O termo FOMO (medo de ficar de fora)que surgiu nas mídias sociais, é conhecido como o medo de perder experiências interessantes ou de perder oportunidades atraentes. Embora pareça algo exclusivo dos fóruns da Internet, esse fenômeno aplicado à implementação da inteligência artificial (IA) generativa é real e muitas empresas em todo o mundo sofrem com ele.
De acordo com relatórios recentes, as organizações estão sob pressão para adotar soluções de IA devido à sua crescente visibilidade e ao medo de serem deixadas para trás em termos de competitividade. Por exemplo, a pesquisa anual da PwC sobre líderes corporativos globais (2024) revela que 68% dos CEOs acreditam que a IA generativa aumentará a competitividade em seu setor.
Ao mesmo tempo, estão sendo analisados os primeiros resultados do impacto dessa tecnologia no ambiente de trabalho. De acordo com a pesquisa da PwC, os setores mais expostos à IA apresentam um crescimento de 4,8 vezes na produtividade do trabalho. Enquanto isso, 70% dos CEOs pesquisados acreditam que a IA mudará significativamente a maneira como suas empresas criam, fornecem e capturam valor nos próximos três anos.
No entanto, a implementação eficaz dessas ferramentas apresenta desafios que as empresas devem enfrentar para maximizar os benefícios da IA generativa.
Quais desafios dificultam a implementação ou o acesso à IA generativa?
Precisão e confiabilidade dos modelos
MC Kinsey afirma que um dos maiores desafios é garantir a precisão e a confiabilidade dos modelos de inteligência. A IA generativa, como os modelos de linguagem grande (LLMs) do tipo GPT-4, pode produzir resultados impressionantes, mas também é suscetível a erros conhecidos como "alucinações".
Esses erros podem minar a confiança na tecnologia e criar riscos significativos para as decisões de negócios. Um pequeno erro de cálculo ou equívoco pode perder centenas de milhares de dólares em questão de segundos.
Riscos de segurança e privacidade
A implementação da IA generativa apresenta sérios riscos à segurança e à privacidade. Para treinar esses modelos, eles são alimentados com dados que geralmente incluem informações confidenciais, e há o risco de vazamento ou uso indevido de dados. Além disso, os modelos podem ser vulneráveis a ataques que manipulam seus resultados.
Para evitar esses riscos, as empresas devem estabelecer políticas robustas de governança de dados e segurança cibernética e treinar todos os funcionários.
Integração e escalabilidade
A integração de soluções de IA nas operações existentes de uma empresa pode ser um processo complexo e caro. Muitas empresas acham difícil dimensionar essas soluções para além dos projetos-piloto.
A personalização dos modelos e a necessidade de infraestrutura tecnológica avançada são barreiras significativas para a implementação em larga escala.
Falta de transparência e explicabilidade
A transparência e a capacidade de explicar como e por que a IA generativa produz determinados resultados é uma área crítica que ainda precisa ser desenvolvida.
A falta de explicabilidade pode prejudicar a adoção da IA em setores em que é essencial entender e confiar em decisões automatizadas, como medicina e finanças.
Deslocamento e treinamento da força de trabalho
O impacto da IA na força de trabalho é outro grande desafio. Embora a IA tenha o potencial de aumentar a produtividade e criar novas funções, ela também pode levar ao deslocamento de trabalhadores.
As empresas precisam investir em programas de treinamento e reciclagem para preparar seus funcionários para trabalhar com novas tecnologias e se adaptar às mudanças no ambiente de trabalho.
Um futuro incerto
O que significa ser deixado de fora de algo tão poderoso, benéfico e revolucionário? Certamente, a sociedade no início do século XX estava fazendo essa mesma pergunta, imaginando cavalos mais rápidos enquanto Henry Ford revolucionava com seus automóveis. A história nos mostrou a resposta: a mudança não acontece da noite para o dia, mas acaba transformando tudo. Mais de 100 anos depois, ainda estamos debatendo o uso de novas tecnologias e sua evolução futura.
Atualmente, não há soluções 100% eficazes em IA generativa. Embora o sentimento externo possa ser natural, é aconselhável acompanhar o progresso em um mundo que está mudando muito mais rápido do que no século passado. Será que não usar IA generativa no futuro será como andar em carruagens puxadas por cavalos?
Por Fabricio González, diretor do Quantik Lab.
Com mais de 20 anos em TI, Fabricio se formou em Engenharia de Sistemas e Administração na Universidade de Salamanca. Ele foi mentor na Câmara Uruguaia de Tecnologia e colaborou com organizações como a JCI e a Singularity University. Atualmente, ele lidera projetos de software e inovação na Quantik.
Sobre a Quantik Lab
O Quantik Lab é a área do Grupo Quantik dedicada à pesquisa e desenvolvimento (P&D). Seu objetivo é incentivar e amadurecer a criação de novos produtos e tecnologias, que podem então ser ampliados. As idéias para explorar novos temas vêm tanto de clientes como de colaboradores.
Hoje, ele realiza pesquisas sobre metaverso, internet das coisas, mobilidade elétrica, experiência do cliente e cidades inteligentes.
