Compreendendo os prós e contras da IA ​​generativa

Sejamos justos: a inteligência artificial generativa (IA) não é mais apenas uma palavra da moda. É uma mudança de jogo que os executivos e empreendedores não podem ignorar. Nem mesmo um ano se passou desde o lançamento de muitas ferramentas famosas da Gen AI, mas os ambientes de trabalho já passaram por uma mudança substancial.

Em agosto de 2023, a McKinsey realizou uma pesquisa com executivos empresariais, buscando sua opinião sobre a Geração AI. Os resultados mostraram que um terço das organizações participantes já utilizou IA generativa em pelo menos uma função empresarial. Além disso, quase um quarto dos executivos de alto escalão entrevistados disseram que usam pessoalmente as ferramentas da Gen AI para trabalhar e já têm a Gen AI nas agendas de seus conselhos.

Embora a Gen AI seja uma grande promessa para as empresas em todo o mundo, o caminho para a adoção da Gen AI não é isento de desafios. Nesta postagem do blog, compartilhamos nossa experiência como empresa de desenvolvimento de IA genérica e nos aprofundamos nos prós e contras da IA ​​generativa, esclarecendo seus benefícios, desenterrando seus obstáculos e explorando seus limites e limitações.

Benefícios da IA ​​generativa

Criatividade aprimorada

A IA generativa infunde no processo criativo uma nova energia. As vantagens da IA ​​generativa vão além dos campos criativos tradicionais, promovendo inspiração e originalidade no local de trabalho. Aqui estão alguns exemplos de como a IA generativa pode estimular a criatividade.

• O DALL-E da OpenAI é um excelente exemplo de modelo generativo de IA capaz de criar imagens exclusivas a partir de prompts textuais. Usando o DALL-E, você pode descrever um conceito ou cenário, e o modelo irá gerar uma imagem correspondente. Esta ferramenta tem aplicações em diversos campos criativos, desde a conceituação de ideias de design até a síntese de conteúdo visual para materiais de marketing.
• O Watson Beat da IBM pode colaborar com músicos para compor músicas originais. Ao analisar elementos musicais e compreender os tons, o Watson Beat gera composições que dependem de informações humanas.
• Embora inicialmente projetado para conversas em linguagem natural, o ChatGPT da OpenAI pode ser empregado para criação de conteúdo. Os escritores podem usar o ChatGPT para debater ideias, superar o bloqueio criativo ou até mesmo criar narrativas fictícias.

A IA generativa também é cada vez mais utilizada no design de produtos. Ao inserir restrições e objetivos de projeto, os algoritmos de IA podem gerar uma série de variações de projeto. Isto não só acelera o processo de design, mas também introduz conceitos novos e inesperados, inspirando os designers a pensar fora dos limites convencionais.

Produtividade aprimorada

A IA generativa acelera processos automatizando tarefas repetitivas, permitindo que as equipes se concentrem no trabalho de maior valor. As vantagens da IA ​​generativa no aumento da eficiência tornam-se evidentes através de muitos exemplos.

Os profissionais jurídicos, por exemplo, podem usar a geração AI para revisar e redigir documentos jurídicos com mais eficiência. Plataformas como LawGeek identificam rapidamente cláusulas relevantes, riscos potenciais e discrepâncias, agilizando as revisões de contratos.

Da mesma forma, os algoritmos generativos de IA podem agilizar as operações financeiras e bancárias. Por exemplo, Kasisto, uma plataforma de IA de conversação, pode compreender e responder às dúvidas dos clientes em linguagem natural. Ele pode realizar tarefas como verificar saldos de contas, transferir fundos e fornecer informações financeiras.

Na fabricação, a Gen AI pode facilitar o processo de design. A Siemens, por exemplo, emprega IA generativa para otimizar o design de componentes complexos. Os engenheiros da Siemens especificam as relações peso/resistência, material, temperatura, pressão, faixa de força e outros parâmetros, enquanto os algoritmos generativos de IA exploram inúmeras variações de design para chegar a configurações ideais.

Personalização e envolvimento do cliente

A personalização é a chave para envolver e reter clientes, e é aqui que os benefícios da IA ​​generativa vêm à tona. A IA generativa pode ajudar a adaptar recomendações, mensagens de marketing ou experiências de compra às preferências individuais. Isso aumenta o envolvimento do cliente, cria fidelidade à marca e gera receita.

Por exemplo, as empresas integram cada vez mais chatbots de IA generativos, como o ChatGPT, para fornecer respostas personalizadas às dúvidas dos clientes. A IA generativa entende a entrada do usuário, adapta suas respostas com base no contexto e participa de conversas mais naturais e personalizadas.

As empresas também estão usando IA generativa para ajudar os clientes a atender às suas necessidades durante as compras online. A The North Face, por exemplo, utiliza as capacidades de IA generativa do IBM Watson para compreender as preferências dos clientes online e recomendar vestuário adaptado às suas necessidades. A ferramenta atua como um especialista em marca digital, ajudando os usuários a navegar na experiência online como um vendedor experiente na loja.

Otimização de custos

A IA generativa é uma solução multifacetada que não só transforma processos, mas também contribui significativamente para a redução de custos. As empresas podem otimizar seus resultados financeiros por meio de vários benefícios da IA ​​generativa, como os seguintes.

• Automação de atividades de trabalho: a IA generativa pode automatizar a criação de conteúdo escrito, designs gráficos e até mesmo trechos de código. Por exemplo, as equipes de engenharia estão usando cada vez mais assistentes de codificação baseados em IA, e 75% dos executivos relatam que a IA atendeu ou superou as suas expectativas. Esta automação não só diminui a dependência do trabalho manual, mas também resulta em economia de tempo e redução de custos de mão de obra para tarefas repetitivas e demoradas. De acordo com a pesquisa da Bain, a integração de grandes modelos de linguagem e ferramentas de IA tem o potencial de acelerar até 20% das tarefas dos trabalhadores sem comprometer a qualidade.
• Otimização de P&D: A IA generativa pode otimizar o processo de design, reduzindo o desperdício e melhorando a utilização de recursos. Embora o potencial da IA ​​generativa em I&D seja menos reconhecido do que o seu potencial noutras funções empresariais, a investigação indica que a tecnologia poderia proporcionar produtividade com um valor que varia entre 10% e 15% dos custos globais de I&D.
• Personalização em escala: a IA generativa pode criar conteúdo personalizado e recomendações para usuários em grande escala. Essa abordagem personalizada aumenta o envolvimento do cliente e as taxas de conversão, maximizando o retorno do investimento em marketing. A McKinsey estima que a IA generativa poderia aumentar a produtividade das equipes de marketing com um valor entre 5% e 15% dos gastos totais com marketing.
• Melhor atendimento ao cliente: a IA generativa tem o potencial de revolucionar as operações dos clientes, melhorando a experiência do cliente e a produtividade dos agentes. A tecnologia já ganhou força no atendimento ao cliente devido à sua capacidade de automatizar as interações com os clientes por meio de linguagem natural. A McKinsey relata que em uma empresa com 5.000 agentes de atendimento ao cliente, a aplicação de IA generativa aumentou a resolução de problemas em 14% por hora e reduziu o tempo gasto no tratamento de um problema em 9%. Também reduziu o desgaste dos agentes e as solicitações para falar com um gerente em 25%.

Desafios da IA ​​generativa

Privacidade e segurança de dados

Um dos principais desafios relacionados à IA generativa é o tratamento de dados confidenciais. Como os modelos generativos dependem de dados para gerar novos conteúdos, existe o risco de esses dados incluírem informações confidenciais ou proprietárias. A utilização de tais dados em modelos de IA pode levar a violações de privacidade, e a potencial utilização indevida de tais dados é motivo de preocupação.

Em 2019, a Clearview AI enfrentou um processo por extrair bilhões de imagens de plataformas de mídia social para construir um banco de dados de reconhecimento facial. As ações da empresa levantaram preocupações sobre a privacidade dos dados e geraram uma discussão sobre a privacidade dos dados no domínio da IA ​​e, posteriormente, da IA ​​generativa.

Estratégias de mitigação: Para resolver estas preocupações, é vital priorizar a encriptação de dados, implementar controlos de acesso e aderir aos regulamentos de proteção de dados. A transparência é um elemento-chave para superar os desafios da IA ​​generativa. Garantir a transparência sobre a utilização de dados e obter o consentimento informado dos utilizadores são passos críticos para manter a privacidade dos dados.

Considerações éticas

O potencial criativo da IA ​​generativa estende-se ao mundo da geração de conteúdos, onde podem surgir dilemas éticos. O conteúdo gerado pela IA, desde deepfakes a artigos de notícias fabricados, levantou preocupações sobre o seu potencial de desinformação, engano e manipulação da opinião pública.

Deepfakes, por exemplo, têm sido usados ​​para criar vídeos convincentes de figuras públicas dizendo coisas que nunca disseram. Foram relatados casos em que a GPT também gerou conteúdo que levantou questões éticas quando solicitado com determinadas informações.

Estratégias de mitigação: Para enfrentar os desafios da IA ​​generativa relacionados com a sua utilização ética, é vital estabelecer diretrizes éticas para a criação de conteúdos de IA. A transparência sobre a origem da IA ​​do conteúdo e a implementação de conselhos de ética em IA podem ajudar a manter a confiança e mitigar possíveis danos.

Controle de Qualidade e Confiabilidade

O conteúdo gerado por IA pode conter erros e imprecisões, o que pode ser especialmente crítico em aplicações como saúde ou serviços jurídicos.

Na área médica, por exemplo, sistemas generativos de IA são usados ​​para gerar relatórios radiológicos preliminares com base em dados de imagens médicas. Tais sistemas visam auxiliar os radiologistas, fornecendo análises rápidas. No entanto, foi relatado que os relatórios gerados ocasionalmente contêm erros, interpretações errôneas ou detalhes críticos perdidos em comparação com relatórios criados por radiologistas humanos.

Estratégias de mitigação: Para enfrentar desafios de IA generativa, como qualidade e confiabilidade, são essenciais testes e validação rigorosos de modelos de IA. O monitoramento contínuo e a supervisão humana podem ajudar a identificar e corrigir problemas rapidamente, reduzindo o risco de erros e imprecisões em aplicações críticas.

Limitações da IA ​​generativa

Criatividade e inovação limitadas

Embora a IA generativa seja uma ferramenta notável para a geração de conteúdos criativos, é crucial reconhecer as limitações da IA ​​generativa e reconhecer que não substitui a criatividade humana. Pode faltar a profundidade de compreensão emocional, intuição e visão cultural que os criadores humanos trazem para a mesa.

Portanto, para as empresas que dependem da produção criativa, é essencial utilizar a IA generativa como ferramenta de apoio para gerar ideias e inspiração, em vez de depender apenas da IA ​​genérica para a criação de conteúdos. Os criadores humanos, por sua vez, podem fornecer as nuances emocionais e culturais que tornam o conteúdo verdadeiramente notável.

Falta de compreensão contextual complexa

A IA generativa enfrenta desafios na compreensão de conteúdos diferenciados, o que pode levar a interpretações e aplicações incorretas. Ele luta contra o sarcasmo, as metáforas e as sutilezas culturais, o que o torna propenso a gerar conteúdo contextualmente incorreto ou inapropriado.

Em 2017, a Microsoft lançou o Tay, um chatbot de IA que causou polêmica subsequente quando começou a postar tweets difamatórios e ofensivos por meio de sua conta no Twitter, fazendo com que a Microsoft encerrasse o serviço apenas 16 horas após seu lançamento. Da mesma forma, as ferramentas modernas de IA generativa podem não ter a compreensão contextual para discernir a comunicação apropriada da comunicação inadequada.

Para navegar nessas limitações da IA ​​generativa, é crucial implementar mecanismos de supervisão humana e revisão de conteúdo, especialmente em aplicações onde a compreensão contextual é fundamental, como moderação de mídia social ou suporte ao cliente.

Adaptabilidade e personalização limitadas

Os modelos de IA generativos podem ser difíceis de adaptar às necessidades específicas do negócio. Por exemplo, as empresas que já adotaram modelos generativos de IA dizem que podem ter dificuldades em compreender o jargão e as nuances específicas da indústria.

Os modelos prontos para uso nem sempre atendem aos requisitos exclusivos da sua empresa, exigindo uma personalização significativa. Isso pode ser demorado e caro.

Para enfrentar os desafios de personalização, é importante investir na curadoria de dados e no amplo ajuste fino do modelo. A colaboração com especialistas em IA e o foco em dados de treinamento específicos de domínios podem ajudar a melhorar a adaptabilidade de modelos generativos de IA a contextos de negócios específicos.

Considerações para a adoção da Gen AI nas empresas

A adoção da IA ​​generativa é uma jornada transformadora que exige uma consideração cuidadosa dos desafios e limitações inerentes à IA generativa. À medida que as empresas exploram a integração potencial da tecnologia e avaliam os prós e os contras da IA ​​generativa, três aspectos principais passam a ocupar o primeiro plano: avaliar a adequação do negócio, elaborar uma estratégia de implementação vencedora e navegar pelos requisitos de conformidade e governação.

Avaliando a adequação ao negócio

Determinar a relevância da IA ​​generativa num contexto empresarial exige uma avaliação diferenciada. Uma estrutura prática envolve considerar fatores como os seguintes.

• Necessidades operacionais: Identifique áreas dentro do negócio onde a IA generativa pode agilizar processos, aumentar a produtividade ou desbloquear receitas.
• Prontidão dos dados: Avalie a qualidade e a quantidade dos dados disponíveis. A IA generativa depende muito de dados, e garantir um conjunto de dados robusto é crucial para um desempenho ideal.
• Escalabilidade: avalie a escalabilidade das soluções generativas de IA para alinhá-las às necessidades empresariais em evolução.
• Alinhamento do conjunto de competências: Avalie o conjunto de competências existente na organização para determinar se é necessária qualificação ou talento adicional para uma integração bem-sucedida.

Estratégia de Implementação

A integração bem-sucedida da IA ​​generativa nas operações comerciais requer um plano bem elaborado. As principais etapas a serem executadas para descobrir as vantagens da IA ​​generativa incluem o seguinte.

• Programas piloto: Iniciar programas piloto de pequena escala para testar a viabilidade e eficácia de soluções generativas de IA em funções empresariais específicas.
• Aprendizagem colaborativa: Incentive a colaboração multifuncional, promovendo uma compreensão coletiva da IA ​​generativa entre vários departamentos.
• Desenvolvimento iterativo: adote uma abordagem de desenvolvimento iterativo, permitindo o refinamento contínuo com base no feedback do usuário e na evolução dos requisitos de negócios.
• Infraestrutura escalável: Invista em infraestrutura escalável para acomodar as crescentes demandas de IA generativa à medida que sua integração se expande por toda a empresa.

Navegando no uso ético

À medida que as empresas embarcam na jornada da adoção da IA, as considerações éticas, a conformidade legal e a governação tornam-se fundamentais. As estratégias para garantir o uso ético da IA ​​incluem o seguinte.

• Conselhos de ética: Estabelecer conselhos ou comités de ética para fornecer supervisão e orientação sobre as implicações éticas das aplicações de IA.
• Práticas de transparência: Priorizar a transparência nos processos de tomada de decisão sobre IA, garantindo que as partes interessadas entendam como a IA generativa é usada na empresa.
• Adesão regulatória: mantenha-se informado e cumpra as estruturas legais e regulatórias em evolução relacionadas à IA, garantindo que a adoção da IA ​​generativa esteja alinhada com os padrões e diretrizes do setor.
• Monitorização contínua: Implementar sistemas para monitorização contínua de aplicações generativas de IA, permitindo a rápida identificação e mitigação de quaisquer preocupações éticas ou relacionadas com a conformidade.

O resultado final

A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos, nos comunicamos e criamos, trazendo possibilidades e considerações sem precedentes. Explorar os prós e os contras da IA ​​generativa é crucial à medida que navegamos pelo seu impacto potencial. Portanto, ao abraçarmos as suas possibilidades, temos que priorizar o seu uso responsável. As empresas, como adotantes desta tecnologia transformadora, devem desempenhar um papel fundamental para garantir que a Gen AI se alinhe perfeitamente com os princípios éticos. É importante que as empresas e os consumidores utilizem ferramentas generativas de IA de forma consultiva, deixando qualquer tomada de decisão final para os humanos.

Se você deseja aproveitar o potencial da IA ​​generativa de forma ética, convidamos você a se conectar com a ITRex.

Este artigo foi publicado originalmente no site ITRex.