O uso bem-sucedido da Inteligência Artificial Generativa deixa de ser exceção para se tornar regra. Na quarta pesquisa anual de negócios de IA da PwC, a maioria das empresas que já trabalha com essa tecnologia relata resultados efetivos: casos de uso que ampliam as potencialidades dos modelos de negócio, processos e sistemas existentes, além de criar novas possibilidades de geração de receita com o desenvolvimento de novos produtos e serviços. A geração de valor é comprovada por meio da aplicação de provas de conceito, com uso extensivo de tecnologias inovadoras e metodologias ágeis, proporcionando retornos significativos quando impulsionadas junto aos clientes emercados dessas empresas. Aplicada em escala e com governança, gestão de riscos, responsabilidade e ética, a IA Generativa é um passo essencial rumo ao desenvolvimento e longevidade dos negócios, dos profissionais e da sociedade.
Dados: a matéria-prima da IA Generativa
O principal insumo para o desenho de soluções com o uso de IA Generativa são dados. Quanto mais dados confiáveis estiverem à disposição dos casos de uso e das provas de conceito, melhores serão os resultados obtidos. É fundamental, portanto, que a estratégia de negócios das empresas esteja desdobrada, correta e eficientemente, em uma robusta arquitetura de dados, com uma clara governança estabelecida, sustentada por vigilantes processos de controles de segurança, que impeçam incidentes cibernéticos ou desvios à regulação vigente.
A ausência dessa condição ou falhas na sua estruturação ou execução são alguns dos principais fatores que determinam o insucesso na adoção de soluções com IA Generativa.
Os conceitos de volume, variedade, velocidade, valor e veracidade dos dados já são amplamente dominados pelas empresas; mas os esforços e investimentos para que esses conceitos estejam implementados, acertada e equilibradamente, ainda não atingiram o estágio de plena maturidade em grande parte delas. Dessa forma, o primeiro passo para que a IA Generativa produza bons efeitos está justamente na atenção, no foco e no zelo dedicados aos dados: à sua arquitetura, governança e segurança.
Como exponenciar a cultura das empresas com o uso de IA Generativa
Além dos dados, há outros desafios a serem considerados. A IA Generativa tem relação direta com as pessoas e com a cultura das empresas. Se ela promove a revisão disruptiva de modelos de negócio existentes e a criação de novos, ela também impacta fortemente o modo como as pessoas conduzem suas atividades, se relacionam e produzem resultados. Os novos horizontes abertos pela tecnologia precisarão de novas metodologias de trabalho, ágeis e capazes de alavancar a produtividade, o engajamento e a qualidade de tudo o que é feito nas empresas. A IA Generativa torna necessário o trabalho em grupos multidisciplinares, com colaboradores de diferentes áreas, competências, formações e habilidades. A gestão das empresas precisa evoluir para um modelo que incentive a colaboração entre diferentes equipes, em favor de propósitos muito bem estabelecidos e comunicados, sempre alinhados à estratégia de negócio e com um constante data-driven mindset.
A capilaridade do uso da tecnologia, proporcionada pelos avanços da IA Generativa, reforça a urgência de preparar ainda mais a força de trabalho para que ela capture todas as vantagens e benefícios possíveis. O chamado Digital Upskilling assume importância ainda maior nesse contexto: a sua condução exitosa permitirá que mais pessoas sejam protagonistas no desenvolvimento de soluções inovadoras para os desafios de negócio de cada empresa.
Essa evolução cultural experimentada pelas empresas tem apresentado índices crescentes de satisfação de seus colaboradores. Outra mudança diametral refere-se ao quadro inicialmente levantado de que a IA Generativa reduziria empregos. A visão clara hoje é de que ela criará novas oportunidades; desenvolverá novas carreiras como prompt engineering ou model mechanic, além da aceleração de outras já existentes, como data science.
Também é importante entender que os efeitos dessa nova cultura não se restrigem às fronteiras da própria empresa. Fornecedores e parceiros, integrantes de ecossistemas expandidos, também serão impactados. Precisarão evoluir para acompanhar os avanços tecnológicos e culturais percebidos.
Com os avanços produzidos pela IA Generativa, o cliente sempre será o principal beneficiário. É ele quem se servirá dos resultados na excelência e diferenciação do seu atendimento, nas diversas e inovadoras experiências a que terá acesso e na personalização de suas preferências ou interações. Serão crescentes os seus níveis de confiança, grau de envolvimento e encantamento com a marca, os produtos e serviços.
Abraçar a inovação, portanto, requer muito planejamento: uma visão ampla, em 360 graus e que não se restrinja à perspectiva tecnológica, mas também priorize as perspectivas humana e cultural.
Potencializando as aplicações da IA Generativa
As aplicações da IA Generativa alcançam todas as áreas de negócio das empresas, estejam elas relacionadas ao front ou back-office, conduzidas internamente ou no âmbito de suas parcerias, de seus ecossistemas de produção ou execução. Em geral, as soluções para os diferentes casos de uso combinam processos de todas essas partes. Somente assim será possível gerar inovação, com valor, que seja bem percebida pelos usuários, clientes ou fornecedores. São equivocadas as estratégias de adoção de IA Generativa setorizadas nas empresas. As alavancas de desenvolvimento ficam cerceadas e os benefícios, limitados.
É preciso destacar que muitas soluções, para um conjunto expressivo de casos de uso, só produzem efeitos impactantes se acompanhadas do pioneirismo no mercado. Seguidores de inovação não capturam o mesmo valor que os precursores. Antecipe-se, portanto.
Não há restrição quanto a setores e sub-setores da economia - todos estão no escopo da aplicação da IA Generativa. O que mais importa são os casos de uso levantados, com desafios complexos e soluções incitantes. Também não será incomum avaliar possibilidades que combinem soluções entre empresas de diferentes setores ou sub-setores, provocando desenhos de oportunidades ainda inéditos no mercado.
A IA Generativa ganha impulso quando avaliada de maneira conjunta com as ações de transformação digital das empresas. Os dois movimentos se retroalimentam, são complementares, justificam-se entre si. Os casos de uso propostos à IA Generativa têm suas soluções aumentadas se avaliadas também pela ótica digital.
Outra condição de potencialização é a agilidade em escalar as soluções produzidas para os diferentes casos de uso. A mudança pode ser massiva, mas não a enfrente com lentidão. Estabeleça critérios associados à sua estratégia de negócio e priorize cuidadosamente alguns casos de uso, segundo esses critérios. Desenvolva um framework com governança, controles, metodologias, ferramentas, capacidade de armazenamento em nuvem e APIs, a fim de acelerar os resultados das provas de conceito exitosas.
A rápida evolução tecnológica observada em diversas frentes, além da IA Generativa, estende o horizonte de suas potencialidades. Alguns exemplos são a tecnologia de mobilidade 5G; o acelerado avanço na produção de semicondutores, com capacidades para o design e o desenvolvimento de funcionalidades inovadoras incorporadas a novos produtos e serviços; e a promissora computação quântica. A combinação de algumas dessas tecnologias exponencia aplicações, desafia limites e amplia as fronteiras do desenvolvimento humano.
Riscos associados ao uso da IA Generativa
Como todos os avanços tecnológicos experimentados até agora, a IA Generativa pode servir tanto a bons como a maus propósitos. Dependerá essencialmente de como a utilizemos. Também apresentará imperfeições que, com velocidade, a indústria perceberá e atuará de modo a lançar novas versões que eliminem ou mitiguem essas falhas ou defeitos.
São conhecidos casos em que as respostas da IA Generativa apresentam viés ou soluções que privilegiam segmentos da população em detrimento de outros, caracterizando preconceito ou visões limitadas sobre assuntos que requerem a riqueza da diversidade.
A IA Generativa produz alucinações, termo apropriado da psicologia humana, para caracterizar as situações em que respostas são autenticamente apresentadas, mas que não podem ser justificadas pelos dados utlizados para o seu treinamento.
É um desafio da indústria da tecnologia. As LLM (Large Language Model) permitiram o desenvolvimento de um modelo conhecido como generative pre-trained transformer (GPT), que usa um conjunto de dados preexistentes para produzir respostas. Esses modelos vêm evoluindo e seguirão se ajustando para aperfeiçoar o uso da IA Generativa.
Há riscos associados ainda à violação de privacidade, às ameaças cibernéticas ou mesmo aos modelos desenvolvidos sob premissas que não necessariamente servirão a outros casos de uso similares. As soluções para evitar os riscos descritos está na adoção de um modelo de governança, de gerenciamento de riscos e de compliance que desafie as soluções de IA Generativa em tempo de testes. As soluções poderão ser corrigidas ou mesmo descartadas, dependendo de cada caso.
Reflexões
Como toda nova tecnologia, a IA Generativa precisa ser estudada de modo a não produzir reações preconceituosas ou mesmo medo sobre suas possíveis aplicações e seu correto uso. O seu entendimento permitirá que o mercado, as empresas e as pessoas visualizem, utilizem e capturem seu valor crescente. Esse processo não foi diferente em situações passadas em que novas tecnologias chegaram ao mercado, proporcionando novos modelos de trabalho e inovação. A IA Generativa entrará em nossas casas, nossos celulares, nas empresas e instituições de mercado, em todos os lugares, enfim, em que possa servir à disseminação do conhecimento de modo granular e com potencial de geração de resultados amplificados. Somos nós, os humanos, que produzimos conteúdo e dados massivos para a IA Generativa. Portanto, saibamos extrair o melhor dela, avançando no desenvolvimento de nossa sociedade com inclusão e responsabilidade.
Contatos
Sócia líder de Transformação Digital & Inteligência Artificial, PwC Brasil
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