Muitos falam sobre IA generativa na nuvem, mas são poucas as ações concretas nesse sentido. É mais aconselhável garantir que todos os elementos estejam prontos antes de iniciar projetos dispendiosos.
A utilização da nuvem apresenta diversas vantagens para a aplicação de modelos de inteligência artificial generativa, tema que tem sido amplamente debatido. Em resumo, a nuvem oferece capacidade de processamento escalável, flexibilidade e facilidade de acesso, o que possibilita às empresas explorarem todo o potencial da inteligência artificial generativa.
A estrutura em nuvem possibilita a disponibilidade constante de grandes conjuntos de dados para treinamento. Embora o custo possa ser elevado, a infraestrutura em nuvem também simplifica a criação e aprimoramento de modelos. Adicionalmente, viabiliza um treinamento e uma inferência mais rápidos e eficazes dos modelos, tornando a inteligência artificial generativa mais acessível para diversos usuários.
A adoção está ocorrendo de forma mais demorada do que o previsto.
Com base nas informações divulgadas pela imprensa, pode-se ter a impressão de que a inteligência artificial generativa está sendo amplamente celebrada. No entanto, a realidade da sua adoção é distinta. Embora os benefícios da IA generativa na nuvem sejam evidentes, não parece haver um aumento significativo no uso, ao contrário do que muitos imaginam. Existem razões válidas para isso.
A falta de competências é um desafio significativo. O uso de modelos de IA generativa em plataformas de computação em nuvem exige conhecimento em aprendizado de máquina, computação em nuvem e engenharia de dados em um nível que atualmente não está disponível para garantir o sucesso com essa tecnologia.
As empresas necessitam de profissionais altamente capacitados que tenham um amplo entendimento da tecnologia de IA generativa e de como ela pode agregar valor ao negócio. Portanto, embora muitas empresas estejam debatendo sobre a IA generativa, ainda não estão agindo.
IA generativa, assim como IA de modo geral, não pode ser dominada rapidamente. Requer meses de análise de dados, implementação de modelos, ajustes e a capacidade de identificar quando algo está funcionando corretamente. Eu admiro aqueles que adiam a implementação até adquirirem as habilidades necessárias; experiências com implementações em nuvem mostram que a falta de arquitetos e desenvolvedores qualificados frequentemente leva ao fracasso dos projetos.
Com isso dito, algumas empresas estão progredindo sem possuírem as competências essenciais. No ano que vem, poderemos testemunhar as consequências dessas falhas, quando a ressaca gerativa da IA inevitavelmente se manifestar. Quero destacar essa questão.
Ainda não há dados prontos disponíveis. Para que os modelos de IA generativa funcionem de forma eficaz, é necessário que os dados sejam de alta qualidade. Muitas empresas enfrentam dificuldades para adquirir, limpar e processar os dados adequadamente, especialmente se estes provêm de fontes diversas, levando em consideração questões de privacidade e regulamentos de gerenciamento de dados.
As empresas precisam dedicar esforços e recursos para assegurar que os dados estejam disponíveis e de qualidade antes de considerar a utilização da inteligência artificial generativa na nuvem. Esse processo demanda mais tempo e investimento do que muitas organizações imaginam. Avançar sem resolver as questões relacionadas aos dados é arriscado, sendo recomendável adiar a implementação da AI generativa na nuvem até que essa questão seja resolvida.
A formulação de políticas é desafiadora e suscetível a críticas políticas. Como evitar o viés que pode resultar em ações legais contra você? Você está enfrentando desafios de regulamentação de dados ao lidar com informações não reguladas, empregando inteligência artificial generativa e combinando dados regulados? Como essa tecnologia afeta a situação das pessoas deslocadas?
A utilização da inteligência artificial generativa na nuvem pode ser cara, especialmente se não for devidamente otimizada. As empresas devem analisar com atenção os recursos em nuvem necessários para treinar modelos e realizar inferências, a fim de encontrar um equilíbrio entre custo e desempenho. Muitas vezes, as empresas acabam gastando em excesso sem obter um valor significativo em retorno. É comum cometer esses erros ao adotar novas tecnologias na nuvem, como computação sem servidor e orquestração de contêineres. É importante ter cautela para não repetir esses mesmos erros ao lidar com a alavancagem da IA generativa na nuvem.
Qual é a expectativa?
Paráfrase: Se a inteligência artificial generativa na nuvem vai avançar lentamente, quando atingirá um ponto de destaque? Para a maioria das pessoas, isso levará mais tempo do que o previsto.
Acredito que veremos diversas demonstrações práticas no próximo ano, evidenciando as potencialidades dessa tecnologia. Contudo, as provas de conceito têm limitações quanto à geração de valor para a empresa. Para alcançar esse objetivo, são necessários sistemas de produção que realizem tarefas de alto impacto, como aprimorar a experiência do cliente, automatizar de forma inteligente a cadeia de suprimentos, identificar riscos reais em seguros ou realizar diagnósticos mais precisos em pacientes por meio de uma experiência digital mais robusta. Ações que resultem em lucro.
Acredito que não seremos capazes de compreender completamente o potencial desse material nos próximos três ou quatro anos. Esse aspecto é frequentemente ignorado pela mídia de tecnologia devido ao foco constante em novidades imediatas, sem se preocupar com o futuro distante.
Entretanto, a inteligência artificial generativa representa uma significativa transformação na maneira como implementamos sistemas. É preferível aguardar e realizar a tarefa de maneira correta do que agir com pressa e falhar, ou até mesmo prejudicar o negócio. Muitos líderes de tecnologia podem se sentir tentados a agir de forma agressiva, devido à empolgação. No entanto, é provável que esses indivíduos estejam buscando emprego em alguns anos. Evite seguir esse caminho.
