Seu Conhecimento sobre IA Generativa Está Atualizado? Descubra Onde Você Está!

O cenário da Inteligência Artificial (IA) está evoluindo rapidamente, o que torna desafiador para CIOs e executivos de dados definirem suas prioridades.

No CarCast desta semana, o empreendedor de tecnologia Bruno Aziza analisa as principais informações do Relatório de Prontidão para IA da Scale AI, destacando perguntas essenciais que todo executivo deve considerar sobre a IA generativa.

Principais Destaques do Relatório de Prontidão para IA:

- Adoção: O percentual de empresas sem planos para IA generativa caiu de 19% no ano passado para apenas 4% este ano.

- Produção: O número de empresas em produção aumentou de 21% no ano anterior para 38% neste ano.

- Desafios: A principal barreira para a implementação da IA generativa continua sendo a segurança e a governança.

Perguntas Cruciais Sobre IA Generativa:

1. Como identificar os casos de uso adequados para a IA generativa?

2. Como deve ser feito o orçamento para iniciativas de IA generativa?

3. Quando é inadequado usar IA generativa?

Casos de Uso da IA Generativa:

Existem três áreas principais para considerar as aplicações de IA generativa:

1. Clientes Internos: Esta abordagem apresenta baixo risco e alta recompensa. Pode melhorar a qualidade dos dados e aumentar a produtividade das equipes, como na geração de conteúdo para marketing, assistência no desenvolvimento de códigos ou resumo de informações para funções financeiras e de suporte. Por exemplo, a Twilio usa IA generativa para ajudar representantes a encontrar respostas rapidamente e resumir chamadas.

2. Clientes Externos: Isso inclui aplicações como chatbots para atendimento ao cliente e ferramentas baseadas em contexto, como o Decorify da Wayfair, que permite aos usuários enviarem fotos de seus espaços para receber recomendações de produtos personalizadas.

3. Integração da IA Generativa em Aplicações Existentes: Este método é eficaz para casos de uso específicos que dependem de aplicações legadas ou estabelecidas, como sistemas de ERP, HCM ou CRM. Embora os dados envolvidos possam não ser extensivos, seu valor e sensibilidade são significativos, exigindo critérios de seleção cuidadosos.