O poder da IA generativa é inegável, no entanto, muitas organizações continuam cautelosas em adotar completamente essa tecnologia. Embora haja preocupações legítimas sobre os riscos, como a exposição de propriedade intelectual ou dados pessoais, Andrew McAfee, um pesquisador principal do MIT Sloan School of Management, argumenta que esses riscos são gerenciáveis. Na verdade, McAfee acredita que não entrar na corrida da IA é um grande erro, já que os benefícios da IA generativa são significativos e as recompensas do sucesso valem a pena buscar.
Para identificar oportunidades e determinar o retorno potencial do investimento em aplicações de IA generativa, McAfee recomenda quatro etapas básicas que os líderes empresariais devem considerar.
Primeiramente, faça um inventário dos empregos de conhecimento existentes e determine quais tarefas podem ser melhoradas usando a IA generativa. Por exemplo, se você está criando algo com base em um modelo bem estabelecido, deixe a IA dar o primeiro passo e depois peça a um trabalhador humano para revisar e editar.
Em segundo lugar, considere soluções de IA prontas para uso. McAfee sugere usar um assistente de IA generativa competente, porém ingenuo, para determinadas funções. Esse tipo de assistente pode ser fornecido por meio de soluções de IA pré-construídas e pode ajudar os novos funcionários a se tornarem produtivos rapidamente ao lidar com tarefas como teste de software ou depuração de erros.
Em terceiro lugar, para empregos de conhecimento que exigem mais expertise, considere combinar um sistema de IA generativa pronto para uso com outro sistema treinado em dados internos. Isso permitirá que as organizações alcancem o desempenho de um assistente mais experiente, aproveitando o conhecimento institucional, informações sobre clientes, análise de sentimentos e conhecimentos específicos do setor.
Por último, priorize projetos potenciais identificando as funções mais adequadas para assistentes digitais ingênuos ou experientes e concentrando-se nos casos de uso de IA generativa mais promissores. De acordo com pesquisas da McKinsey, áreas como operações de clientes, marketing e vendas, engenharia e P&D possuem o maior potencial para aplicações de IA generativa.
Em conclusão, embora haja riscos associados à IA generativa, é crucial para as organizações superarem esses desafios e entrar na corrida da IA. Ao seguir as etapas de McAfee, as empresas podem identificar oportunidades, mitigar riscos e aproveitar os benefícios potenciais da IA generativa para impulsionar a produtividade e o sucesso.
FAQ: IA Generativa nos Negócios
P: Quais são os riscos associados à IA generativa nas organizações?
R: Riscos como exposição de propriedade intelectual ou dados pessoais são preocupações com a IA generativa.
P: Por que é importante para as organizações adotarem a IA generativa?
R: Os benefícios da IA generativa são significativos e podem levar a recompensas em termos de sucesso.
P: Quais são as quatro etapas recomendadas por Andrew McAfee para determinar o retorno potencial do investimento em aplicações de IA generativa?
R: 1. Inventarie os empregos de conhecimento existentes e identifique as tarefas que podem ser melhoradas usando a IA generativa.
2. Considere soluções de IA prontas para uso para determinadas funções.
3. Combine um sistema de IA generativa pronto para uso com outro sistema treinado em dados internos para empregos de conhecimento que exigem expertise.
4. Priorize projetos potenciais com base nas funções mais adequadas para assistentes digitais ingênuos ou experientes.
P: Quais áreas possuem o maior potencial para aplicações de IA generativa, de acordo com pesquisas da McKinsey?
R: De acordo com a McKinsey, áreas como operações de clientes, marketing e vendas, engenharia e P&D possuem o maior potencial para aplicações de IA generativa.
Definições:
– IA Generativa: Uma tecnologia capaz de gerar conteúdo ou fazer previsões com base em grandes quantidades de dados.
– Propriedade Intelectual: Ativos intangíveis, como invenções ou obras criativas, protegidos por leis de direitos autorais, patentes ou marcas registradas.
– Dados Pessoais: Informações que podem identificar um indivíduo, como nome, endereço ou número de seguro social.
Links Relacionados Sugeridos:
– MIT Sloan School of Management
– McKinsey & Company
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com
