As empresas precisarão de governança de IA à medida que os grandes modelos de linguagem aumentarem em número
As empresas necessitarão de governança para IA à medida que o número de grandes modelos de linguagem aumentar
Com o número de grandes modelos de linguagem (LLMs) no mercado esperado para crescer e se diversificar, as empresas precisarão de um arcabouço de governança para gerenciar suas aplicações de inteligência artificial (IA) generativa.
As organizações exigirão camadas de inteligência que reúnam capacidades internas e externas, afirmou Frederic Giron, vice-presidente e diretor sênior de pesquisa da Forrester.
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Essa abordagem abrangerá o uso de LLMs pagos e de código aberto de terceiros, como o ChatGPT da OpenAI, o Claude da Anthropic e o Llama da Meta, bem como ferramentas de IA incorporadas, como o Salesforce Einstein GPT. As organizações também terão seus próprios modelos de IA, incluindo o uso de IA generativa, aproveitando LLMs de propósito geral e especializado, e executando várias aplicações de IA ao lado de processos-chave, políticas e regras de negócios.
A abordagem será fundamentada em dados estruturados e não estruturados, sendo que este último deverá duplicar com a adoção de IA generativa, à medida que as empresas implantam experiências de conversação para clientes e funcionários, afirmou Giron, durante o briefing de previsões para 2024 da firma de pesquisa.
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A resposta e o comportamento do usuário também devem ser alimentados em um ciclo de feedback e usados para aprimorar o sistema.
Esses requisitos destacam a necessidade de as empresas terem uma arquitetura de aplicação de IA generativa para governar e garantir que o uso dessas ferramentas seja seguro e eficiente, afirmou Giron.
Esse arcabouço deve conectar os recursos de aplicação, orquestrar solicitações para produção de resultados e facilitar os gateways de entrada e saída, para que a organização possa controlar quais dados são inseridos nos modelos de IA e garantir que as respostas estejam em conformidade com as regras estabelecidas pela empresa.
As complexidades em torno da governança da IA significam que pode levar algum tempo antes que as empresas vejam resultados reais desde a adoção de um arcabouço.
A Forrester prevê que o impacto transformador da IA generativa beneficiará apenas 30% das empresas da Ásia-Pacífico no próximo ano. Giron destacou os principais desafios relacionados à governança de dados, qualidade e infraestrutura.
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Para ajudar as empresas a preencherem as lacunas, ele destacou que os provedores de serviços estão investindo em transformar sua forma de operar e entregar seus modelos de serviço, incluindo a expansão de suas parcerias setoriais e o lançamento de novas plataformas, como estúdios de IA e comparações de modelos.
Esse investimento impulsionará melhores modelos de precificação e, a longo prazo, impactará os modelos comerciais. Os resultados serão estruturas de preços mais focadas em resultados e soluções, entre outras.Também: Empresas precisam de um novo modelo operacional para competir em uma economia impulsionada por IA
O analista acrescentou que 56% das organizações esperam que a produtividade dos funcionários seja o principal caso de uso para a IA generativa, seguido por 48% que apontam para o desenvolvimento e teste de software. Outros 48% veem a IA generativa como facilitadora de autosserviço de dados e análises.
Não é surpresa que a IA generativa seja a maior tempestade tecnológica dos últimos 40 anos, segundo Dane Anderson, vice-presidente sênior de pesquisa internacional e produtos da Forrester.
Segundo Anderson, ela segue tecnologias anteriores de “ponto de inflexão” que viram a computação em nuvem surgir em 2009 e a onda da internet móvel e de smartphones crescer em 2007. O ponto de inflexão da World Wide Web ocorreu na década de 1990, enquanto os computadores pessoais deixaram sua marca em 1981.
Algumas dessas inovações trouxeram mudanças maiores do que outras, criando tanto oportunidades quanto desafios, ele acrescentou. Com o surgimento da IA generativa, o analista previu que os sites “estáticos” serão gradualmente abandonados nos próximos 20 anos.
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Em vez disso, os usuários irão evoluir para solicitar ou fazer uma pergunta, para a qual receberão uma resposta que é continuamente atualizada no backend – alimentada pela IA generativa – e personalizada para uma experiência interativa aprimorada.
Essas mudanças nos sites também afetarão as pesquisas, que deixarão de ser tão centrais ou críticas como são agora, disse Anderson.
Essas transformações significativas acontecerão ao longo de vários anos. No curto prazo, a iminente chegada de mais LLMs (modelos de aprendizado de linguagem) no mercado significa que as organizações precisarão avaliar cuidadosamente suas opções e determinar quais modelos são mais adequados para os resultados desejados.
Anderson também destacou o potencial de que mais jogadores do mercado comecem a incorporar capacidades de IA generativa gratuitamente em seus aplicativos corporativos existentes.
Por fim, o valor para as empresas não está na camada em que os LLMs operam, disse Leslie Joseph, analista principal da Forrester, porque esse segmento de mercado será comoditizado à medida que mais LLMs surgirem, ele acrescentou.
Joseph instou os fornecedores de software a começarem a integrar recursos de IA generativa em seus produtos, em vez de oferecer essas ferramentas principalmente como sua versão equivalente ao ChatGPT. Essa abordagem refinada ajudará a impulsionar um ambiente de trabalho onde as capacidades de IA generativa sejam mais enraizadas na forma como os funcionários trabalham e tornem a tecnologia mais acessível para as empresas, ele disse.
