A Inteligência Artificial Generativa tem o potencial de remodelar o panorama empresarial, oferecendo novas oportunidades e aprimorando a eficiência dos funcionários. De acordo com insights da indústria da McKinsey, a IA generativa se tornou um foco fundamental para as empresas, com mais de um quarto dos líderes empresariais reconhecendo-a como uma prioridade em nível de diretoria. Na verdade, impressionantes 79% dos líderes pesquisados já adotaram a IA generativa em suas operações.
O impacto dessas tecnologias está sendo sentido em diversas indústrias, especialmente no desenvolvimento de software. Um estudo da IDC revelou que 40% dos executivos de TI acreditam que a IA generativa impulsionará a inovação na criação de software. Além disso, a GBK Collective estima que aproximadamente 78% das empresas pretendem aproveitar a IA para o desenvolvimento de software nos próximos três a cinco anos. Mesmo dentro do setor de jogos, cerca de metade das empresas de videogames já adotaram a IA generativa para otimizar seus processos de trabalho, segundo pesquisas realizadas pela Game Developer Conference.
Essas tendências claramente indicam a crescente adoção da IA generativa. No entanto, um dos desafios significativos reside na escassez de desenvolvedores com as habilidades necessárias para construir aplicativos potencializados por IA generativa. Embora muitas empresas possam optar por consumir serviços de IA generativa de fornecedores, as empresas que desejam desenvolver e operar seus próprios serviços alimentados por IA devem priorizar a integração para utilizar efetivamente os dados da empresa.
Explorando as Lacunas: Desafios na IA Generativa
Então, quais são os desafios específicos em torno da IA generativa? Em primeiro lugar, há o problema de preparar dados para sistemas de IA generativa. Em segundo lugar, integrar esses sistemas e desenvolver software que aproveite efetivamente as capacidades da AI generativa apresentam obstáculos adicionais.
Para muitas organizações, a IA generativa está intimamente ligada aos grandes modelos de linguagem (LLMs) e serviços como o ChatGPT. Essas ferramentas permitem que a entrada de texto seja traduzida em consultas que um serviço pode entender, fornecendo respostas com base em dados de treinamento. Enquanto as respostas do ChatGPT podem ser suficientes para consultas simples, as empresas exigem um entendimento mais profundo de seus domínios específicos.
Para lidar com essa limitação, técnicas como Geração com Recuperação Aumentada (RAG) se tornam necessárias. O RAG permite que as empresas tornem seus dados pesquisáveis e os incluam nas operações do LLM. Esses dados podem ser em diversos formatos, como bases de conhecimento da empresa, catálogos de produtos ou conteúdo textual em PDFs e outros documentos. Para transformar esses dados em algo significativo, é necessário alavancar técnicas como “chunking” para dividir o texto em unidades discretas que podem ser representadas numericamente. O chunking pode considerar palavras individuais, frases ou parágrafos, sendo que cada abordagem tem suas vantagens e desvantagens em termos de precisão e custo computacional. Embora o chunking ainda seja um campo em desenvolvimento, a experimentação contínua é crucial para obter resultados ótimos.
Uma vez que os dados são chunked e convertidos em vetores, é preciso torná-los acessíveis dentro do sistema de IA generativa. Quando uma solicitação do usuário é recebida, ela é convertida em um vetor que é então usado para pesquisar os dados da empresa e encontrar as melhores correspondências semânticas. Essas correspondências fornecem contexto ao LLM, auxiliando na geração de respostas de alta qualidade.
Os dados do RAG oferecem dois benefícios principais. Em primeiro lugar, eles permitem que as empresas utilizem dados sensíveis na IA generativa sem incorporá-los diretamente ao LLM. Esse controle sobre o uso dos dados é crucial para a privacidade e segurança. Em segundo lugar, o RAG possibilita a provisionamento de dados sensíveis ao tempo, garantindo que as informações permaneçam atualizadas para os usuários.
Embora a implementação do RAG represente um desafio devido à natureza evolutiva das tecnologias subjacentes envolvidas, é fundamental facilitar o acesso mais amplo à IA generativa para os desenvolvedores. A demanda por desenvolvedores qualificados proficientes em chunking de dados, embeddings de vetores e LLMs excede a oferta atual. Simplificar o processo de trabalho com RAG e IA generativa beneficiará toda a indústria.
Abstraindo a IA com APIs: Capacitando os Desenvolvedores
Tornar a IA generativa mais acessível para os desenvolvedores envolve o suporte às linguagens de programação que eles comumente utilizam. O Python, frequentemente associado à IA generativa, é a linguagem preferida pelos cientistas de dados. No entanto, de acordo com a pesquisa do Stack Overflow em 2023, ela ocupa o terceiro lugar em popularidade. Para ampliar a participação na construção de aplicativos de IA generativa e integrá-los a outros sistemas, é fundamental estender o suporte para linguagens como o JavaScript, a linguagem de programação mais popular.
Uma abordagem que simplifica esse processo é por meio da provisionamento de APIs que se alinham às linguagens preferidas dos desenvolvedores. Ao oferecer APIs padronizadas para as linguagens de programação mais comuns, os desenvolvedores podem interagir de maneira mais eficaz com a IA generativa.
Essa abordagem centrada em APIs também aborda outro desafio significativo para os desenvolvedores: integrar efetivamente componentes diversos dentro de aplicativos de IA generativa. Desde bots de atendimento ao cliente até agentes autônomos que lidam com processos de trabalho complexos, a IA generativa abrange uma ampla gama de casos de uso. Cada caso de uso envolve múltiplos componentes colaborando para atender às solicitações. Sem abstrair essa complexidade usando APIs, os desenvolvedores enfrentariam o desafio de gerenciar e atualizar inúmeras conexões à medida que a funcionalidade se expande ou novos elementos são introduzidos no aplicativo de IA. APIs padronizadas aliviam esse fardo, simplificando a gestão a longo prazo para os desenvolvedores.
FAQ: Inteligência Artificial Generativa
Q: O que é IA generativa?
A: A Inteligência Artificial Generativa é um ramo da inteligência artificial que envolve a criação de novo conteúdo, como texto, imagens ou áudio, por meio de modelos de machine learning.
Q: Como a IA generativa está sendo usada atualmente em indústrias?
A: A IA generativa já está causando impacto em diversos setores, incluindo desenvolvimento de software, atendimento ao cliente e jogos. Ela ajuda as empresas a automatizar processos, aprimorar experiências do cliente e impulsionar a inovação.
Q: Quais são os desafios associados à IA generativa?
A: Os desafios da IA generativa incluem a preparação de dados para sistemas de IA, a integração de vários componentes e a superação da escassez de desenvolvedores capacitados proficientes nas tecnologias subjacentes. Além disso, garantir a privacidade dos dados e manter as informações atualizadas são preocupações contínuas.
Q: Como o RAG (Geração com Recuperação Aumentada) pode lidar com alguns dos desafios?
A: As técnicas do RAG ajudam as empresas a tornarem seus dados pesquisáveis e facilitam a integração perfeita com modelos de IA generativa. Ele permite a utilização de dados sensíveis mantendo o controle sobre seu uso e possibilita a provisão de informações em tempo real nas respostas.
Sources:
– McKinsey: example.com
– IDC: example.com
– GBK Collective: example.com
– Game Developer Conference: example.com
– Stack Overflow: example.com
The source of the article is from the blog zaman.co.at