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Uma armadilha em potencial (disfarçada de atalho) para os mais despreparados.
O advento da Inteligência Artificial (IA) generativa trouxe promessas extraordinárias para o mundo dos negócios e da tecnologia. Essas tecnologias emergentes têm o potencial de mudar a maneira como as empresas operam e tomam decisões. No entanto, é fundamental entender que a IA generativa não é a “solução para todos os problemas” e há desafios técnicos e financeiros a serem superados para extrair valor desta tecnologia.
Não é à toa que, de acordo com a plataforma Statista, a IA poderá contribuir para um incremento de 11,5% do PIB do sul da Europa em 2030. Essa projeção se dá ao fato de que a Inteligência Artificial consegue realizar atividades não apenas repetitivas, numerosas e manuais, como também as que demandam análise e tomada de decisão – com dados estruturados, somos capazes de avançar de forma rentável e trazer melhores resultados de negócios.
Dados estruturados: a coluna vertebral da tomada de decisão e da melhoria contínua
Em um mundo cada vez mais competitivo, as empresas buscam constantemente maneiras de otimizar processos e a forma como as decisões são tomadas. Porém, as empresas ainda dependem de dados estruturados para suportar tudo isso e a IA generativa não é uma exceção.
A integração eficiente de dados estruturados é crucial para treinar modelos que são tanto precisos quanto úteis, mas muitas organizações ainda lutam para coletar, limpar e estruturar dados de maneira eficaz. Investir em sistemas de gerenciamento de dados e compreender como alinhar essa infraestrutura aos objetivos de negócios é um passo fundamental para o sucesso.
Motores de busca: uma interdependência que não é clara, mas é necessária
A IA generativa não é nada sem motores de busca eficientes. A habilidade de pesquisar e recuperar informações relevantes é essencial para formular contextos adequados para os Large Language Models (LLM), tais como GPT. A complexidade desses motores requer uma abordagem sofisticada para indexar e recuperar dados, o que exige uma compreensão profunda de algoritmos de busca e técnicas de indexação.
Muitas vezes, a integração de motores de busca com modelos de IA generativa requer uma colaboração estreita entre cientistas de dados, engenheiros e líderes de negócios. As empresas precisam entender essa interdependência e investir em tecnologias e equipes que possam construir e manter esses sistemas complexos.
Clique aqui [act digital] para saber mais sobre a interdependência entre IA generativa e motores de busca – fiz este artigo extra que vale muito a leitura.
Custos: uma barreira potencial
A promessa da IA generativa é impressionante, mas os custos podem inviabilizar o uso e algumas aplicações. A esta altura do campeonato, já deve estar claro que é inviável desenvolver um LLM próprio – pelo menos para a maioria das empresas. Portanto, cabe a nós adotarmos um modelo pré-treinado disponível no mercado. A OpenAI (com ChatGPT) e o Google (com o Bard) são as soluções mais robustas até o momento, embora existam soluções open source que podem ser promissoras para contextos específicos.
As organizações devem avaliar cuidadosamente como os dados e inteligência artificial impulsionam suas estratégias de monetização antes de embarcar na jornada da IA generativa. Escolher parceiros experientes capazes de prover direcionamento tecnológico adequado, segurança no uso das informações, bem como um entendimento claro dos benefícios a longo prazo, podem ajudar a mitigar esses desafios.
Concluindo de forma inteligente
A IA generativa é, sem dúvida, uma área promissora com um potencial significativo para transformar negócios e tecnologia. No entanto, as empresas precisam se preparar adequadamente para extrair valor dessas tecnologias. O comprometimento com a gestão de dados, a integração com motores de busca eficientes, e uma avaliação realista dos custos e das estratégias de monetização são etapas fundamentais nesse processo.
O futuro é brilhante, mas exige uma abordagem ponderada e bem-informada. Com a estratégia correta, as organizações podem enxergar além do hype e desvendar o verdadeiro potencial da IA generativa para impulsionar o sucesso e a inovação em suas operações.
