Em apenas dois meses, o ChatGPT tornou-se o produto mais baixado do mundo. O que diferencia essa solução de suas antecessoras é sua interface extremamente simples, baseada em “solicitações” semelhantes a conversas. Essa usabilidade intuitiva, aliada à capacidade AIde processar grandes quantidades de data fornecer resultados rápidos e precisos, multiplica por dez a velocidade de execução e tomada de decisão dos profissionais. AI as pessoas de tarefas repetitivas e demoradas e permite que se concentrem em atividades de maior valor agregado. Os seres humanos não serão substituídos, serão “potenciados”, graças à AI generativa.
De acordo com estudos recentes, 78% dos funcionários acreditam que AI generativa AI um impacto positivo em sua produtividade. Para tarefas ligadas à aquisição de conhecimento, os profissionais ganhariam 37% em velocidade de execução e os desenvolvedores, 55% em tarefas de codificação. Seis meses atrás, uma verdadeira corrida pela inovação foi lançada entre os participantes do setor AI generativa. Para colher todos os benefícios e permanecer competitivas, as empresas precisam agir rapidamente, sem perder de vista os desafios que ainda permanecem.

Transparência e confiança: os grandes desafios da AI generativa

O desempenho das AI generativa é inegável, mas elas apresentam limitações das quais devemos estar cientes para minimizar seu impacto. Existem quatro tipos principais:

  • Ética: preconceitos, “alucinações”, falta de fontes ou falta de transparência no uso de data pessoais data se refletir no conteúdo gerado. Devemos, portanto, sistematizar os processos de identificação de preconceitos, como fazemos em todo data nosso data na Artefact, de acordo com nossa carta de ética.

  • Meio ambiente: o treinamento dos AI mais recentes com bilhões de parâmetros gera uma pegada de carbono sem precedentes. Por exemplo, foram necessárias 502 toneladas de emissões de CO₂ para treinar o GPT-3[4], quase dez vezes a quantidade necessária para o ciclo de vida de um carro comum. As aplicações estão apenas começando: será que o CO₂ emitido pelas IAs será compensado pelo CO₂ que deixará de ser gerado pelas atividades humanas que elas substituem?

  • Emprego: Embora a grande maioria das tarefas humanas não venha a ser substituída, mas sim auxiliada pela AI, elas serão, sem dúvida, transformadas. É fundamental que pessoas de todas as idades e profissões sejam preparadas para essas mudanças. Além disso, essas tecnologias abrem novas oportunidades de carreira para as quais já estamos observando uma escassez de profissionais qualificados. Cursos de formação, como o Artefact of Data uma maneira rápida e prática de se requalificar para essas profissões voltadas para o futuro.

  • Regulamentação: tendo em vista os desafios descritos acima, fica claro que AI generativa em breve AI sujeita a uma regulamentação rigorosa, semelhante à que rege o tratamento de data pessoais. A União Europeia está atualmente trabalhando na AI , que deverá entrar em vigor em 2025. Até que um quadro normativo claro esteja em vigor, as empresas devem basear-se nos textos existentes sobre data, propriedade intelectual, legislação trabalhista e proteção ambiental, bem como nas normas não vinculativas.

A metodologia própria Artefactpara reduzir riscos e otimizar a transformação empresarial

O avanço impressionante e contínuo da AI generativa AI que as empresas ajam com rapidez, mas com discernimento. É por isso que recomendamos que nossos clientes adotem um modo de operação progressivo e implementem uma estrutura sólida em torno de seu projeto de transformação.

Para obter o apoio de toda a empresa, os resultados de uma prova de conceito (POC) inicial costumam ser decisivos. Para minimizar o risco de incidentes, é preferível realizar esse primeiro teste em um caso de uso interno ou por meio da intervenção humana (por exemplo: um agente humano utiliza AI para atender melhor o cliente). Ao mesmo tempo, precisamos identificar possíveis aplicações em toda a empresa, com base nas necessidades de negócio e em todos os data .

Ao mesmo tempo, é necessário definir um plano de ação para:

  • Organização: é necessário definir funções e responsabilidades, bem como a governança e os processos para a criação e ampliação de casos de uso. Deve-se estabelecer um plano de contingência para proteger contra riscos e vieses.

  • Estrutura tecnológica e data: as empresas devem garantir que dispõem dedata first-party de alta qualidadedata atender aos casos de uso identificados, bem como de uma arquitetura técnica robusta para industrializá-los. É fundamental selecionar o modelo certo para cada aplicação, levando em conta o custo, o impacto ou o desempenho.

  • Recursos humanos: é necessário implementar programas de aculturação e treinamento o mais rápido possível para garantir uma transição bem-sucedida.

A confiança não exclui o controle

Embora estejamos convencidos de que AI generativa AI e continuará a ter um impacto positivo no desempenho operacional das empresas e na produtividade de seus funcionários, é importante proceder com cautela. O avanço deve ser contínuo e controlado, e os seres humanos devem manter o controle sobre os modelos, antes que possam aproveitar plenamente os inúmeros casos de uso oferecidos por essas novas tecnologias de altíssimo desempenho.