O tema IA generativa já é bastante frequente em nosso cotidiano; não há dúvidas. No entanto, ainda temos uma discussão em aberto quanto à aplicabilidade de casos de uso e, se no final do dia, a IA realmente trará bons resultados à relação de custo X benefício, entregando um ROI vantajoso. Aliás, um estudo recente […]
O tema IA generativa já é bastante frequente em nosso cotidiano; não há dúvidas. No entanto, ainda temos uma discussão em aberto quanto à aplicabilidade de casos de uso e, se no final do dia, a IA realmente trará bons resultados à relação de custo X benefício, entregando um ROI vantajoso. Aliás, um estudo recente do IBV sobre a tomada de decisão dos CEOs na era da IA aponta que há uma maior pressão para adotar o uso da tecnologia, seja por investidores, membros do conselho das empresas e mesmo dos colaboradores. Mas como fazer uma adoção de forma eficiente? São questões que apontam a necessidade de qualificação e a escolha de onde investir tempo, dinheiro e esforços.
Recentemente estive no Gartner Data & Analytics Summit, em Orlando, e agora há poucos dias, em outra Conferência da consultoria, de mesmo tema, em São Paulo. De maneira bem assertiva, o Gartner qualificou uma mudança de postura do mercado durante os eventos, comparando o ano passado ao momento atual, respectivamente, classificados como: “2023 – The year of exploration” e “2024 – Year AI Initiatives Get Real”. Ou seja, é tempo de passar do modo “experimentação” para o modo “execução”!
Para que isso se torne real, os números apresentados pelo Gartner sob a ótica da execução são animadores e o “snapshot” de janeiro de 2024 já demonstrava que temos a ampla maioria das empresas evoluindo na agenda de IA:
Para mim, porém, o crescente uso e desenvolvimento das aplicações baseadas em IA evidencia a obrigatoriedade de nos preocuparmos com a Governança de IA. O número assustador é que 100% dos casos – sim, você não leu errado, são 100% – em fase pós execução do piloto necessitam de uma melhor visão para o Gerenciamento de Risco e Governança de IA para colocar as respectivas aplicações em produção.
E esses 100% acima refletem exatamente o sentimento do mercado quanto ao AI For Business. Afinal, a adoção da IA requer Ética, Transparência, Explicabilidade – e é impensável que uma empresa adote IA deixando tais valores de lado.
Assim, estamos em um momento de ganho de maturidade. Precisamos validar leis, regras, melhores práticas e orientações, que são amplamente necessárias para o bom funcionamento da IA, a partir de uma produção que já considere esses valores fundamentais.
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Ainda em 2024, os projetos de IA precisam ter foco em execução e resultados. Trata-se de uma perspectiva clara sobre a relação entre “falhar e aprender” rápido e, de maneira rotineira, temos de seguir a velocidade das tecnologias que surgem e nos presenteiam com a possiblidade de mudar o curso, sempre que necessário.
Para trazer tangibilidade, um grande exemplo é a dinâmica do mundo de LLM (Large Language Model), modelo amplamente adotado no mercado – e temos os mais famosos open-sources (Llama 2, Mixtral), com atualizações frequentes, multi-language e ampla assertividade, que torna muito real a qualificação de IA. Com certeza 2024, é o ano do “multi-modal”, pois ficar limitado a um único modelo representa um atraso na jornada de IA.
Para concluir, a direção de 2024 tem de ser a da responsabilidade – um simples elemento que tem de fazer parte de toda essa equação. Não há como alcançar o sucesso desejado com AI For Business, AI Governance, AI LLMs se não “entregarmos” a possibilidade de nossos times cocriarem e dedicarem tempo a pilotos (MVPs) que provem o tamanho da produtividade, eficiência e inovação que a IA pode levar ao principal negócio de cada empresa – eliminando todas as possibilidades de dilemas legais e éticos.
IA não é apenas sobre tecnologia; é um compromisso com a produtividade, a ética e a inovação para as empresas.
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