A IA generativa é cada vez mais vista como um divisor de águas para os negócios. Nos últimos meses, a chegada de uma Inteligência Artificial generativa mais potente e capaz, como o GPT da OpenAI, gerou uma explosão de interesse no potencial dessa tecnologia empolgante para tornar as organizações mais competitivas e aprimorar os serviços que prestam.
De fato, a recente pesquisa Salesforce Generative AI in IT revela que quase 70% dos líderes de TI estão fazendo da IA generativa uma prioridade para seus negócios nos próximos 18 meses.
Está claro que todos os líderes de negócios estão agora considerando como a IA pode afetar seu ambiente competitivo, como podem gerar benefícios e como podem minimizar os riscos inerentes à disrupção impulsionada pela Inteligência Artificial.
Para ajudá-los a superar as incertezas, a necessidade de definir uma estratégia proativa de IA se tornou a prioridade crítica de hoje para executivos C-Level em todo o mundo.
Neste breve documento, compartilhamos alguns dos principais pontos a serem considerados no desenvolvimento de sua estratégia de IA.
Você tem a estratégia de que precisa?
Adoção
A IA generativa tornou-se o foco de interesse tanto das empresas quanto dos consumidores. Quando o ChatGPT se tornou a plataforma on-line de crescimento mais rápido da história, com mais de um milhão de usuários em menos de uma semana após o lançamento, ficou claro que a adoção da IA passou a ser orientada tanto pela demanda quanto pela tecnologia.
É importante ressaltar que essa demanda vem tanto de empresas que buscam manter uma vantagem competitiva quanto de consumidores individuais interessados em saber como a Inteligência Artificial generativa pode ajudá-los em seu dia a dia.
Nesse mercado voltado para a inovação, a crescente conscientização sobre a IA generativa está aumentando as expectativas do público de que as empresas aproveitarão o poder da IA generativa para oferecer produtos, serviços e soluções mais inovadores e capazes.
Significativamente, isso significa que a adoção comercial será impulsionada tanto pela demanda competitiva de dentro da organização quanto pelo aumento das demandas e expectativas dos clientes. Isso acelerará a taxa de adoção, reduzindo o atrito tradicionalmente associado à introdução de novas tecnologias.
Essa combinação de fatores deu aos líderes do setor, como a Microsoft, a confiança para incorporar a IA generativa em seus serviços mais importantes, sabendo que isso aumentará sua proposta de valor empresarial. De fato, a adoção da IA generativa pela Microsoft em seus principais produtos está rapidamente transformando a IA generativa em um recurso comum na TI corporativa.
Então, como a IA generativa pode ajudar minha empresa?
Em um nível muito básico, a Inteligência Artificial generativa é um multiplicador de força para os negócios, permitindo que as organizações façam mais, mais rápido e com menos, tornando-as mais competitivas no processo.
A Inteligência Artificial generativa pode influenciar todas as partes e todos os níveis das operações comerciais, desde o design, o desenvolvimento e a otimização da cadeia de suprimentos até vendas, marketing, RH e jurídico. Ela tem o potencial de ajudar todos os ambientes de trabalho a se tornarem mais eficientes em termos de energia e mais sustentáveis.
A IA generativa também é um multiplicador de força para os indivíduos em sua organização, trabalhando como consultor e assistente para ajudar os funcionários em suas tarefas diárias, permitindo que eles realizem uma gama maior de tarefas, com mais proficiência e rapidez, e aumentando sua produtividade pessoal. Isso implica não apenas o aumento da produtividade pessoal, mas também o aumento da produtividade em uma equipe e em toda a empresa.
A Inteligência Artificial generativa está se tornando rapidamente um catalisador da inovação empresarial e do aumento da competitividade. O potencial de uso da IA generativa para beneficiar as organizações é limitado apenas pela percepção e pela imaginação das pessoas.
A adoção da IA generativa também terá um impacto significativo em uma ampla gama de tarefas e funções, abrangendo não apenas cargos operacionais, mas também um amplo espectro de funções criativas e de tomada de decisão executivas. Por exemplo, a IA generativa tem a capacidade de desenvolver códigos de software. Para aproveitar totalmente os benefícios da adoção da IA generativa, as empresas precisarão investir proativamente na requalificação e no aprimoramento de suas forças de trabalho.
Você precisa de uma estratégia de IA generativa agora…
À luz do amplo interesse em serviços de IA generativa, não é surpresa que muitas organizações já estejam introduzindo esses serviços, seja como implementações completas ou como pilotos e testes locais.
Na ausência de uma estratégia de IA generativa coerente e de alto nível, isso pode levar a uma abordagem fragmentada, sem as políticas, as salvaguardas e a educação necessárias para garantir que a empresa possa atingir seus objetivos.
Isso também pode significar que a organização não tem o treinamento necessário para garantir que os indivíduos possam maximizar os benefícios da IA generativa em seu trabalho.
Por exemplo, o fornecimento de treinamento básico sobre como descrever efetivamente para o ChatGPT a tarefa que você deseja que ela execute para obter os melhores resultados (Prompt Engineering) pode aumentar significativamente a eficácia individual e organizacional do seu uso.
Fatores a serem considerados em sua estratégia de IA generativa
Há uma série de fatores importantes a serem considerados no desenvolvimento de uma estratégia eficaz de IA generativa.
Segurança de dados
Atualmente, os modelos de linguagem ampla (LLM), como o ChatGPT, passaram a assimilar com eficácia grandes quantidades de dados de treinamento. Com o tempo, os LLMs continuarão a melhorar, aprendendo continuamente com as solicitações específicas feitas pelos usuários, uma realidade que pode representar desafios para a organização.
Um desses desafios é que as solicitações que os funcionários fazem aos LLMs externos podem resultar em vazamento de dados de informações confidenciais. As informações que um funcionário carrega para o LLM como parte de sua solicitação aumentam o conhecimento do LLM, podendo ajudar o LLM a responder perguntas semelhantes de funcionários de organizações concorrentes.
Isso pode apresentar problemas de conformidade legal e competitiva para as organizações, por exemplo, se informações legalmente restritas forem divulgadas ao mercado.
Em reconhecimento a esse problema, a OpenAI está planejando fornecer uma versão empresarial do GPT, com recursos aprimorados de segurança de dados que podem evitar o vazamento indesejado de dados.
Riscos
- Violações regulamentares
- Penalidades legais e financeiras
- Violações de dados
- Violações de privacidade
- Danos competitivos
- Danos à reputação
Mitigações
1. Políticas: desenvolver políticas que descrevam e definam o uso da IA generativa. Observe que diferentes departamentos, equipes e indivíduos podem precisar de políticas diferentes, dependendo do trabalho que realizam e das informações que acessam.
2. Controles: são necessários controles para definir quem pode acessar a IA generativa e como. Isso precisa ser feito com uma consideração cuidadosa para minimizar o risco de perder os benefícios significativos relacionados ao aumento da produtividade e à capacidade pessoal aprimorada que a IA generativa pode oferecer.
3. Educação: é necessária uma educação contínua para garantir que os funcionários entendam e sigam as políticas de uso da IA generativa.
4. Seleção: Selecione as soluções corretas de IA generativa, garantindo que elas atendam às necessidades específicas de conformidade da organização.
5. Monitoramento da conformidade: audite seus riscos de conformidade de forma contínua para manter a conformidade com os regulamentos em constante mudança.
6. Mantenha as pessoas relevantes informadas regularmente para fornecer supervisão e identificar/resolver problemas conforme necessário.
Integridade dos dados – o fato, a ficção e o viés…
Os modelos de IA generativa só podem ser tão bons quanto os dados com os quais foram treinados. Infelizmente, a maioria dos modelos de treinamento de IA generativa depende principalmente de dados primários obtidos na Internet.
Uma série de técnicas básicas pode ser usada para ajudar a validar e melhorar a integridade dos dados. No entanto, é fácil que opiniões factualmente incorretas, não objetivas e preconceitos objetivos entrem nos conjuntos de dados de treinamento, afetando a precisão dos resultados da IA generativa.
O desafio para as organizações é identificar informações falsas ou enganosas no resultado da IA generativa, garantindo que os funcionários possam evitar agir ou propagar informações falsas ou enganosas.
Riscos
･Danos à reputação causados pela propagação de informações falsas ou enganosas.
･Danos à empresa por agir com base em informações falsas ou enganosas fornecidas pela IA generativa.
Mitigações
1. Validação independente do resultado dos sistemas de IA generativa.
Observação: como a rastreabilidade é variável nos sistemas de IA generativa, uma variedade de mecanismos de pesquisa tradicionais pode ser usada para ajudar a validar as informações.
2. Mantenha as pessoas relevantes informadas regularmente para fornecer supervisão e identificar/resolver problemas conforme necessário.
3. Use um sistema privado de IA generativa treinado exclusivamente em seus próprios conjuntos de dados ou em outros conjuntos de dados validados de forma independente para ajudar a melhorar a precisão.
Alucinações de IA
Os modelos de Inteligência Artificial generativa podem se confundir, levando à “alucinação de IA”. Tecnicamente, a alucinação da IA refere-se à geração de resultados que podem parecer plausíveis, mas que são factualmente incorretos ou não estão relacionados ao contexto em questão.
Esses resultados geralmente surgem das tendências inerentes ao modelo de IA, da falta de compreensão do mundo real ou das limitações dos dados de treinamento.
Em 2022, os usuários relataram que o ChatGPT muitas vezes parecia “psicopática e inutilmente” incorporar falsidades plausíveis e aleatórias ao conteúdo gerado.
As alucinações da IA apresentam uma série de desafios. Claramente, quando os sistemas produzem informações incorretas ou enganosas, isso pode levar a uma erosão da confiança geral nos sistemas de IA.
No entanto, um problema potencial maior é o uso cada vez maior de sistemas de Inteligência Artificial para apoiar a tomada de decisões críticas, por exemplo, nos setores de saúde, finanças, transporte e manufatura, em que agir com base em informações incorretas pode ter consequências muito graves.
As organizações precisam estar cientes de que os sistemas de IA podem ter alucinações inesperadas e garantir que seus sistemas tenham a transparência e a intervenção humana necessárias para assegurar que possíveis alucinações possam ser identificadas e anuladas.
Riscos
･Danos à reputação decorrentes do fornecimento de conselhos e informações prejudiciais ou enganosas.
･Danos à reputação causados por declarações inadequadas.
Mitigações
1. Treinamento para entender os possíveis problemas e riscos.
2. Mantenha as pessoas relevantes informadas para supervisionar e identificar possíveis problemas.
3. Algumas alucinações podem ser evitadas com a introdução de soluções imediatas de engenharia de gerenciamento.
4. O uso dos prompts corretos por meio de boas práticas de engenharia de prompts também pode minimizar os riscos de alucinações de IA.
5. Garanta que as isenções de responsabilidade legais apropriadas estejam em vigor.
6. Desenvolva um plano de mitigação de danos de ação rápida.
Inexatidão política
Os modelos de IA generativa não têm conceito de correção política. A IA generativa pode extrapolar os dados para chegar a conclusões que podem ser consideradas politicamente incorretas, com o risco de danos à reputação se forem usadas.
Riscos
･Danos à reputação causados por declarações inadequadas.
Mitigação
1. Treinamento para entender os possíveis problemas e riscos
2. Mantenha as pessoas relevantes informadas para supervisionar e identificar possíveis problemas.
3. Garanta que as isenções de responsabilidade legais apropriadas estejam em vigor.
4. Desenvolva um plano de mitigação de danos de ação rápida.
Conformidade regulatória
Os modelos atuais de IA generativa geralmente não entendem a conformidade ou as estruturas regulatórias. O uso da IA generativa por alguns indivíduos e equipes tem o potencial de comprometer a conformidade normativa.
Riscos
- Violações regulamentares
- Penalidades legais e financeiras
- Danos à reputação
Mitigação
1. Compreenda os riscos regulatórios específicos que o uso da Inteligência Artificial generativa pode representar para sua organização.
2. Selecione as soluções de IA generativa apropriadas para atender às suas necessidades de conformidade.
3. Desenvolva e implemente uma política interna sólida de uso com base em funções para a IA generativa que apoie a conformidade.
4. Forneça treinamento contínuo de conformidade para garantir que os indivíduos entendam como manter a conformidade em suas funções ao usar a Inteligência Artificial generativa.
5. Continue auditando seus riscos de conformidade para garantir a conformidade com os regulamentos em constante mudança.
6. Mantenha as pessoas relevantes informadas para supervisionar e identificar possíveis problemas.
IA de propósito geral VS IA generativa para optimização de tarefas
Como parte do desenvolvimento de uma estratégia de IA generativa, as organizações precisarão considerar o tipo de IA ou IAs generativas que melhor atenderão às suas necessidades.
Os sistemas de IA generativa podem ser treinados usando conjuntos de dados especializados, permitindo que eles executem tarefas especializadas com mais eficiência, incluindo suporte ao usuário final, aplicativos médicos, jurídicos, financeiros, de marketing, desenvolvimento ou design de software.
A Bloomberg desenvolveu recentemente o BloombergGPT, sua própria versão de IA generativa do GPT especificamente para os mercados financeiros, treinada em mais de 700 bilhões de dados específicos dos mercados financeiros. Isso fortalece a capacidade da organização de responder às solicitações de informações financeiras especializadas que recebe.
Portanto, uma consideração importante no desenvolvimento de uma estratégia de IA generativa é determinar o tipo ou os tipos de IA generativa que melhor apoiarão sua organização e seus clientes. Para a maioria das empresas de médio e grande porte, é improvável que as soluções genéricas de IA generativa ofereçam os benefícios ideais ou o retorno sobre o investimento.
Treinamento
A IA generativa geralmente é fácil de usar, mas se as organizações quiserem maximizar os seus benefícios, por exemplo, para aumentar a capacidade e a produtividade de seus funcionários, o treinamento é essencial.
O treinamento de Prompt Engineering pode ajudar os usuários a fazerem perguntas à IA generativa da melhor maneira para obter as melhores respostas de forma rápida e eficiente. Portanto, o investimento no treinamento da Prompt Engineering tem um alto retorno direto sobre o investimento e, por isso, é altamente recomendável para todos os usuários. Isso também pode ser combinado com outros treinamentos essenciais de mitigação de riscos de IA generativa.
Sustentabilidade
Do ponto de vista da sustentabilidade empresarial, vale a pena observar que o treinamento de modelos de linguagem grande (LLMs) de IA generativa requer quantidades significativas de energia e recursos.
Por exemplo, a Bloomberg estimou que o treinamento do GPT3 exigiu 1,287 gigawatt-hora de eletricidade, o equivalente a 120 residências nos EUA por um ano, e 700.000 litros de água doce limpa.
É claro que esse consumo de recursos pode ser diluído em toda a base de usuários do GPT3, portanto, teria um impacto mínimo em empresas individuais. No entanto, os recursos consumidos no treinamento de um modelo privado de IA generativa precisariam ser considerados nas metas de sustentabilidade de uma organização.
Como a Fujitsu pode ajudar
A Fujitsu entende como a IA generativa pode ser usada para dar suporte à transformação, já tendo fornecido mais de 6.000 projetos de IA em todo o mundo.
A Fujitsu oferece uma gama abrangente de serviços de ponta a ponta, desde consultoria e co-criação para ajudá-lo a desenvolver sua estratégia de IA, até a Kozuchi, nossa plataforma de inovação de IA que pode ajudá-lo a desenvolver soluções práticas de IA para sua organização. A Fujitsu também tem a capacidade de implantar sua solução de Inteligência Artificial globalmente, em escala, e de fornecer o suporte contínuo de que você precisa para ajudá-lo a maximizar seu retorno contínuo sobre o investimento.
Conclusão
A IA generativa está se tornando rapidamente uma necessidade comercial para ajudar as organizações a manterem a competitividade e oferecer os serviços inovadores baseados em IA que seus clientes esperam cada vez mais. As organizações precisam desenvolver estratégias sólidas e eficazes de Inteligência Artificial generativa como prioridade, para ajudá-las a maximizar os benefícios dessa tecnologia empolgante.
Como a inovação continua a trazer a disrupção digital para muitos mercados, espera-se que a IA generativa se torne um dos principais impulsionadores da transformação dos negócios, criando oportunidades significativas para organizações ágeis.
Na Fujitsu, estamos prontos para ajudá-lo a usar a IA e a IA generativa na transformação da sua organização e a fornecer os serviços inovadores de que seus clientes precisam.
Principais recomendações
･Seleção: Determine as soluções específicas de IA generativa de que você precisa para transformar seus negócios.
･Políticas: desenvolva um conjunto de políticas de uso da Inteligência Artificial generativa. Diferentes departamentos, equipes e indivíduos podem precisar de políticas diferentes, dependendo do trabalho que realizam e das informações que acessam.
･Treinamento: Invista no treinamento de Prompt Engineering para usuários de IA generativa para maximizar os benefícios que a organização obtém. Esse treinamento se pagará rapidamente em termos de aumento da produtividade e da capacidade pessoal.
･Controles: Certifique-se de ter os controles de TI necessários para evitar o uso não autorizado da IA generativa. No entanto, isso deve ser feito com cuidado para garantir que a organização ainda possa maximizar os benefícios comerciais da IA generativa, em termos de aumento de produtividade e capacidade pessoal aprimorada.
･Continuar inovando: A IA generativa é apenas uma das maneiras pelas quais as organizações podem aumentar sua competitividade e oferecer novos serviços ao cliente com tecnologia de IA.
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