Inteligência Artificial Gerativa Empurrou-Nos para o Ponto de Inflexão da IA

Antes de a inteligência artificial (IA) ser lançada na popularidade mainstream devido à acessibilidade da Inteligência Artificial Gerativa (IAG), a integração e estadia de dados relacionados ao Aprendizado de Máquina eram uma das prioridades de negócios mais em voga. No passado, as empresas e consultores criavam projetos de IA/ML de uma única vez para casos de uso específicos, mas a confiança nos resultados era limitada, e esses projetos eram mantidos quase exclusivamente entre as equipes de TI. Esses primeiros casos de uso de IA exigiam equipes de cientistas de dados dedicados, muito tempo e esforço para produzir resultados, careciam de transparência e a maioria dos projetos não foi bem-sucedida.

A partir daí, à medida que os desenvolvedores se tornaram mais confortáveis e confiantes com a tecnologia, a IA e o Aprendizado de Máquina (AM) foram mais frequentemente utilizados, novamente, principalmente por equipes de TI devido à complexidade de construir os modelos, limpar e inserir os dados e testar os resultados. Hoje, com a IAG sendo inescapável em ambientes profissionais e pessoais em todo o mundo, a tecnologia de IA se tornou acessível às massas. Agora estamos no ponto de inflexão da IA, mas como chegamos aqui e por que a IAG nos impulsionou para a adoção generalizada?

A Verdade Sobre a IA

Com “OpenAI” e “ChatGPT” se tornando nomes de domínio, as conversas sobre a IAG estão por todos os lugares e são frequentemente inevitáveis. Desde usos comerciais como chatbots, análise de dados e resumos de relatórios até usos pessoais como planejamento de viagens e criação de conteúdo, a IAG está se tornando rapidamente a tecnologia mais discutida em todo o mundo, e seu desenvolvimento rápido está superando o que vimos com outras inovações tecnológicas.

Embora a maioria das pessoas saiba sobre a IA, e algumas saibam como ela funciona e pode ser implementada, as organizações do setor público e privado ainda estão tentando acompanhar a tecnologia para desbloquear todos os benefícios. De acordo com dados da Alphasense, 40% das chamadas de lucro destacaram os benefícios e o entusiasmo da IA, mas apenas 1 em 6 (16%) das empresas do S&P 500 mencionou a IA em relatórios trimestrais regulamentares. Isso levanta a pergunta: quais são os impactos financeiros da IA e quantas empresas estão realmente investidas em sua adoção?

Em vez de pular no trem da IA apenas porque é uma tendência, as empresas precisam pensar sobre o valor que a IA trará internamente e para seus clientes e quais problemas ela pode resolver para os usuários. Os projetos de IA geralmente são caros, e se uma empresa pular para usar a IA sem avaliar adequadamente seus casos de uso e ROI, pode ser um desperdício de tempo e recursos. As visualizações privadas dos clientes fornecem uma maneira controlada de confirmar a adequação do mercado do produto e validar o ROI associado a casos de uso específicos para validar a proposta de valor de uma solução de IA antes de lançá-la no mercado.

O que os Fornecedores Precisam Saber Antes de Investir em IA

Investir em IA, ou não investir em IA? Essa é uma pergunta importante para os fornecedores de SaaS considerarem antes de se comprometerem a desenvolver soluções de IA. Ao avaliar suas opções, tenha em mente o valor, a velocidade, a confiança e a escala.

Equilibre o valor com a velocidade. É improvável que seus clientes fiquem impressionados apenas com a menção de uma solução de IA; em vez disso, eles querem valor mensurável. As equipes de produtos de SaaS devem começar perguntando se há uma necessidade de negócios real ou um problema que desejam resolver para seus clientes, e se a IA é a solução adequada. Não tente encaixar um pegão quadrado (IA) em um buraco redondo (suas ofertas de tecnologia). Sem saber como a IA adicionará valor aos usuários finais, não há garantia de que alguém pagará por essas capacidades.

Construa confiança, então escale. É necessário muita confiança para mudar sistemas. Os fornecedores devem priorizar a construção de confiança em suas soluções de IA antes de escalá-las. A transparência e a visibilidade nos modelos de dados e resultados podem resolver a fricção. Deixe os usuários clicar na fonte do modelo para que vejam como as informações da solução são derivadas. A maioria dos fornecedores confiáveis também pode compartilhar as melhores práticas para a adoção de IA para ajudar a aliviar pontos potenciais de dor.

Obstáculos Comuns para Fornecedores de Tecnologia: Edição IA

Para as organizações prontas para embarcar na jornada da IA, há alguns obstáculos a evitar para garantir o impacto ótimo. Evite o pensamento de grupo e não siga a multidão sem saber para onde está indo. Tenha uma estratégia clara para a adoção da IA para que possa refletir sobre seus objetivos finais e confirmar que a estratégia está alinhada com a missão e os valores do cliente de sua organização.

Levar um produto de IA ao mercado não é uma tarefa fácil, e os fracassos superam os sucessos. Os riscos de segurança, econômicos e de talentos são numerosos.

Olhando apenas para as preocupações de segurança, os modelos de IA frequentemente contêm materiais e dados sensíveis, que as organizações de SaaS precisam estar equipadas para gerenciar. Coisas a considerar incluem:

• Manipulação de Materiais Sensíveis: Compartilhar materiais sensíveis com modelos de linguagem grande de propósito geral (LLMs) cria o risco de o modelo acidentalmente vazar materiais sensíveis para outros usuários. As empresas devem estabelecer as melhores práticas para os usuários – tanto internos quanto externos – para proteger materiais sensíveis.
• Armazenamento de Dados e Implicações de Privacidade: Além das preocupações de compartilhamento, armazenar materiais sensíveis dentro dos sistemas de IA pode expor os dados a possíveis violações ou acesso não autorizado. Os usuários devem armazenar dados em locais seguros com salvaguardas para proteger contra violações de dados.
• Mitigação de Informações Inaccuradas: Os modelos de IA coletam e sintetizam grandes quantidades de dados, e as informações inaccuradas podem facilmente se espalhar. Monitoramento, supervisão e validação humana são necessários para garantir que as informações corretas e precisas sejam compartilhadas. O pensamento crítico e a análise são fundamentais para evitar a desinformação.

Além das implicações de segurança, os programas de IA exigem recursos e orçamento significativos. Considere a quantidade de energia e infraestrutura necessária para o desenvolvimento eficaz e eficiente da IA. É por isso que é fundamental ter uma proposta de valor clara para os clientes, caso contrário, o tempo e os recursos investidos no desenvolvimento do produto serão desperdiçados. Entenda se sua organização tem a base para começar com a IA e, se não, identifique o orçamento necessário para se atualizar.

Por fim, os riscos de talentos e habilidades não devem ser ignorados. O desenvolvimento geral de IA envolve um grupo dedicado de cientistas de dados, desenvolvedores e engenheiros de dados, bem como analistas de negócios funcionais e gestão de produtos. No entanto, ao trabalhar com a IAG, as organizações precisam de supervisão adicional de segurança e conformidade devido aos riscos de segurança mencionados anteriormente. Se a IA não é um objetivo de negócios de longo prazo, os custos de recrutamento e requalificação de talentos provavelmente são desnecessariamente altos e não resultarão em um bom ROI.

Conclusão

A IA está aqui para ficar. Mas, se você não estiver pensando estrategicamente antes de se juntar ao momento e financiar projetos de IA, pode potencialmente fazer mais mal do que bem para sua organização. Essa nova era de IA está apenas começando, e muitos dos riscos ainda são desconhecidos. Ao avaliar o desenvolvimento de IA para sua organização, obtenha uma compreensão clara do valor da IA para seus clientes internos e externos, construa confiança nos modelos de IA e entenda os riscos.