A IA generativa tem recebido atenção recentemente por sua novidade, aplicativos exclusivos e impacto potencial no mundo dos negócios.
Mas, como qualquer nova invenção, há alguma confusão sobre o que realmente é e o que pode fazer. Conversamos com Scott Varho, evangelista-chefe da 3Pillar, que argumenta que as empresas não devem se apressar para adotar IA generativa sem considerar suas necessidades e valor potencial.
BN: Todos nós já ouvimos a palavra da moda, mas exatamente o que é IA generativa?
SV: Generative AI é uma forma de inteligência artificial que cria novo conteúdo líquido, incluindo texto, imagens ou fala. Por exemplo, o ChatGPT, um modelo que interage conversacionalmente, é capaz de manter um diálogo com os usuários. Ele é capaz de responder a perguntas de acompanhamento, admitir erros, desafiar usuários e identificar solicitações inadequadas.
A partir da simples inserção de uma frase rápida, uma IA generativa como o ChatGPT pode criar postagens inteiras de blog, poesia, letras de músicas, códigos, obras de arte e muito mais. Antes da criação da IA generativa, a IA e o aprendizado de máquina (ML) só podiam analisar ou agir com base nos dados existentes.
BN: Quais benefícios isso pode oferecer às empresas?
SV: Além de criar novos conteúdos, a IA generativa mostra potencial para:
Geração de dados: criar grandes quantidades de dados sintéticos ou dados sobre dados, que podem treinar outros modelos de aprendizado de máquina ou testar novos produtos e serviços. Síntese de dados: vasculhar grandes conjuntos de dados para destacar padrões potencialmente valiosos Personalização: experiências personalizadas e/ou conteúdo para usuários dentro de uma experiência de produto ou serviço ativado digitalmente. Automação: automatize tarefas repetitivas, como entrada de dados ou anotação de imagens, o que pode economizar tempo e dinheiro para as empresas.
Embora a IA generativa possa impactar significativamente o mundo dos negócios, é importante observar que os benefícios específicos variam dependendo do negócio, do setor e de como a tecnologia é aplicada. Uma coisa que aprendi sobre a psicologia dos humanos e dos dados é que eles relutam em tomar decisões importantes com base em dados que não têm certeza de que sejam precisos ou que mostrem o quadro completo. Esse ceticismo natural (e saudável) aumenta quando eles não entendem como os dados foram gerados.
BN: Quais são as principais considerações ao considerar a adoção da tecnologia?
SV: Como qualquer nova invenção brilhante, as empresas não devem se apressar em adotar a IA generativa sem considerar as verdadeiras necessidades e o valor potencial da empresa. Novas invenções chamam a atenção, mas a verdadeira inovação é fazer ou usar algo de uma nova maneira que crie valor. Algo que já existe há muito tempo pode ser ainda mais inovador (gerar maior valor) do que algo novo. Por exemplo, em vez de fazer recomendações de produtos com uma invenção como ML, construir uma árvore de decisão é uma alternativa mais rápida para conduzir recomendações de produtos–e é mais barato de manter.
Simplificando, as empresas não podem adotar novos tecnologia pela tecnologia. Ao considerar se deve ou não usar IA generativa, as empresas precisam considerar as necessidades de seu mercado-alvo para encontrar o”porquê”por trás da tecnologia e testar o aplicativo de maneira enxuta para entender seu potencial de valor real e suas limitações. O valor deve ser a estrela norteadora da criação de produtos digitais que tenham impacto nos negócios e promovam a transformação digital.
BN: Quais setores provavelmente se beneficiarão mais da IA generativa?
SV: Muitos campos podem se beneficiar positivamente da IA generativa porque ela pode criar rapidamente novos conteúdos e ideias. Por exemplo, as indústrias criativas podem usar IA generativa como ponto de partida para obras de arte, música e literatura. O marketing e a publicidade podem usar seus recursos de geração de conteúdo para materiais e campanhas. A IA generativa também pode ajudar no desenvolvimento de novas ideias e hipóteses, úteis em campos de pesquisa.
Com cautela, a IA generativa pode influenciar o design e o desenvolvimento de produtos. No entanto, a verdadeira inovação requer a colaboração de artesãos, que, em última análise, têm as habilidades para tomar decisões de negócios altamente estratégicas. Bom julgamento e discussões abertas sobre compensações são ingredientes-chave para agregar valor ao produto a curto e longo prazo, o que a IA de qualquer forma não é capaz de fazer.
Em última análise, a IA generativa deve ajudar humanos e torná-los mais eficientes, não substituí-los completamente. Deve eliminar tarefas repetitivas e tediosas, mas não assumir o pensamento crítico, insights e tomada de decisão. Antes de fazer qualquer coisa, porém, a IA deve ser cuidadosamente considerada e testada quanto ao seu valor no contexto.
BN: A que distância você acha que estamos da adoção generalizada?
SV: Esta é uma questão de’bola de cristal’e é fortemente debatida. Se olharmos para outra tecnologia que chegou, mas a adoção foi mais lenta do que o esperado, podemos olhar para os veículos autônomos. A tecnologia já tem vários anos, mas o processo de aperfeiçoamento e os esforços para assumir os aspectos jurídicos e financeiros necessários (ou seja, reclamações de seguro por acidentes potencialmente causados por um sistema autônomo) demoraram mais. Veremos duas forças atuando na adoção: uma corrida para reivindicar parte do hype enquanto o verdadeiro trabalho de agregar valor aos clientes continua.
Falei com líderes de empresas que têm’AI-powered os clientes dos produtos estão pagando ativamente. Quando questionados sobre quanto estão obtendo da parte de IA desses produtos, eles admitiram muito pouco. A tecnologia ainda é incipiente, requer muito treinamento e só faz o que foi projetada para fazer. Ainda assim, o ChatGPT mostrou que pode fornecer uma experiência alternativa à busca de conhecimento na web, que é uma ameaça que o Google leva muito a sério.
Enquanto isso, qualquer tipo de conteúdo gerado por IA treinado com base em materiais de autoria de humanos com direitos serão contestados quando se trata de atribuição e royalties. Dados esses fatores, eu diria que veremos muitas alegações de uso de IA (alavancando o hype), enquanto a adoção real permanece periférica ou complementar ao núcleo desses produtos e serviços. Aqueles que correm à frente e descobrem como aplicar essas tecnologias para gerar valor provavelmente serão alvos de aquisição para seus maiores operadores do mercado.
Se eu tivesse que fazer uma previsão, o movimento em direção à adoção generalizada ainda é de cinco a sete anos de distância. Uma das principais barreiras à adoção é o talento nos níveis executivo e de execução de organizações com um rico entendimento dos benefícios e limitações da tecnologia.
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