Declínio do Preço da IA: Como Capitalizar, Desafios e Considerações Chave

A IA tem sido o centro das atenções das organizações em todo o mundo devido à sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e melhorar as capacidades de tomada de decisões. Anteriormente, a IA estava disponível apenas para grandes corporações e universidades para realizar pesquisas acadêmicas ou construir ferramentas proprietárias de alto custo. Mas nos últimos anos, as empresas estão experimentando um declínio significativo no preço da IA.

O declínio do preço da IA se refere à redução do custo de hardware, software e serviços relacionados à IA. O principal motor desse declínio é a diminuição do custo dos recursos computacionais. Por exemplo, na década de 1950, o custo do poder computacional era de $200.000/mês, que diminuiu significativamente nos últimos anos devido a avanços modernos como a computação em nuvem.

Portanto, os líderes empresariais podem capitalizar efetivamente o declínio do preço da IA para construir produtos valiosos. No entanto, o domínio da IA apresenta alguns desafios importantes que os líderes empresariais devem considerar cuidadosamente antes de investir na IA. Vamos explorar essa ideia em detalhes abaixo.

Desafios Principais Enfrentados ao Investir na IA

Os líderes empresariais enfrentam principalmente dois desafios importantes ao executar suas iniciativas de IA, ou seja, obter conjuntos de dados relevantes e manter os gastos computacionais da IA dentro de seu orçamento. Vamos examinar cada um deles.

1. Qualidade dos Dados

A IA precisa de dados de alta qualidade. E muitos deles. Mas não é fácil coletar dados de alto valor, pois mais de 80% dos dados nas empresas são não estruturados.

A etapa primária no ciclo de vida da IA é identificar e coletar fontes de dados brutos, transformá-los no formato de alta qualidade necessário, executar análises e construir modelos robustos.

Portanto, para os líderes empresariais, é necessário ter uma estratégia de dados abrangente que possa aproveitar esses dados para integrar a IA em seus negócios. Se os dados relevantes não estiverem disponíveis, então investir em uma iniciativa de IA não é uma boa ideia.

2. Computacionalmente Caro

A capacidade computacional necessária para executar a IA pode ser uma barreira de entrada para pequenas organizações. A IA precisa de computação significativa, dependendo da complexidade dos modelos, o que leva a altos custos. Por exemplo, relata-se que custa cerca de $3 milhões/mês para a OpenAI executar o ChatGPT.

Portanto, para atender às necessidades computacionais, são necessários hardware especializados e caros, como Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e Unidades de Processamento de Tensor (TPUs), para otimizar as operações da IA.

No front de software, os pesquisadores estão trabalhando para reduzir o tamanho e a pegada de memória do modelo de IA, o que diminuirá significativamente o tempo de treinamento e, eventualmente, economizará custos computacionais.

Capitalizando o Declínio do Preço da IA

Nos últimos anos, o domínio da IA progrediu imensamente em todas as dimensões, ou seja, software, hardware, pesquisa e investimento. Como resultado, os líderes de negócios de IA superaram e minimizaram muitos desafios relacionados à IA.

Desenvolvimento Acelerado de Aplicativos de IA

Hoje, a maioria das ferramentas de IA oferece variantes gratuitas. Seus modelos de assinatura pagos também são razoáveis. As empresas e os indivíduos estão usando essas aplicações para aumentar a eficiência, melhorar a tomada de decisões, automatizar tarefas repetitivas e melhorar a experiência do cliente.

Por exemplo, as ferramentas de IA gerativas, como Bard, ChatGPT ou GPT-4, podem ajudar os usuários a gerar novas ideias e escrever vários tipos de conteúdo, como resumos de produtos, cópias de marketing, posts de blog, etc. Mais de 300 aplicações são construídas em cima da API GPT-3.

Há vários exemplos em outros domínios também. Por exemplo, as técnicas de Transferência de Aprendizado estão sendo usadas para classificação de imagens médicas para melhorar a precisão da aplicação. O Salesforce Einstein é uma IA gerativa de CRM (Customer Relationship Management) que pode analisar dados, prever o comportamento do cliente e fornecer experiências personalizadas.

Maior Investimento em IA

O declínio do preço da IA levou à adoção massiva da tecnologia, tornando a IA uma oportunidade de investimento lucrativa. Por exemplo, em 2022, o tamanho do mercado de IA foi avaliado em $387,5 bilhões. Espera-se que atinja $1.395 bilhão em 2029, crescendo a uma taxa de 20,1% ao ano.

Os produtos de IA estão sendo usados para fazer novos avanços em grandes indústrias, como saúde, educação, finanças, etc. Todas as grandes empresas de tecnologia e startups estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento de IA.

Considerações Chave para Líderes Empresariais Antes de Capitalizar o Declínio do Preço da IA

Entender os Objetivos Empresariais e Avaliar Como a IA Se Encaixa

Antes de capitalizar o declínio do preço da IA, é essencial identificar a estratégia e os objetivos da empresa. Expectativas irrealistas são uma das principais causas de falha de projetos de IA. Relata-se que 87% das iniciativas de IA não chegam à produção. Portanto, avaliar a estratégia de dados e como a IA pode ser integrada ao negócio para melhorar a eficiência geral são aspectos importantes a considerar antes de investir na IA.

Construir uma Equipe de IA de Alta Qualidade e Equipá-la com as Ferramentas Certas

Antes de investir na IA, é vital identificar os recursos de hardware e software necessários para a equipe de IA. Equipá-los com os conjuntos de dados certos que eles possam usar para construir melhores produtos. Forneça-lhes o treinamento necessário para garantir o sucesso das iniciativas de IA. A pesquisa sugere que tanto a falta de expertise em IA nos funcionários quanto a não disponibilidade de dados de alta qualidade são motivos principais para a falha das iniciativas de IA.

Estimar o Custo da IA e o Retorno sobre o Investimento (ROI)

Muitos projetos de IA falham porque não conseguem entregar o resultado ou o retorno prometido. Em 2012, o software de IA da IBM, Watson for Oncology, recebeu financiamento no valor de $62 milhões. Foi projetado para diagnosticar e sugerir tratamentos para pacientes com câncer com base nos dados pessoais do paciente, histórico médico e literatura médica.

Esse projeto foi criticado por sua precisão e confiabilidade. Além disso, foi caro para configurar esse software em hospitais. Finalmente, em 2021, a IBM abandonou as vendas do Watson for Oncology. Portanto, é essencial avaliar o custo de adquirir ou construir tecnologias de IA antes de investir nelas.

Avaliar as Regulamentações de IA

Os líderes empresariais devem garantir que suas iniciativas de IA estejam em conformidade com as regulamentações relevantes. Recentemente, as regulamentações de IA se tornaram o foco dos órgãos reguladores globais. Essas regulamentações de IA visam abordar as preocupações relacionadas à IA, como viés de dados, explicabilidade, privacidade e segurança de dados.

Por exemplo, o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) é uma regulamentação da UE que entrou em vigor em 2018. Regula as políticas organizacionais sobre coleta de dados pessoais, processamento e uso em sistemas de IA.

Além disso, em novembro de 2021, todos os 193 países membros da UNESCO concordaram em adotar valores e princípios comuns de ética de IA para garantir o desenvolvimento de IA sem riscos.

A Hora Certa para Investir na IA É AGORA!

As grandes empresas de tecnologia globais estão investindo pesadamente na IA, o que nos diz que a IA tem um futuro brilhante. Por exemplo, a Microsoft (MSFT ) investiu $10 bilhões na IA, enquanto a Google (GOOGL ) investiu $400 milhões em suas iniciativas de IA no início de 2023.

Para que as empresas permaneçam competitivas, é importante capitalizar o declínio do preço da IA. Ao mesmo tempo, é importante para elas abordar e superar os desafios que a IA apresenta para construir sistemas robustos.

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