Explorando a IA generativa para maximizar experiências, tomada de decisões e valor de negócios

Na primeira parte desta série de três partes, foi descrita a IA generativa e como ela funciona.

A IBM Consulting vê um valor comercial tangível no aumento das implementações corporativas existentes de IA com IA generativa para melhorar o desempenho e acelerar o time to value. Existem quatro categorias de recursos drasticamente aprimorados que esses modelos oferecem:

• Resumos, conforme visto em exemplos como interações com a central de atendimento, documentos como relatórios financeiros, artigos de analistas, e-mails, notícias e tendências da mídia.
• Pesquisa semântica, conforme visto em exemplos como avaliações, base de conhecimento e descrições de produtos.
• Criação de conteúdo, conforme visto em exemplos como documentação técnica, histórias de usuários, casos de teste, dados, geração de imagens, IU personalizada, personas e texto de marketing.
• Criação de código, conforme visto em exemplos como copiloto de código, pipelines, arquivos docker, scripts Terraform, conversão de histórias de usuários para o formato Gherkin, diagramas como código, artefatos de arquitetura, modelos de ameaças e código para aplicações.

Com essas melhorias, é fácil ver como todos os setores podem reinventar seus processos principais com a IA generativa.

Os principais casos de uso fazem mais do que simplesmente reduzir custos. Elas contribuem para a satisfação dos funcionários, a confiança dos clientes e o crescimento dos negócios. Essas não são possibilidades voltadas para o futuro, porque as empresas estão usando a IA generativa hoje para obter valor comercial rápido, incluindo melhoria na precisão e insights quase em tempo real sobre as reclamações dos clientes para reduzir o tempo de descoberta de insights, redução do tempo para que as auditorias internas mantenham a conformidade regulatória e ganhos de eficiência para testes e classificação.

Embora esses casos iniciais e os resultados que eles entregaram sejam animadores, o trabalho envolvido na criação de soluções de IA generativa deve ser desenvolvido com cuidado e com atenção crítica aos possíveis riscos envolvidos, incluindo:

    Viés: como acontece com qualquer modelo de IA, os dados de treinamento tem um impacto nos resultados que o modelo produz. Modelos de base são treinados com grandes volumes de dados coletados da Internet. Consequentemente, os vieses que existem inerentemente nos dados da Internet são captados pelos modelos treinados e podem aparecer nos resultados que os modelos produzem. Embora haja maneiras de mitigar esse efeito, as empresas precisam ter mecanismos de governança para entender e lidar com esse risco.
    Opacidade: os modelos de base também não são totalmente auditáveis ou transparentes devido à natureza "autossupervisionada" do treinamento do algoritmo.
    Alucinação: os LLMs podem produzir "alucinações", resultados que até atendem ao prompt do ponto de vista da forma, mas são factualmente incorretos. Novamente, as empresas precisam ter mecanismos de governança fortes para mitigar esse risco.
    Propriedade intelectual: há questões não respondidas relacionadas às implicações legais e a quem pode possuir os direitos do conteúdo gerado por modelos treinados com materiais possivelmente protegidos por direitos autorais.
    Segurança: esses modelos são suscetíveis a riscos de dados e segurança, incluindo ataques de injeção de prompt.

Ao se envolverem em projetos de IA generativa, os líderes empresariais devem implementar mecanismos fortes de ética e governança de IA para mitigar os riscos envolvidos. Com a ajuda da metodologia IBM Garage, a IBM pode ajudar os líderes de negócios a avaliar cada iniciativa de IA generativa sobre o nível de risco e a precisão necessária para a produção. Na primeira onda, os clientes podem priorizar casos de uso internos voltados para os funcionários em que a produção é avaliada por humanos e não exige um alto grau de precisão.

A IA generativa e os LLMs trazem novos perigos ao campo da IA, e não afirmamos ter todas as respostas para as perguntas que essas novas soluções levantam. A IBM Consulting tem o compromisso de aplicar uma introspecção ponderada durante as interações com empresas, governos e a sociedade em geral e garantir uma representação diversificada de perspectivas na busca por respostas para essas perguntas.

Saiba mais sobre esta série de três partes lendo a primeira ou a terceira parte e entre em contato com um especialista para iniciar uma conversa sobre suas necessidades.