3 passos para uma boa implementação de IA generativa
A IA generativa tomou o mercado de tecnologia de assalto nos últimos 12 meses. Estratégias eficientes de implementação da tecnologia, no entanto, ainda não são claras para muitas empresas. Por conta disso, são necessários alguns cuidados antes de abraçar soluções deste tipo dentro das organizações.
Durante a Futurecom 2023, que acontece nesta semana, em São Paulo, esses cuidados foram tema de debate durante o painel ‘Onde a IA generativa encontra os negócios (e a sociedade)?‘. Da discussão, três pilares surgiram como passos essenciais para a implementação de uma boa estratégia da IA generativa.
Objetivo de negócio
Para Claudia Nolla, executiva de projetos de transformação digital e soluções cognitivas da IBM Brasil, o mundo está “no meio da revolução da inteligência artificial”. Apesar de já existirem desde o século passado, as soluções de IA ganharam nova escala ao longo dos últimos e foram democratizadas. Com isso, se tornaram um novo diferenciador de negócio e canal de inovação para a empresa.
Mas, assim como com qualquer outra tecnologia, é importante entender se a IA generativa é a solução ideal para seu problema de negócio antes de começar qualquer projeto. “Se deixar encantar pelo potencial da IA generativa é fácil”, pontuou Claudia. “Mas o importante é que os projetos tenham resultados mensuráveis e que possam ser mostrados para a organização. Esse investimento precisa trazer resultados.
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Izabela Anholett, CTO da Exame, ecoou o ponto. A Exame tem adotado ferramentas de IA generativa dentro de casa para o desenvolvimento de novos produtos – uma ferramenta de sugestão de publicações para leitores do veículo é um exemplo. O primeiro passo, no entanto, foi o estudo sobre os potenciais de soluções de IA generativa e de como elas se encaixariam como negócio da empresa.
“Toda aplicação de IA, não só de IA generativa, tem que sanar uma dor, tem que resolver um problema de negócio”, disse a executiva. “Senão todo mundo usa por um, dois meses, mas depois esquece. Para cada machucado, você usa um remédio diferente. Então pense no que você quer resolver.”
Educação
O segundo passo para um projeto eficiente de IA generativa está na educação das pessoas sobre o tema. O Bradesco é exemplo disso. Segundo Walkiria Marchetti, CIO do banco, a chegada do ChatGPT gerou um “calor” dentro da organização – o que motivou a tecnologia do banco a iniciar um processo de letramento em IA entre gestores e funcionários.
“Colocamos todos os executivos juntos – começando pelo board – para explicar o que era o Chat GPT”, afirmou. “É importante entender os diferenciais da tecnologia – porque mesmo dentro da IA generativa, há vários sabores”. O letramento continuou com com diretores e outras lideranças da empresa. Paralelamente, o banco tirou proveito de seus “influenciadores de inovação” para provocar áreas de negócio a pensarem em soluções com IA.
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“Fizemos vários brainstorms de uso de IA generativa e cada área de negócio preparou seu case”, contou. Um dos exemplos de projetos gerados é um trabalho em que colaboraram economistas e cientistas de dados da companhia, para monitoramento e análises de produtivas de reuniões do Comitê de Política Monetária (Copom).
“O conceito é o da cocriação”, disse Walkiria. “A IA generativa não é algo que vai substituir uma tarefa que você faz, mas que vai te ajudar a fazer melhor algo que você já faz muito bem”, finalizou.
Governança
Por fim, a governança dos dados envolvidos nos projetos de IA generativa é um passo essencial para garantir não só o bom funcionamento dos modelos, mas e conformidade das corporações com regras vigentes. O alerta veio de Miriam Wimmer, diretora da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD).
“Quando a gente incorpora a IA generativa nos negócios, tanto públicos quanto privados, é preciso estar atento aos riscos: riscos de violação dos dados de terceiros e do processamento intenso de várias fontes. Muitas vezes o uso de IA generativa pode estar gerando uma violação de dados acidental”, indicou.
Miriam lembrou ainda que projetos envolvendo IA generativa, na maioria dos casos, vão acabar envolvendo algum tipo de dado pessoal. Por conta disso, a governança destes dados é fundamental.
“Ao mesmo tempo que temos que reconhecer os benefícios, precisamos implementá-la de maneira cuidadosa, com reflexão e em busca da compreensão de como os dados estão sendo utilizados nas bases de treinamento”, completou. “Também temos que nos ater ao princípio da necessidade: não se deve tratar mais dados do que o necessário para o objetivo buscado.”
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