Era experimental da Inteligência Artificial Generativa

A era experimental da Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) está dando lugar a um período de consolidação

e aplicação prática. Enquanto protótipos impressionantes de IA Gen são relativamente simples de serem criados, a transição para sistemas operacionais em larga escala apresenta desafios significativos. Isso é evidenciado pelo fato de que apenas uma pequena fração das organizações conseguiu implementar IA Gen em uma escala substancial.

Este momento de transição oferece líderes de TI uma janela de oportunidade para converter o potencial da IA Gen em benefícios tangíveis para os negócios. Apesar disso, muitos líderes subestimam o esforço necessário para adaptar os sistemas de IA Gen para uso em produção. A verdadeira realização do valor da IA Gen exige uma reavaliação e adaptação dos processos de trabalho existentes, bem como a implementação de uma infraestrutura tecnológica que possa crescer e se adaptar conforme necessário.

No contexto de “Shapers”, organizações que buscam uma vantagem competitiva integrando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) com seus aplicativos e dados internos, existem várias considerações críticas.

Na jornada para a maturidade da Inteligência Artificial Generativa, é essencial filtrar o excesso de informação e focar no que realmente importa. Avaliar honestamente o sucesso dos protótipos e direcionar esforços para resolver problemas de negócios significativos é um passo crucial. A sinergia entre os componentes é mais importante do que os componentes em si, pois a avaliação isolada dos elementos de IA Gen é menos relevante do que compreender como eles interagem de forma segura e eficiente.

Antecipar e gerenciar custos ocultos é fundamental, já que os modelos representam apenas uma fração dos custos totais associados aos aplicativos de IA Gen. É vital identificar onde os custos adicionais podem surgir e aplicar as ferramentas e recursos adequados para controlá-los. Além disso, é necessário controlar a proliferação de ferramentas e tecnologias, pois a diversidade de infraestruturas, LLMs e ferramentas pode tornar as implementações em larga escala inviáveis. Focar nas ferramentas que melhor atendem às necessidades do negócio e aproveitar os serviços de nuvem é uma estratégia inteligente, mantendo sempre a flexibilidade.

Construir equipes multidisciplinares é outro aspecto vital para alcançar a escala com IA Gen. Tais equipes devem possuir habilidades diversas, capazes de criar não apenas modelos, mas também de assegurar que eles entreguem o valor esperado de forma segura e protegida. Priorizar os dados corretos, em vez de buscar

a perfeição, e gerenciá-los eficientemente pode acelerar a escalabilidade de maneira significativa.

Por fim, a reutilização de código é uma prática que pode aumentar a velocidade de desenvolvimento de aplicações de IA Gen em até 50%. A capacidade de reutilizar e adaptar o que já foi criado é um acelerador de desenvolvimento que não deve ser subestimado.

Embora a necessidade de avançar além de protótipos e experimentos seja reconhecida, muitas vezes há uma desconexão entre essa compreensão e a realidade operacional. A adoção de IA Gen está crescendo, mas exemplos de seu impacto direto nos resultados financeiros ainda são raros. A lição mais valiosa para os líderes é focar em escalar soluções tecnicamente sólidas que possam abordar áreas críticas do negócio e minimizar

riscos, colaborando estreitamente com líderes de unidades de negócios para definir prioridades e abordar implicações técnicas.