É possível fazer da IA Generativa uma verdadeiro aliada da produtividade nas empresas?
13 de novembro de 2023UiPath discute o tema e fornece algumas maneiras de usar melhor a tecnologia da inteligência artificial generativa
A IA generativa tem ajudado profissionais de todo o mundo a alcançar um aumento significativo na produtividade pessoal. Mas no mundo corporativo, as lideranças estão atentas a uma série de desafios que a tecnologia traz.
De acordo com uma pesquisa da Workday com mais de 2.300 executivos de empresas, 43% dos entrevistados estavam “preocupados com a confiabilidade da IA e do aprendizado de máquina (ML)”.
Apesar das dúvidas e limitações que ainda existem, a tecnologia avança em ritmo acelerado. De acordo com o relatório Global Data “GlobalData Market Opportunity Forecasts to 2027: Generative AI”, “o mercado global de IA generativa foi avaliado em US$ 1,75 bilhão em 2022 e crescerá a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 79,96% para atingir um valor de US$ 33,03 bilhões até 2027”.
O estudo mostra que os Estados Unidos são o país com o maior mercado para IA generativa, enquanto o Brasil e a Índia estão entre os mercados que mais crescem.
A IA generativa foi um dos temas do FORWARD VI, evento organizado pela UiPath, empresa líder em automação empresarial, para discutir tendências tecnológicas globais e entre os insights produzidos no encontro estão:
Estamos na era da IA?
Muitas pessoas ainda acreditam que a IA é uma tecnologia completamente nova, mas os pesquisadores a estudam há pelo menos meio século.
Para chegar mais perto de replicar a inteligência humana, redes neurais artificiais foram criadas nas últimas décadas que refletem a forma como nosso cérebro funciona. O progresso acelerou a partir de 2021, com uma grande variedade de unidades de processamento gráfico (GPUs).
Como fazer da IA uma colaboradora no trabalho e não apenas uma consultora
À medida que as capacidades perceptivas da IA aumentaram, os pesquisadores começaram a explorar o seu potencial gerador.
Em 2019, eles decidiram treinar um LLM em grande parte da internet e pediram a um LLM que gerasse a próxima palavra em uma frase. Como vimos com LLMs como o ChatGPT, os resultados têm sido surpreendentes.
Estes sistemas não geram apenas pedaços de código ou texto – dados os vastos dados linguísticos disponíveis online, adquiriram uma profundidade de compreensão cultural anteriormente considerada inatingível.
Desafios atuais da IA
A IA especializada traz modelos altamente personalizados que são rápidos, baratos e possuem uma compreensão detalhada dos dados de negócios.
São altamente eficazes em tarefas específicas, como extrair informações de comunicações e documentos, incluindo faturas, contas e recibos.
No entanto, eles são menos eficazes quando confrontados com discrepâncias fora dos exemplos nos quais foram treinados.
Portanto, para que a IA realmente vá além das tarefas pessoais e aumente a produtividade empresarial, ela precisa funcionar.
Segundo Luke Palamara, VP de gerenciamento de produtos de IA da UiPath, para que isso seja possível, existem três ingredientes críticos: contexto, ação e confiança.
“A IA é tão boa quanto a informação que você fornece”, disse Palamara. “Mesmo que você tenha o melhor agente de atendimento ao cliente do mundo, ele não conseguirá ajudar os clientes se não estiver ciente das políticas da empresa”, explica.
Para ser produtiva no nível empresarial, a IA precisa assumir outras tarefas, como mover dados entre sistemas, responder aos clientes e fazer pedidos automaticamente.
Paralelamente, muitos líderes empresariais estão ansiosos por adotar a IA, mas ainda não têm um nível suficiente de confiança nela. “A confiança é a base. Se não pudermos confiar nesses sistemas, em última análise, não seremos capazes de usá-los”, disse Dr. Ed Challis, chefe de estratégia de IA da UiPath.
Os investigadores concordam que apenas a aprendizagem ativa permite à IA propor os seus próprios algoritmos, em vez de depender da rotulagem manual de dados.
Por exemplo, tradicionalmente, treinar um modelo para identificar um gato requer rotular manualmente as imagens do gato. No entanto, com a aprendizagem ativa, a IA pode auto aprender a reconhecer um gato numa imagem e validar as suas identificações com feedback humano.
Um humano ainda é necessário no circuito
Por mais poderoso que seja o aprendizado ativo com IA, ele ainda requer um ser humano no circuito para garantir confiança e precisão.
Challis e Palamara destacam que o ser humano é fundamental, não só para aprender IA, para fornecer as informações necessárias para ampliar sua capacidade e torná-la uma verdadeira aliada da produtividade nas empresas, mas também para garantir segurança e governança.
Em suma, a IA é importante e irá avançar, mas seremos sempre nós, humanos, quem terá a palavra final e precisamos fazer isso de forma responsável.
Sobre a UiPath
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A UiPath Business Automation Platform, com a tecnologia de IA, combina a solução líder de automação robótica de processos (RPA), com um conjunto completo de recursos para entender, automatizar e operar processos de ponta a ponta, oferecendo uma relação exclusiva de criação de valor.
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