Por Marcio Guerra - 27 de fevereiro de 2024
Para superar as barreiras e estreitar o abismo entre as promessas da IA generativa e sua aplicação produtiva é importante adotarmosuma abordagem objetiva.
A utilização de modelos de linguagem de grande escala e ferramentas de IA generativa tem se expandido com aplicações em diversos campos como geração de conteúdo, assistência em programação, automação de atendimento ao cliente, análises de dados e muitos outros.Grandes fabricantes oferecem soluções baseadas em LLMs, cada uma com seus modelos comerciais.
O custo de usar IA generativa varia a depender do volume de uso e da complexidade desses casos. Para pequenas empresas ou projetos individuais, o custo pode ser relativamente baixo, especialmente se os provedores oferecerem camadas gratuitas ou descontos para startups. Para grandes volumes de dados ou aplicações corporativas os custos podem ser significativos.
A otimização de custos envolve a escolha cuidadosa do provedor e do plano de serviço, a gestão eficiente dos recursos de computação e dados e a seleção inteligente dos casos de uso onde IA generativa oferece o maior valor agregado. Além disso, a implementação de práticas de desenvolvimento eficientes, como o cache de respostas frequentes ou a pré-processamento de dados ajudaa a reduzir o número de chamadas de API necessárias e, por consequência o custo de forma geral.
Existe uma lacuna perceptível entre as promessas oferecidas pelas tecnologias e a realidade prática de sua implementação no mundo produtivo. Isso pode ser associado a algumas razões que incluem a maturidade tecnológica, as expectativas de desempenho x realidade, a integração com sistemas existentes e a compreensão das capacidades e limitações da IA generativa.
A IA generativa está em um estado constante de evolução com grandes avanços sendo feitos regularmente. Empresas desenvolvendo e aprimorando componentes de forma organica e inorganica.
A adoção no mundo produtivo pede a integração com sistemas existentes e muitas organizações têm infraestruturas de TI estabelecidas e processos de negócios que podem não ser facilmente compatíveis com as novas soluções de IA. A necessidade de adaptar ou reestruturar esses sistemas pode criar barreiras à implementação.
Outro desafio fundamental para a adoção de IA generativa é a compreensão clara de suas capacidades e limitações. As organizações podem subestimar a necessidade de supervisão humana, a importância da qualidade dos dados de entrada, ou a maneira como o viés dos dados pode afetar os resultados. Sem uma compreensão precisa do que a IA generativa pode e não pode fazer, é difícil implementar essas tecnologias de maneira que ofereça valor real.
Superando o Abismo
Para superar essas barreiras e estreitar o abismo entre as promessas da IA generativa e sua aplicação produtiva, é crucial adotar uma abordagem pragmática e informada. Isso inclui:
Compreender claramente o que a tecnologia pode oferecer e quais limitações ainda existem;
Avaliar como a IA generativa se encaixa dentro dos processos de negócios existentes e o que é necessário para integrá-la efetivamente.
Identificar casos de uso específicos onde a IA generativa pode oferecer benefícios claros e mensuráveis;
Investir na capacitação das equipes para que possam entender e trabalhar efetivamente com tecnologias de IA;
Integrar conhecimento de negócio e experts da empresa no caso de uso (Insigths generativos guiados);
Dados integrados e qualificados no contexto;
Contar com um parceiro experiente para ajudar seu time nos casos de uso e com as plataformas de dados e IA.
À medida que a tecnologia continua a evoluir e as organizações se tornam mais adeptas na sua implementação, espera-se que o abismo entre as promessas da IA generativa e sua aplicação no mundo produtivo diminua, levando a uma adoção mais ampla e eficaz dessas tecnologias inovadoras.
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