o suporte ao cliente, o diálogo conversacional, a tradução e o resumo e a criação de conteúdo, código e casos de teste, tornaram tudo isso possível.

E tudo isso se resume aos dados. Se antes os dados limitados significavam que os modelos eram frequentemente alimentados em excesso, o excedente de dados que temos disponível hoje permitiu o rápido desenvolvimento de novos modelos. Graças aos dados, estamos vivendo agora em uma era em que a democratização da IA generativa significa a constante liberação de novas possibilidades.

Entendendo o poder da mudança de paradigma para as empresas

Agora que entendemos mais sobre a jornada da IA generativa, como ela pode ser aproveitada pelas empresas? Essa é uma pergunta feita com frequência por muitos de nós no setor e que eu trabalho para resolver todos os dias em minha função como vice-presidente sênior e chefe de engenharia da Hitachi Vantara.

Uma coisa é os LLMs serem usados para escrever um poema para o Dia dos Namorados ou os fundamentos de uma redação para sua lição de casa, mas usar a IA generativa em um ambiente corporativo, geralmente para aplicativos de missão crítica, é algo totalmente diferente. Aqui, não há espaço para alucinação (resultados incorretos ou enganosos gerados por modelos de IA): as empresas que utilizam a IA generativa requerem 100% de precisão. Outros requisitos essenciais para uma adoção bem-sucedida incluem explicabilidade, rastreabilidade, observabilidade e muitos outros, e tudo isso deve ser implementado de maneira econômica e socialmente responsável.

Dados em qualquer lugar, IA generativa em todos os lugares

Vamos analisar as considerações específicas que as empresas enfrentam na jornada da IA generativa.

Com a possibilidade de os dados residirem em qualquer lugar, os riscos associados inevitavelmente se tornam maiores, o que significa que a maioria das empresas precisa de suporte para acessar seus dados de forma segura. Muitas empresas estão recorrendo cada vez mais à nuvem híbrida, mas também estão buscando uma experiência que permita o melhor dos dois mundos de armazenamento de dados: a facilidade de uso da nuvem e o baixo custo do local.

Seus dados também precisam poder ser acessados de forma proativa e não reativa. Em um mundo de crescentes ataques cibernéticos e desafios de proteção de dados, não basta esperar que os problemas surjam: as empresas devem ser capazes de monitorar constantemente seu sistema para agir sobre possíveis problemas antes que eles ocorram.

Nessa jornada, as empresas podem se perguntar se devem utilizar um modelo grande e abrangente ou implementar vários modelos menores. A melhor solução aqui é ajustar os modelos grandes para um teste específico para que eles possam delegar aos modelos menores, em vez de serem forçados a produzir uma alucinação. Isso permite resultados mais precisos e econômicos, mas, por trás de tudo isso, é necessária uma plataforma de dados de alto desempenho que possa alimentar as GPUs com velocidade para permitir a utilização.

Há várias opções aqui, incluindo soluções prontas para uso nas quais você pode criar seus próprios aplicativos de IA generativa ou o uso de plataformas para desenvolver co-pilotos ou companheiros de IA generativa. Há muitas abordagens disponíveis, mas garantir que a arquitetura permita o desempenho e a resiliência em escala deve ser sempre uma prioridade.

Habilitando o acesso aos dados e a inteligência para a IA generativa

Embora a IA não seja tecnicamente nova, a IA generativa é um jogo diferente. É um campo muito mais novo e que estamos nos estágios iniciais de compreensão real. Como tal, há muitas incógnitas e o uso da IA generativa para aplicativos de missão crítica vem acompanhado de um alto elemento de risco; mas, por outro lado, as empresas que não embarcarem na jornada da IA generativa correm o risco de ficar para trás.

É uma linha tênue a ser percorrida, e o primeiro passo para as empresas deve ser reconhecer que aproveitar a IA com sucesso para o seu negócio é um processo que leva tempo e uma jornada em que a colaboração é fundamental para alcançar o resultado certo para o seu negócio.

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