O rápido avanço da tecnologia de IA tem cativado a atenção dos CEOs de empresas e conselhos de administração em todo o mundo. De acordo com um relatório recente da PwC, impressionantes 84% dos CIOs esperam incorporar a IA generativa (genAI) em seus modelos de negócios até 2024. Embora a genAI, sem dúvida, possua capacidades transformadoras, é crucial reconhecer que ela é apenas uma faceta do panorama da IA e pode não ser a solução ideal para todos os casos de uso.
O campo da IA passou por uma considerável evolução ao longo dos anos. O que antes era considerado como IA mudou significativamente, com avanços tecnológicos remodelando nossa compreensão de suas capacidades. Em termos gerais, a história da IA pode ser categorizada em três fases distintas.
A Análise Tradicional, uma abordagem prevalente nas últimas quatro décadas, utilizava a inteligência de negócios (BI) para analisar dados históricos e obter insights sobre eventos passados. Conforme a tecnologia avançava, o termo mudou para análise para refletir sua crescente sofisticação.
A IA Preditiva, por outro lado, utiliza dados históricos para identificar padrões e gerar previsões precisas sobre eventos futuros. Essa tecnologia prospectiva permite que as organizações tomem decisões informadas com base em resultados projetados.
A genAI, a mais recente adição ao panorama da IA, concentra-se na geração de conteúdo, como texto, imagens, áudio e vídeo, de acordo com critérios definidos pelo usuário. Embora a genAI represente uma parte significativa dos casos de uso e modelos, ela atualmente representa apenas cerca de 15%, conforme confirmado por Thomas Robinson, COO da Domino.
Interessantemente, há casos em que a IA preditiva e generativa colaboram para aprimorar os resultados. Por exemplo, combinando a análise de imagens de radiologia com a geração de relatórios diagnósticos preliminares ou utilizando a mineração de dados de ações para gerar relatórios sobre investimentos potencialmente lucrativos. Essa sinergia indica a necessidade de uma plataforma unificada que facilite o desenvolvimento completo da IA.
Felizmente, as organizações não precisam tratar cada tipo de IA como entidades isoladas com pilhas distintas. O desenvolvimento e a implementação de uma IA completa requerem uma plataforma comum que acomode tanto a IA preditiva quanto a generativa. Embora a genAI possa exigir um aumento de potência computacional e recursos de rede, construir uma infraestrutura completamente nova não é necessário para a maioria das organizações, a menos que a implantação de genAI seja em grande escala.
Os processos de governança e teste também não precisam de uma revisão completa. É verdade que há diferenças entre gerenciar os riscos associados à IA preditiva e à genAI, como a suscetibilidade da genAI a “alucinações”. No entanto, os princípios de testes rigorosos, validação e monitoramento contínuo se aplicam tanto à IA preditiva quanto à generativa.
Para facilitar o gerenciamento perfeito de ferramentas, dados, treinamento e implantação de IA, muitas empresas Fortune 100 confiam na plataforma de IA corporativa da Domino. Consolidando a IA preditiva e generativa em um único centro de controle, essa plataforma capacita equipes de IA e MLOps a impulsionar o desenvolvimento, implantação e gerenciamento completo da IA com facilidade.
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Seção de Perguntas Frequentes:
1. O que é IA generativa (genAI)?
IA generativa, também conhecida como genAI, é um tipo de inteligência artificial que se concentra em gerar conteúdo, como texto, imagens, áudio e vídeo, com base em critérios definidos pelo usuário. É a adição mais recente ao panorama da IA.
2. Quais são as três fases da IA?
As três fases da IA são:
– Análise Tradicional: essa abordagem utiliza inteligência de negócios (BI) para analisar dados históricos e obter insights sobre eventos passados.
– IA Preditiva: esse tipo de IA utiliza dados históricos para identificar padrões e gerar previsões precisas sobre eventos futuros.
– IA Generativa: genAI concentra-se em gerar conteúdo com base em critérios definidos pelo usuário.
3. É possível a colaboração entre a IA preditiva e generativa?
Sim, a IA preditiva e generativa podem colaborar para aprimorar os resultados. Por exemplo, combinando a análise de imagens de radiologia com a geração de relatórios diagnósticos preliminares ou utilizando a mineração de dados de ações para gerar relatórios sobre investimentos potencialmente lucrativos.
4. É necessário ter uma infraestrutura separada para a implantação de genAI?
Para a maioria das organizações, construir uma infraestrutura totalmente nova para a implantação de genAI não é necessário, a menos que seja em grande escala. Embora a genAI possa exigir maior potência computacional e recursos de rede, é preferível ter uma plataforma comum que acomode tanto a IA preditiva quanto a generativa.
5. Como é possível gerenciar perfeitamente as ferramentas, dados, treinamento e implantação de IA?
Muitas empresas Fortune 100 confiam na plataforma de IA corporativa da Domino para facilitar o gerenciamento perfeito de ferramentas, dados, treinamento e implantação de IA. Essa plataforma consolida a IA preditiva e generativa em um único centro de controle, capacitando equipes de IA e MLOps a impulsionar o desenvolvimento, implantação e gerenciamento completo da IA com facilidade.
Termos-chave/Jargão:
– IA: Inteligência Artificial
– genAI: IA Generativa
– BI: Inteligência de Negócios
– MLOps: Operações de Aprendizado de Máquina
Links Relacionados Sugeridos:
– Domino: Site oficial da Domino, a plataforma de IA corporativa mencionada no artigo.
– Whitepapers da Domino: Acesse os whitepapers da Domino, incluindo o whitepaper gratuito sobre genAI responsável mencionado no artigo.
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