Como Melhorar o ROI da IA Generativa

A IA generativa tem gerado um interesse global, impulsionando sua adoção em diversas organizações empresariais. Essa tecnologia engloba ferramentas baseadas em modelos generativos que utilizam probabilidade estatística para produzir sequências de dados prováveis.

Por exemplo, chatbots podem fornecer respostas prováveis ao determinar qual sequência de palavras seria estatisticamente mais provavelmente considerada a resposta correta para o prompt.

Entendendo o Potencial da IA Generativa

A capacidade da IA de interagir com agentes humanos e gerar conteúdo aceitável tem inúmeras aplicações comerciais, desde suporte ao cliente até marketing e design. No entanto, a corrida para ser o primeiro a lançar uma aplicação de IA não é mais suficiente para justificar sua adoção.

As empresas estão cada vez mais preocupadas com o retorno sobre o investimento (ROI) da IA antes de investir mais dinheiro nessa tecnologia.

A Importância do ROI na Adoção de IA Generativa

Implementar rapidamente novas soluções de IA para capturar a atenção do público pode ser uma estratégia de marketing eficaz, mas essas implementações requerem investimentos consideráveis.

À medida que o hype inicial se dissipa, as condições econômicas forçam as empresas a pensar mais sobre o ROI desses investimentos. A questão é: as ferramentas de IA generativas podem demonstrar um ROI substancial rápido o suficiente para justificar sua adoção?

Tendências e Desafios na Adoção de IA

Nos cinco anos anteriores ao surgimento do ChatGPT, o entusiasmo pela IA parece ter estagnado, com a proporção de empresas que a adotaram se estabilizando entre 50 e 60 por cento. A onda de lançamentos de ferramentas de IA generativas impulsionou uma onda de investimentos em startups de IA e adoção no ano passado.

Economistas da Goldman Sachs preveem que os investimentos em IA podem chegar a 200 bilhões de dólares globalmente, mas isso acontecerá antes que a adoção de IA possa aumentar significativamente a produtividade.

Tabela de Tendências na Adoção de IA

Limitações e Riscos da IA Generativa

Os efeitos da IA generativa são limitados pela natureza dos modelos generativos. Adivinhar respostas adequadas com base na probabilidade estatística pode levar a resultados imprevisíveis, incorretos ou sem sentido. Em alguns casos, esses resultados podem ser administráveis, mas em outros, podem não ser rentáveis. Para indústrias que dependem de precisão, como medicina e direito, a IA generativa apresenta tantos riscos quanto benefícios.

Como Melhorar o ROI da IA Generativa

Estabeleça uma Manera de Medir o ROI

Para melhorar o ROI da adoção de IA, é essencial estabelecer uma maneira de medir o ROI das ferramentas de IA. Usar estruturas de medição comuns para ROI, como as sugeridas para medir o ROI da adoção de IA em cibersegurança, pode ajudar a compreender o verdadeiro efeito da IA em outros campos. A abordagem ideal para medição pode variar de indústria para indústria, mas ter uma metodologia estabelecida é crucial para evitar suposições tendenciosas.

Envolva os Stakeholders na Adoção da IA

Outra parte importante do alinhamento da implantação de IA com os objetivos de ROI é envolver os stakeholders. Não importa o quão inteligente seja a solução de IA, ela será uma perda de tempo e recursos se as pessoas não a usarem. Isso pode exigir um gerenciamento cuidadoso de mudanças durante a transição.

Considere a Supervisão Humana para Ferramentas de IA

A supervisão humana ainda é necessária para muitas aplicações da IA generativa devido às suas limitações. Essa necessidade define limites para o quanto essa solução pode realmente aumentar a produtividade e até que ponto os retornos podem ser razoavelmente esperados em um curto período de tempo.

Fique por Dentro dos Últimos Processos e Regulamentações sobre IA

A confiabilidade e a viabilidade de custo dos provedores de serviços de IA generativa são questões importantes. Vários processos privados e de ação coletiva contra empresas como a OpenAI, a Microsoft e a Midjourney por detentores de direitos autorais cujos materiais foram usados para treinar IA sem permissão ou consentimento podem resultar em regulamentações rigorosas e um aumento significativo de custos no geral.

O Potencial da IA Generativa

O potencial econômico da IA generativa ainda está para ser decidido, mas os resultados iniciais não são promissores para a maioria das empresas que não são gigantes da tecnologia ou têm orçamentos sérios de pesquisa e desenvolvimento. A tecnologia em si sofre de problemas inerentes que não podem ser totalmente resolvidos, apenas mitigados em certos casos. Além disso, precisa de supervisão humana e há sérias questões sobre seu futuro quando a poeira baixar sobre as atuais batalhas legais.

Explorando Outros Subcampos da IA

Felizmente, o campo da IA é amplo, e a IA generativa é apenas o mais recente de seus muitos subcampos. Outros incluem computação inspirada biologicamente, aprendizado federado e IA causal. Para descobrir todo o potencial comercial da IA, as empresas podem precisar ir além das soluções de IA generativa e olhar cada vez mais para os desenvolvimentos nesses outros subcampos. Eles têm sido usados com sucesso por décadas para coisas como otimização da cadeia de suprimentos, sistemas de diagnóstico e produtos de consumo, como o ABS do seu carro ou o foco automático da sua câmera digital.

Perguntas Frequentes

1. O que é IA generativa?

IA generativa é uma tecnologia que utiliza modelos generativos baseados em probabilidade estatística para produzir sequências de dados prováveis. Exemplos incluem chatbots que geram respostas prováveis com base em prompts.

2. Como a IA generativa pode melhorar o ROI?

Melhorar o ROI da adoção de IA exige uma estratégia abrangente para implementar soluções de IA, incluindo a medição do ROI, o envolvimento dos stakeholders, a supervisão humana e o acompanhamento das últimas regulamentações sobre IA.

3. Quais são os riscos da IA generativa?

A IA generativa pode levar a resultados imprevisíveis, incorretos ou sem sentido, o que pode ser problemático para indústrias que dependem de precisão, como medicina e direito. Além disso, há questões legais e regulatórias que podem aumentar os custos.

4. Quais são os subcampos da IA além da IA generativa?

Além da IA generativa, outros subcampos da IA incluem computação inspirada biologicamente, aprendizado federado e IA causal. Esses subcampos têm sido usados com sucesso em várias aplicações comerciais.

5. Como as empresas podem decidir se investem em IA generativa?

As empresas devem considerar o ROI de curto prazo e os benefícios de longo prazo, bem como os riscos e regulamentações associados à IA generativa. Consultar especialistas no campo pode ajudar a tomar decisões informadas.

Conclusão

A IA generativa tem um potencial enorme, mas também enfrenta desafios significativos. Para melhorar o ROI da adoção de IA, é crucial estabelecer métodos de medição, envolver stakeholders, considerar a supervisão humana e ficar por dentro das regulamentações.

Enquanto a IA generativa continua a evoluir, as empresas devem explorar outros subcampos da IA para descobrir todo o potencial comercial dessa tecnologia. À medida que o hype sobre a IA generativa se estabiliza, será interessante ver como as empresas abordam a medição do ROI da IA e tomam decisões sobre adoção futura à luz dessas medições.