A Inteligência Artificial Generativa (IAGen) é, sem dúvida, a tecnologia do momento… e não só. Até 2025, espera-se que o investimento mundial em IAGen atinja quase 185 mil milhões de euros (o equivalente ao orçamento da União Europeia para 2023), à medida que as empresas de todo o mundo apostam fortemente nesta tecnologia para aumentar a produtividade, a eficiência e a inovação. No entanto, embora todos concordem que a tecnologia é um fator de mudança para as organizações, a questão mais ouvida nas salas de reuniões é se, de facto, a Inteligência Artificial (IA) tem realmente aplicação ao nível das empresas.
A IA para as empresas não é nova
Embora o entusiasmo e o interesse pela IA tenha atingido níveis sem precedentes, a tecnologia em si não é inteiramente nova. Há mais de 10 anos, Nick Bostrom apresentou um excelente resumo da progressão da tecnologia de IA no livro Superintelligence. Este trabalho mostra as diferentes fases da IA, como as expetativas inflacionadas; a estabilização e; os avanços.
Há muito que as empresas confiam no machine learning para potenciar a análise avançada e as capacidades preditivas em muitos casos de utilização – da produção às operações financeiras, passando pelo aprovisionamento e pela cadeia de abastecimento. Estes algoritmos forneceram aos líderes executivos informações preciosas que lhes permitiram aumentar a eficiência operacional.
A IA também tem sido amplamente utilizada em formas tradicionais de algoritmos, por exemplo, nos motores de busca, que definiram toda uma era do nosso desenvolvimento tecnológico, chegando a transformar sectores inteiros, como a indústria da publicidade.
Problemas crescentes com a preparação da IA para as empresas
O que funciona na web não funciona necessariamente nas empresas. A Internet não se preocupa com as autorizações. Os decisores da empresa, sim, têm de o fazer.
À medida que aumentam as preocupações com a privacidade e a proteção de dados – não esquecer as atuais pressões regulamentares – muitas empresas decidiram implementar restrições à utilização de ferramentas abertas de IAGen… e por boas razões. Imagine que um colaborador partilha extratos financeiros, contratos com fornecedores ou informações salariais com uma ferramenta de IAGen, que depois reutiliza essas informações para responder a pedidos de outros utilizadores.
Uma ferramenta de IAGen sem o elemento de autorização não pode ser considerada ao “nível empresarial” e, provavelmente, está condenada a ficar confinada a um único caso de utilização ou departamento, limitando a sua capacidade de criar valor ao negócio no seu todo.
As questões de segurança também surgem com o conceito de “data lakes”, que combinam fontes de dados corporativos e externos no âmbito da IA. Os “data lakes” podem ser traiçoeiros para as empresas, especialmente quando os dados têm de ser exportados para fora das grandes aplicações empresariais. Neste caso, é fundamental uma abordagem federada que deixe os dados da empresa na sua origem e não os copie ou transfira. Assim como é essencial que as organizações mantenham a camada semântica dos dados, que pode tornar-se no calcanhar de Aquiles de qualquer projeto de “data lake” e, consequentemente, dos modelos de IAGen, treinados com base nesses dados.
Cuidado com as alucinações
No entanto, o maior risco da IA que não é preparada ou que não está ao nível das empresas reside na sua tendência para alucinar. A IA Gen é um excelente algoritmo que aprende, fundamentalmente, a observar o que está disponível no seu domínio, normalmente a Internet, e sejamos honestos – já não se pode confiar em todas as informações encontradas na web.
Num ambiente empresarial, as direções executivas procuram a “única versão da verdade”. Isto significa que a verificação dos factos é importante, mas levanta a questão: “Qual é o conjunto de dados com que devo treinar a minha IA Gen?”. A verdade é que os gestores das empresas não podem criar produtos ou desenvolver inovações usando modelos que inventam coisas ou utilizam conhecimentos baseados em informações falsas ou incorretas.
Não há dúvida de que as empresas irão beneficiar do poder da IA nos próximos anos. O facto de estar ou não preparada para as empresas depende dos sistemas e ferramentas individuais. Embora alguns sistemas já disponham de recursos de nível empresarial, outros podem ainda não cumprir todos os requisitos de fiabilidade e segurança.
Os líderes empresariais têm de ter o cuidado de criar casos de utilização de IA que possam gerar valor para a empresa, basear-se em conjuntos de dados robustos e corresponder às expectativas. Estas linhas de orientação garantirão soluções de IA empresarial relevantes, fiáveis e responsáveis.