Faz pouco mais de um ano que o ChatGPT entrou na esfera pública. Se você está acompanhando esse fenômeno do ponto de vista da tecnologia B2B, não subestime o impacto da tecnologia consumidora. Inovações como aplicativos de transporte com rastreamento em tempo real moldaram as expectativas de prazos de entrega instantâneos em setores como distribuição de alimentos e bebidas.
Ainda estamos nos primeiros estágios de compreensão de como a IA generativa afetará o ambiente corporativo. Embora os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) já estejam avançando em áreas como marketing e recursos humanos, encontrar métodos eficazes de integração para indústrias como construção, manufatura e transporte — especialmente aquelas em transformação digital — continua a ser um desafio.
Aqui estão algumas percepções-chave sobre como as empresas podem utilizar a IA generativa hoje e como essa tecnologia deve evoluir em 2024 e além.
Colaboração entre Humanos e IA Aumenta o Foco Estratégico
Muitos funcionários dedicam tempo excessivo a tarefas administrativas, como entrada de dados e gerenciamento de mensagens. Uma pesquisa recente da Zapier indica que 76% dos trabalhadores gastam menos de três horas por semana em iniciativas estratégicas. Agilizar essas tarefas administrativas é essencial para reorientar o tempo para trabalhos mais impactantes, e a IA conversacional pode desempenhar um papel significativo nisso.
A IA pode agilizar tarefas que envolvem entrada, recuperação e entrega de dados, desde a geração de respostas para suporte ao cliente até a criação de conteúdo para redes sociais. Fundamentalmente, a aplicação bem-sucedida da IA nessas áreas requer uma colaboração estreita entre usuários humanos e sistemas de IA. Enquanto a IA se destaca na geração de conteúdo, a supervisão humana garante precisão, uso ético e respostas contextualmente apropriadas.
Modelos de Linguagem Não São Soluções Universais para Todas as Indústrias
Embora os LLMs sejam poderosos em muitos aspectos — como resumir informações e gerar conteúdo — não são uma solução única para todos os casos, especialmente em indústrias que envolvem operações físicas, como transporte ou construção. Esses setores enfrentam desafios complexos que frequentemente exigem uma combinação de tecnologias. Por exemplo, um LLM deve trabalhar em conjunto com várias capacidades de processamento de dados, incluindo validação automática e consultas.
Ademais, a escala e a complexidade dos dados em operações físicas — que podem incluir dados de vídeo, sensores e localizações — não podem ser totalmente interpretadas nem mesmo pelos LLMs mais avançados sozinhos.
Olhando para Frente: A IA Explicável Fomentará Confiança e Adoção
Nas operações físicas, o próximo marco no desenvolvimento da IA centrará-se na integração da IA com a Internet das Coisas (IoT) e na oferta de insights em tempo real derivados de conjuntos de dados diversos. O valor desses insights depende do entendimento dos usuários sobre as origens e significados dos dados.
Para aumentar a confiança nas soluções de IA, espera-se que as organizações priorizem a IA explicável (XAI). A XAI desmistifica os processos de tomada de decisão por trás dos sistemas de IA, oferecendo clareza sobre como a IA interage com os dados. Essa transparência é crítica para o desenvolvimento da confiança do usuário e levará a sistemas mais confiáveis.
Por exemplo, um agente de IA avançado que executa fluxos de trabalho pode usar a XAI para explicar seu processo de tomada de decisão, capacitando os usuários a guiar o agente em direção aos resultados desejados.
A Especialização em IA Intensificará a Concorrência por Talentos
Embora os modelos de IA sejam baseados em vastos conjuntos de dados, alcançar resultados eficazes muitas vezes exige ferramentas adaptadas a indústrias específicas. Em 2024, antecipamos a evolução contínua da IA generativa, mudando-se para um conhecimento específico de domínio e adaptabilidade em tempo real. As necessidades de IA de uma empresa de petróleo e gás, por exemplo, diferirão significativamente das de uma empresa de logística. Essa convergência da IA generativa com a especialização na indústria proporcionará insights valiosos que aprimoram a tomada de decisões em diversos setores.
À medida que a IA se integra mais aos produtos e estruturas operacionais, a demanda por talentos especializados em IA aumentará em 2024. Além de conhecimentos em aprendizado de máquina, estatística e programação, haverá necessidade de habilidades específicas para aplicações de IA em várias áreas.
Além disso, as organizações devem investir na requalificação de funcionários em múltiplas funções para aproveitar efetivamente as ferramentas de IA, como treinar equipes de recursos humanos no uso de assistentes de IA. As empresas que priorizarem a requalificação agora estarão em uma posição melhor para o sucesso; uma pesquisa da McKinsey & Co. mostra que os de alto desempenho em IA são mais de três vezes mais propensos a requalificar sua força de trabalho em comparação aos concorrentes mais lentos.
A IA generativa possui um imenso potencial para inovação em 2024 e além. No entanto, para aproveitar plenamente seu poder, devemos lembrar que os humanos continuam sendo o centro do avanço tecnológico. Os prompts e dados corretos são cruciais para a resolução de problemas pela IA, mas priorizar o pessoal é a chave para garantir o sucesso a longo prazo.
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