A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) está em alta e as indústrias estão se apressando para adotá-la o mais rápido possível. Antes de sua empresa mergulhar no mar confuso de oportunidades, vale a pena entender como a IA generativa funciona, identificar as bandeiras vermelhas que as empresas precisam considerar e aprender como evoluir em uma empresa preparada para lidar com a IA.
Como a IA generativa realmente funciona?
Uma das técnicas mais comuns e poderosas para a IA generativa são os modelos de linguagem grandes (LLMs), como o GPT-4 ou BARD do Google. Essas são redes neurais treinadas em grandes quantidades de dados de texto de várias fontes, como livros, sites, mídias sociais e artigos de notícias. Elas aprendem padrões e probabilidades de linguagem, adivinhando a próxima palavra em uma sequência de palavras. Por exemplo, dada a frase “O céu está”, o modelo pode prever “azul”, “claro”, “nublado” ou “caindo”.
Usando diferentes entradas e parâmetros, os LLMs podem gerar diferentes tipos de saídas, como resumos, manchetes, histórias, ensaios, resenhas, legendas, slogans ou códigos, por exemplo: dada a entrada “escreva um slogan cativante para uma nova marca de pasta de dente”, o modelo pode gerar “sorria com confiança”, “afaste suas preocupações”, “a pasta de dente que importa” ou “brilha como uma estrela”.
Bandeiras vermelhas que as empresas precisam considerar ao usar IA generativa
Apesar de as empresas poderem aproveitar muitos benefícios e oportunidades da IA generativa, ela também traz algumas desvantagens que precisam ser ponderadas. Aqui estão algumas bandeiras vermelhas que as empresas precisam considerar antes de adotar a IA generativa:
Informações públicas x informações privadas
Conforme os funcionários começam a experimentar a IA generativa, criar prompts e incorporar essa nova tecnologia ao fluxo de trabalho, é essencial ter políticas claras que diferenciem as informações que são liberadas para o público e as informações privadas ou proprietárias. Enviar informações privadas, mesmo em um prompt de IA, significa que essas informações não são mais privadas. Uma conversa prévia é importante para garantir que as equipes possam usar a IA generativa sem comprometer informações proprietárias.
Alucinações de IA
Os modelos generativos de IA não são perfeitos e, às vezes, podem produzir resultados imprecisos, irrelevantes ou sem sentido. Essas saídas são frequentemente chamadas de alucinações ou artefatos de IA. Eles podem resultar de vários fatores, como qualidade ou quantidade insuficiente de dados, viés ou erros de modelo ou manipulação maliciosa. Por exemplo, um modelo generativo de IA pode gerar um artigo de notícias falsas que espalha desinformação ou propaganda. Portanto, as empresas precisam estar cientes das limitações e incertezas dos modelos generativos de IA e verificar seus resultados antes de usá-los em decisões ou comunicações.
Usando a ferramenta errada para o trabalho
Os modelos de IA generativa não são soluções de tamanho único que resolvem quaisquer problemas ou tarefas. Enquanto alguns modelos priorizam respostas generalizadas e uma interface de chat, outros são construídos para propósitos específicos. Em outras palavras, alguns modelos podem ser melhores para gerar textos curtos do que outros para textos longos; alguns podem ser melhores em gerar textos factuais do que textos criativos, e assim por diante.
Muitas plataformas generativas de IA podem ser treinadas para um nicho específico, como suporte ao cliente, aplicações médicas, marketing ou desenvolvimento de software. É fácil simplesmente usar o produto mais popular, mesmo que não seja a ferramenta certa para o trabalho em questão. As empresas precisam entender seus objetivos e requisitos e escolher a ferramenta adequada para o trabalho.
Lixo em, lixo fora
Os modelos generativos de IA são tão bons quanto os dados nos quais foram treinados. Se os dados forem ruidosos, incompletos, inconsistentes ou tendenciosos, o modelo provavelmente produzirá saídas que refletem essas falhas. Por exemplo, um modelo de IA generativo treinado em dados impróprios ou tendenciosos pode gerar textos discriminatórios e prejudicar a reputação da sua marca. Portanto, as empresas precisam garantir que sejam usados dados de alta qualidade, representativos, diversos e imparciais.
Como evoluir para uma empresa preparada para IA
A adoção da IA generativa não é um processo simples ou direto. Requer uma visão estratégica, uma mudança cultural e uma transformação técnica. Aqui estão algumas etapas que as empresas precisam seguir para evoluir para uma empresa preparada para lidar com a IA:
Encontre as ferramentas certas
Conforme observado acima, os modelos de IA generativa não são intercambiáveis ou universais. Eles têm diferentes capacidades e limitações, dependendo de sua arquitetura, dados de treinamento e parâmetros. Portanto, as empresas precisam encontrar as ferramentas certas que atendam às suas necessidades e objetivos. Por exemplo, uma plataforma de IA que cria imagens – como DALL-E ou Stable Diffusion – provavelmente não seria a melhor escolha para uma equipe de suporte ao cliente.
Estão surgindo plataformas que especializam sua interface para funções específicas: plataformas de copywriting otimizadas para resultados de marketing, chatbots otimizados para tarefas gerais e solução de problemas, ferramentas específicas para desenvolvedores que se conectam a bancos de dados de programação, ferramentas de diagnóstico médico e muito mais. As empresas precisam avaliar o desempenho e a qualidade dos modelos generativos de IA que usam e compará-los com soluções alternativas ou especialistas humanos.
Gerencie sua marca
Toda empresa também deve pensar em mecanismos de controle. Onde, digamos, uma equipe de marketing pode ter sido historicamente a guardiã das mensagens da marca, ela também era um gargalo. Com a capacidade de qualquer pessoa em toda a organização gerar cópia, é importante encontrar ferramentas que permitam que você crie diretrizes de marca, mensagens, públicos e voz da marca. Ter IA que incorpore os padrões da marca é essencial para remover o gargalo da cópia na marca sem provocar o caos.
Cultive as habilidades certas
Os modelos generativos de IA não são caixas mágicas que podem gerar textos perfeitos sem qualquer entrada ou orientação humana. Eles exigem habilidades e conhecimentos humanos para usá-los de forma eficaz e responsável. Uma das habilidades mais importantes para a IA generativa é a engenharia imediata: a arte e a ciência de projetar entradas e parâmetros que extraem os resultados desejados dos modelos.
A engenharia imediata envolve entender a lógica e o comportamento dos modelos, elaborar instruções claras e específicas, fornecer exemplos e feedback relevantes e testar e refinar as saídas. A engenharia imediata é uma habilidade que pode ser aprendida e aprimorada ao longo do tempo por qualquer pessoa que trabalhe com IA generativa.
Estabeleça novas funções e fluxos de trabalho
Os modelos de IA generativa não são ferramentas autônomas que podem operar isoladamente ou substituir trabalhadores humanos. São ferramentas colaborativas que podem aumentar e aprimorar a criatividade e a produtividade humanas. Portanto, as empresas precisam estabelecer novos fluxos de trabalho que integrem modelos generativos de IA com equipes e processos humanos.
As empresas podem precisar criar papéis ou funções totalmente novas, como ombudsman de IA ou especialista em AI-QA, que podem supervisionar e monitorar o uso e a saída de modelos de IA generativos e resolver problemas quando eles surgirem. Eles também podem precisar implementar novas políticas ou protocolos – como diretrizes éticas ou padrões de qualidade – que possam garantir a responsabilidade e a transparência dos modelos generativos de IA.
A IA generativa não está mais no horizonte, ela ja chegou
A IA generativa é uma das tecnologias mais empolgantes e disruptivas do nosso tempo. Tem o potencial de transformar a forma como criamos e consumimos conteúdo em vários domínios e indústrias. No entanto, adotar IA generativa não é um empreendimento trivial ou isento de riscos. Requer planejamento, preparação e execução cuidadosos. As empresas que adotarem e dominarem a IA generativa obterão uma vantagem competitiva e criarão novas oportunidades de crescimento e inovação.