A IA generativa (GenAI) e a IA tradicional ganharam força rapidamente em vários setores, buscando revolucionar a maneira como as empresas operam, inovam e se envolvem com seus clientes. Muitas empresas investiram pesadamente em GenAI e algumas colheram recompensas significativas com a adoção antecipada da IA tradicional.

No entanto, nem todas as organizações tiveram sucesso em demonstrar o valor que o GenAI pode oferecer. Um grande desafio está no atual hype do mercado, que muitas vezes sugere que o GenAI é uma solução única para todos os problemas de IA ou negócios. Essa percepção não é apenas enganosa, mas potencialmente prejudicial para organizações que não entendem as sutilezas de onde o GenAI pode realmente ser eficaz.

A GenAI é particularmente adequada para tarefas específicas, como geração de conteúdo e interfaces de uso conversacional, enquanto a IA tradicional continua a se destacar em áreas como previsões e prognósticos, inteligência de decisoes, segmentação/classificação e mecanismos de recomendação. Compreender essa distinção é fundamental para maximizar o valor dos investimentos em IA.

Neste artigo, exploraremos três práticas recomendadas que descobri que podem ajudar a acelerar o valor dos investimentos em GenAI: integração de recursos, mistura de GenAI com IA tradicional e avanço em direção à automação.

1. Integrando recursos

Uma das barreiras mais significativas para perceber o valor da IA está no aspecto humano, especificamente no gerenciamento de mudanças necessário para integrar novas tecnologias aos fluxos de trabalho existentes. Muitas empresas cometem o erro de desenvolver produtos de dados independentes ou plataformas para destacar os novos recursos do GenAI. Embora esses novos produtos possam demonstrar feitos técnicos impressionantes, também podem ficar aquém ao impulsionar a adoção e fornecer valor sustentado.

Para superar esse desafio, os recursos da GenAI devem ser integrados aos sistemas, produtos ou processos existentes com os quais os funcionários já estão familiarizados. Ao fazer isso, as organizações podem reduzir o esforço de gerenciamento de mudanças necessário e acelerar a adoção do GenAI. Quando novos recursos são perfeitamente integrados aos fluxos de trabalho existentes, é mais provável que os funcionários interajam, confiem e adotem a tecnologia, levando a uma realização mais rápida dos benefícios.

Por exemplo, as organizações podem considerar a integração desses insights em painéis ou produtos de dados atuais que os funcionários usam diariamente. Essa abordagem pode ajudar a simplificar o processo de adoção e melhorar o impacto geral da nova tecnologia.

2. Misturando GenAI e IA tradicional

Atualmente, a indústria está passando por um ciclo de entusiasmo em que a GenAI é frequentemente apontada como uma solução para todos os problemas de IA ou negócios, desde o processamento de linguagem até análises profundas e previsões. No entanto, essa crença é fundamentalmente errada. Embora o GenAI se destaque em áreas específicas, como geração de conteúdo e interfaces de conversação, a IA tradicional permanece superior em tarefas como previsões, prognósticos, inteligência de decisões, segmentação, classificação e mecanismos de recomendação devido à sua capacidade de processar grandes volumes de dados estruturados, alavancar algoritmos bem estabelecidos e fornecer insights altamente precisos e orientados por dados otimizados para essas tarefas específicas.

Para maximizar a eficácia das iniciativas GenAI, divida o problema em questão e mapeie a tecnologia de IA apropriada para cada componente. Em vez de tentar resolver todo o problema com IA generativa ou tradicional, uma abordagem combinada pode ajudar a gerar melhores resultados. Ao aproveitar o GenAI para tarefas que envolvem criatividade, processamento de linguagem e interações semelhantes às humanas, e a IA tradicional para tarefas que exigem precisão, rigor analítico e tomada de decisão baseada em dados, as organizações podem obter os melhores resultados de ambas as tecnologias.

Além disso, é importante reconhecer que a solução de certos problemas com a GenAI pode exigir configurações arquitetônicas específicas, rotulagem de dados e grandes quantidades de dados linguísticos. Muitas empresas carecem da infraestrutura e dos dados necessários para utilizar totalmente a IA generativa nesses casos.

Por exemplo, a IA generativa pode criar planos de negócios e cenários analisando um grande conjunto de dados de casos de negócios anteriores. A IA tradicional pode então ser usada para prever os resultados potenciais de cada plano com base em indicadores-chave de desempenho (KPIs). Ao combinar IA generativa e tradicional, a tecnologia certa pode ser aplicada a cada tarefa, ajudando a melhorar os resultados.

3. Impulsionando a automação: IA da agência

Embora muitas empresas estejam usando com sucesso a GenAI para obter insights, melhorar as conversas orientadas à máquina e melhorar a tomada de decisões, esses esforços representam apenas uma fração do valor potencial que a GenAI pode oferecer. Acredito que a verdadeira oportunidade está em ir além desses aplicativos iniciais para automatizar tarefas de negócios como consequência direta dos insights e interações facilitados pela GenAI.

Descobri que a automação costuma ser o elo perdido no processo de inovação da IA. Ao aproveitar a IA generativa para automatizar tarefas manuais, as organizações podem aumentar a eficiência, dimensionar as operações e maximizar o retorno de seus investimentos em IA. O foco não deve ser apenas melhorar as interações homem-máquina, mas permitir que as máquinas tomem ações autônomas, no momento certo e com o nível certo de confiança, que gerem resultados reais de negócios.

Um chatbot de conversação da GenAI que interage com os clientes sobre seus pedidos, por exemplo, pode fornecer informações e suporte valiosos. No entanto, o valor aqui pode ser aprimorado quando o chatbot também é capaz de automatizar tarefas como criar, modificar ou cancelar pedidos com precisão. Automatizar tarefas como essas pode ajudar a reduzir custos operacionais e melhorar o desempenho geral dos negócios.

Muitos chatbots também podem incorporar modelos de IA em sistemas orquestrados (IA de agência) projetados para atuar como agentes autônomos, capazes de executar tarefas, tomar decisões e interagir com seu ambiente sem a necessidade de intervenção humana direta.

Conclusão

O caminho para desbloquear todo o potencial da GenAI não é isento de desafios. Requer atenção cuidadosa à representação e estrutura de dados para garantir respostas precisas de grandes modelos de linguagem (LLMs), bem como uma infraestrutura robusta para dimensionar com eficiência o impacto da GenAI. Elementos-chave, como governança de dados e engenharia de prompts, são essenciais para garantir resultados seguros, confiáveis e protegidos. Além disso, capacitar a próxima geração para alavancar e colaborar efetivamente com essas novas tecnologias é fundamental para maximizar seu valor.

No entanto, ao considerar essas três recomendações, as empresas podem acelerar o valor derivado de seus investimentos em IA. Essas práticas podem ajudar a aumentar o impacto da GenAI e garantir que as organizações estejam estrategicamente posicionadas para capitalizar a evolução contínua das tecnologias de IA.

À medida que continuamos a explorar e aproveitar o poder da IA generativa, é crucial abordar sua implementação com uma compreensão clara de onde ela se destaca e onde a IA tradicional permanece indispensável. Ao fazer isso, podemos impulsionar inovações significativas, melhorar os resultados de negócios e perceber o potencial transformador da IA em diversos setores.

Para acessar o artigo original, você pode visitar o seguinte link: Generando Valor a partir de Iniciativas de IA: Lo Que Hacer, Lo Que No Hacer y Mejores Prácticas.