A IA generativa tem gerado um entusiasmo global, impulsionando um interesse crescente nas organizações empresariais. Essa tecnologia abrange 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 provável de ser considerada correta para um determinado prompt.
A capacidade da IA de interagir com humanos e gerar conteúdo aceitável tem inúmeras aplicações comerciais. Desde o suporte ao cliente até o marketing e design, a IA generativa se tornou um diferencial competitivo para muitos produtos de software. No entanto, a corrida para ser o primeiro a lançar uma aplicação de IA pode não ser suficiente para justificar seu investimento. As empresas estão cada vez mais preocupadas com o retorno sobre o investimento (ROI) da IA antes de investir mais dinheiro em sua adoção.
Como Melhorar o ROI da IA Generativa
Estabeleça uma Metodologia de Medição de ROI
Para maximizar o ROI da IA generativa, é crucial estabelecer uma metodologia clara para medir os resultados. Estruturas de medição comuns para ROI já foram sugeridas para a cibersegurança e podem ser aplicadas a outros campos. A abordagem ideal pode variar de indústria para indústria, mas ter uma metodologia estabelecida é essencial para evitar suposições tendenciosas e ilusões.
Envolva os Stakeholders na Adoção da IA
Outro aspecto importante é garantir que os stakeholders estejam envolvidos na adoção da IA. Independentemente de quão inteligente seja a solução, ela será uma perda de tempo e recursos se as pessoas não a utilizarem. Isso pode exigir um gerenciamento cuidadoso de mudanças durante a transição.
Considere a Supervisão Humana
Devido às limitações dos modelos generativos, a supervisão humana ainda é necessária para muitas aplicações de IA generativa. 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 Atualizado com Processos e Regulamentações
A confiabilidade e a viabilidade de custo dos provedores de serviços de IA generativa também são questões importantes. No último ano, houve vários processos privados e de ação coletiva contra empresas como OpenAI, Microsoft e Midjourney por detentores de direitos autorais cujos materiais foram usados para treinar IA sem permissão ou consentimento. Isso pode resultar em regulamentações rigorosas e um aumento significativo de custos.
Tabela de Comparação de Ferramentas de IA Generativa
| Ferramenta de IA Generativa | Principais Aplicações | Supervisão Humana Necessária | Custo Estimado |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Suporte ao Cliente, Marketing | Sim | Alto |
| Midjourney | Design Gráfico | Sim | Médio |
| OpenAI | Pesquisa e Desenvolvimento | Sim | Alto |
| Google Bard | Suporte ao Cliente, Marketing | Sim | Alto |
| Stable Diffusion | Design Gráfico | Sim | Médio |
Perguntas Frequentes
1. Como medir o ROI da IA generativa?
Para medir o ROI da IA generativa, é importante estabelecer uma metodologia clara que pode variar de indústria para indústria. Estruturas de medição comuns para ROI já foram sugeridas para a cibersegurança e podem ser aplicadas a outros campos.
2. Por que é importante envolver os stakeholders na adoção da IA?
Envolver os stakeholders é crucial porque, independentemente de quão inteligente seja a solução, ela será uma perda de tempo e recursos se as pessoas não a utilizarem. Isso pode exigir um gerenciamento cuidadoso de mudanças durante a transição.
3. A supervisão humana é necessária para a IA generativa?
Sim, devido às limitações dos modelos generativos, a supervisão humana ainda é necessária para muitas aplicações de IA generativa. Essa necessidade define limites para o quanto essa solução pode realmente aumentar a produtividade.
4. Quais são os riscos legais associados à IA generativa?
Houve vários processos privados e de ação coletiva contra empresas como OpenAI, Microsoft e Midjourney por detentores de direitos autorais cujos materiais foram usados para treinar IA sem permissão ou consentimento. Isso pode resultar em regulamentações rigorosas e um aumento significativo de custos.
5. Quais são as alternativas à 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 por décadas para coisas como otimização da cadeia de suprimentos, sistemas de diagnóstico e produtos de consumo.
Conclusão
A IA generativa oferece um potencial enorme para as empresas, mas também apresenta desafios significativos. Para maximizar o ROI, é essencial estabelecer uma metodologia clara para medir os resultados, envolver os stakeholders, considerar a supervisão humana e ficar atualizado com as regulamentações.
Embora a IA generativa tenha suas limitações, outros subcampos da IA também oferecem oportunidades valiosas. 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 a adoção futura à luz dessas medições.
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