O potencial transformador da IA generativa

A IA atingiu o seu ponto de viragem, com a IA generativa a capturar a imaginação do mundo dos negócios. Quais são alguns dos possíveis casos de uso e como as organizações podem se preparar para eles?

Após anos de discussão e aparentemente pouco progresso, o repentino boom da IA pegou a maioria da população de surpresa.

Swami Sivasubramanian, vice-presidente de banco de dados, análise e aprendizado de máquina (ML) da Amazon Web Services (AWS), acredita que essa explosão de interesse se deve ao fato de a tecnologia finalmente ter atingido seu “ponto de inflexão”. Os modelos de IA e ML estão agora em um nível de sofisticação e funcionalidade em escala suficiente para que valor seja gerado a partir de seu uso.

“A IA generativa capturou a nossa imaginação”, diz Sivasubramanian. “Acredito que isso transformará todas as aplicações, indústrias e negócios.”

A chave para esse avanço é o avanço na variedade de dados que os modelos podem consumir e nos múltiplos resultados que eles podem produzir. Anteriormente, os algoritmos de ML exigiriam dados altamente específicos ou “rotulados” para produzir uma saída definida.

Agora, os modelos fundamentais (FMs) são treinados usando uma gama mais ampla de informações e podem produzir uma variedade de resultados complexos, como vídeo ou imagens. Fundamentalmente, os FMs podem ser ajustados para atender aos requisitos de uma aplicação ou caso de uso, reduzindo o tempo de lançamento de novos produtos ou funcionalidades no mercado.

“Podemos aproveitar enormes quantidades de dados complexos para capturar e apresentar conhecimento de formas mais avançadas, mapeando entradas complicadas em resultados complicados”, afirma Sivasubramanian. “O que costumava levar meses para os cientistas desenvolverem um modelo de aprendizado de máquina para uma tarefa agora pode ser feito de forma relativamente fácil com um modelo e ajustes finos.”

Todos os setores empresariais podem colher os benefícios desses avanços. Por exemplo, a capacidade de gerar vídeo, áudio e conteúdo escrito com rapidez pode ajudar a melhorar a eficiência dos trabalhadores em muitas funções de uma organização. E a experiência do cliente pode ser melhorada através de interações de chatbot de maior qualidade.

A IA generativa poderia ter capacidades verdadeiramente transformadoras na aceleração do tempo de colocação no mercado nos principais setores de investigação e desenvolvimento, incluindo serviços de saúde e de vida e transportes.

“O potencial é enorme”, diz Phil Le Brun, estrategista empresarial e evangelista da AWS. “Imagine as empresas farmacêuticas acelerando o design de terapias genéticas, os mutuários tendo experiências de conversação ricas com os provedores de hipotecas que aprovam rapidamente os seus empréstimos, ou todos em todos os lugares ganhando oportunidades através da ampliação do acesso ao conhecimento contínuo e aos caminhos educacionais.”

A AWS está ajudando seus clientes a acessar esses novos recursos por meio do Amazon Bedrock, um serviço totalmente gerenciado baseado em nuvem que oferece opções de FMs de alto desempenho que oferecem acesso a aplicativos generativos de IA por meio de uma única API.

O Amazon Bedrock apresenta aplicativos universalmente úteis, como o atendimento de reclamações de clientes por meio de “agentes de IA”, aproveitando os dados existentes da empresa sem qualquer intervenção manual da equipe humana. Por meio do Amazon QuickSight, os dados podem ser coletados de todas as organizações e gerados em relatórios de business intelligence a partir de instruções escritas, acelerando rapidamente a tomada de decisões. Para clientes médicos, o AWS HealthScribe pode automatizar a documentação por meio de entrada de voz, permitindo que médicos e enfermeiros passem mais tempo tratando seus pacientes.

O acesso a esses serviços por meio de uma única API oferece um enorme potencial para as empresas trabalharem com mais eficiência e produzirem seus próprios aplicativos inovadores com rapidez.

Para aproveitar ao máximo essas inovações, as organizações devem tomar algumas medidas importantes. Sivasubramanian disse que as empresas devem primeiro garantir que tenham acesso aos melhores FMs da categoria para aproveitar seus aplicativos e desenvolver a capacidade de sua própria empresa. Para fazer isso, eles precisarão de um ambiente seguro e privado baseado em nuvem, onde possam personalizar modelos usando seus próprios dados.

Isto deverá então permitir que as empresas retirem o trabalho pesado dos funcionários, criando ferramentas generativas baseadas em IA fáceis de usar que aumentam a produtividade. Por fim, é vital uma infraestrutura otimizada para aprendizado de máquina, que possa ser construída com baixo custo e baixa latência. Le Brun enfatiza o papel da nuvem no fornecimento desses pilares de sucesso.

“Você se lembra daqueles programas de TV que você assistia quando criança, aqueles que alertavam: ‘Não tente isso em casa’? Eu daria uma variante deste aviso com IA generativa: ‘Não tente isso sem a nuvem’”, diz ele.

“A nuvem é o facilitador da IA generativa, disponibilizando data lakes econômicos, GPUs e computação provisionadas de forma sustentável, redes de alta velocidade e custos baseados no consumo.”

Le Brun também afirma que as empresas devem abordar a sua gestão de dados antes de empreenderem uma estratégia de IA generativa, uma vez que informações isoladas ou fragmentadas impedirão a sua adoção. Os líderes terão de abordar os valores da empresa para garantir que a tecnologia seja utilizada de uma forma que beneficie as partes interessadas em todos os níveis da organização.

“O mundo da IA generativa é incrivelmente excitante, mas a tecnologia raramente funciona no vácuo”, diz Le Brun. “Enfrente a lei das consequências não intencionais. Comece considerando sua posição em relação à ética, transparência, atribuição de dados, segurança e privacidade com IA. Como você pode garantir que a tecnologia seja usada de maneira precisa, justa e adequada?”

Sivasubramanian afirma que a adoção generalizada de FMs deve democratizar o uso de IA generativa em toda a organização. Se estes passos forem alcançados, os líderes deverão ser capazes de atingir esse objetivo, ao mesmo tempo que ampliam rapidamente as inovações que geram valor para os seus clientes e acionistas.

Post original: https://www.raconteur.net/technology/the-transformative-potential-of-generative-ai