IA Generativa, rapidamente se tornando uma tecnologia emergente e parte essencial das soluções empresariais, está ganhando grande destaque. Neha Gupta, co-fundadora da Uniphore, marcou essas transformações: a sensação de unificar LLMs e arquiteturas multimodais, que não apenas desafiam, mas também podem ser úteis para resolver desafios da vida real usando aprendizado profundo. Esse movimento, que levou as máquinas do papel de meros comunicadores de dados para aqueles que não só entendem, mas também geram dados necessários, ainda tem influência ilimitada para desempenhar as funções do negócio, assim como a internet foi um dia.
Desafios em aplicações do mundo real
Existem algumas limitações em relação às LIs que utilizam um único modelo para resolver problemas sem treiná-lo manualmente para um cenário específico. As empresas enfrentam problemas fundamentais, como lidar com diferentes tipos de respostas (incluindo domínios fechados e abertos), falar sobre como a segurança é alcançada (eventos como toxicidade e conteúdo ofensivo) e muitos dos esforços necessários para avaliar o sistema.
As empresas frequentemente enfrentam problemas relacionados a pessoas e processos ao tentar incorporar essas tecnologias de IA em seu trabalho. Isso gera controvérsias sobre se os especialistas em IA devem estar centralizados ou distribuídos entre vários departamentos, tornando eficaz a resolução dos problemas.
Os princípios da Uniphore são os que compõem a principal filosofia do roadmap. Essa filosofia atua como força orientadora que mantém as empresas no caminho certo, mesmo que haja um obstáculo que possa dificultar o processo de implementação da IA. Este framework é composto por três camadas principais, cada uma projetada para apoiar e aprimorar as capacidades das outras: As três camadas deste framework são organizadas de baixo para cima, cada uma adicionando e possibilitando a prontidão e o desempenho dos profissionais no próximo nível.
Camada de conhecimento
Esta camada básica busca adaptar modelos de IA para estar a serviço de registros anteriores e dados existentes, em vez de gerar a partir de sites externos da internet. Ela combina tanto a inclusão de ingestores de documentos, que também atuam como conectores de dados, quanto a conexão dos modelos de IA diretamente a bancos de dados e arquivos específicos da empresa. Nesta etapa, os serviços de IA são criados por dois modelos: o interno e o terceiro. Isso, no entanto, não significa que a delicadeza terá uma solução para cada caso que necessite de atenção. Em vez disso, ela deve incluir salvaguardas de pré e pós-processamento relevantes para o caso específico.
No topo da lista estão as responsabilidades diretamente conectadas ao serviço de interação com o cliente, que incluem chatbots, serviços de tradução de idiomas e ferramentas específicas de produtos. Esses programas geralmente são baseados em camadas inferiores que, por sua vez, oferecem dados precisos e atualizados.
É importante ter um único sistema de medição em vigor para avaliar o desempenho da IA e vinculá-lo ao desempenho. Precisão, latência e custo são os principais parâmetros que determinam o desempenho dos sistemas de IA, como o máximo de throughput ou concorrência. As principais métricas refletem as diferentes áreas de eficácia operacional dos sistemas de IA, desde a precisão das saídas até as interrupções computacionais necessárias.
A coleta de dados é outra tarefa significativa. À medida que os sistemas de IA avançam das configurações iniciais para configurações mais profissionais e ajustadas, a escolha de materiais de dados relevantes se torna importante. As organizações devem desenvolver deliberadamente modelos de aprendizado de máquina com base em dados de propriedade da empresa, dados de fornecedores externos e conjuntos de dados acessíveis publicamente para tornar os modelos necessários eficazes e funcionais como em configurações do mundo real.
Estratégias prospectivas
As empresas, ao contrário de apenas sobreviverem através dessas estratégias e ações, terão se adaptado com sucesso às constantes e incessantes mudanças na tecnologia de inteligência artificial. A sabedoria de líderes empresariais como Neha Gupta é um passo essencial para fornecer às empresas o roadmap necessário para utilizar a tecnologia de IA generativa ao máximo, evitando quaisquer riscos e desafios resultantes.
O surgimento da IA, com sua capacidade de gerar conteúdo criativo, provavelmente terá implicações de longo alcance para a forma como as empresas funcionam, marcando um ponto de virada na propriedade da tecnologia – trazendo uma transformação completa na forma como os negócios são realizados, desde a produção de bens e serviços até o marketing e até mesmo o modelo de negócio como um todo. Essa jornada, caracterizada por um conjunto próprio de desafios, bem como a possibilidade de traçar um novo curso na forma de realizar negócios modernos, é o que eu chamo de liderança no mundo empresarial.