Celina Gomes para BlogFpM.
Se hoje queremos utilizar as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) Generativa para tarefas do dia-a-dia, como corrigir textos e substituir mecanismos de buscas, no âmbito corporativo deve-se sempre levar em conta que o resultado obtido é extraído de um grande modelo de dados (LLM), que contém informações de diversos tipos, como texto, imagens, vídeos, coletadas de diversas fontes.
De acordo com um artigo da Harvard Business Review (HBR), deve-se avaliar alguns fatores antes de implantar ferramentas em uma organização.

A primeira delas é a qualidade dos dados. Se a IA se baseia em dados, não basta tê-los em quantidade, mas em qualidade. A base de dados é adequada aos problemas que se deseja resolver? Isto é mais importante em questões técnicas ou no ambiente acadêmico.
Outra questão é a quantidade de soluções geradas. Caso não se tenha claro o objetivo final, pode-se despender esforço além do desejado para testar, avaliar e comparar as opções obtidas. O grande desafio para a utilização dos modelos é uma formulação adequada do problema a ser resolvido e investigado.
Além desta formulação, será necessário retroalimentar com feedbacks os modelos para termos melhor qualidade das soluções obtidas, mas muitas vezes esta atividade pode não ser facilmente identificada nem ser de simples implementação.
A conclusão é que, para termos ganhos expressivos na utilização da IA, e não apenas ganhos incrementais na operação, a solução dos problemas e sua evolução deve ser acompanhada cuidadosamente, a fim de se avaliar se a ferramenta utilizada está adequada aos objetivos do negócio. Caso contrário, o potencial da tecnologia não será aproveitado, e esta pode ser abandonada sem dar retorno.
Fonte de imagem: Freepik
Kommentare