Modelos avançados de inteligência artificial (IA) estão permitindo que as empresas acelerem seus processos administrativos e de gestão sem a necessidade de longas durações de projeto ou investimentos substanciais em hardware. O Dr. Yumeng Qin e o Dr. Dominik Wurzer da applord GmbH compartilham insights sobre como isso pode ser alcançado mesmo com soluções locais.
A evolução contínua na tecnologia de IA inaugurou uma nova era para o setor comercial, onde uma variedade de processos pode ser automatizada utilizando modelos de IA. Esses modelos são projetados para classificar documentos e extrair informações contidas neles, realizando tarefas de forma mais rápida e precisa do que os seres humanos. Baseada em redes neurais que aprendem a reconhecer e interpretar documentos, essa tecnologia opera referenciando categorizações históricas de documentos estruturados de forma semelhante.
Interessantemente, esses modelos de IA eliminam a necessidade de métodos tradicionais de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Eles são pré-treinados com tipos comuns de documentos como faturas e pedidos de compra, identificando a estrutura e características únicas de cada tipo de documento. Em seguida, classificam novos documentos e extraem informações relevantes de acordo com isso.
Ao lidar com documentos específicos de uma indústria, o número de amostras de treinamento necessárias para um modelo de IA depende da complexidade e diversidade das tarefas. Embora mais dados muitas vezes se traduzam em melhor desempenho, a qualidade e a variedade das amostras de treinamento são cruciais. Um modelo de IA treinado em documentos altamente semelhantes pode se tornar muito especializado, sendo benéfico usar amostras de diferentes fontes.
Assegurar a precisão da saída da IA é crucial, especialmente quando resultados incorretos podem ter repercussões significativas. Ao contrário de redes neurais generativas que podem fabricar respostas, modelos de IA especializados empregam múltiplas redes que podem validar e corrigir as saídas umas das outras. Os usuários também devem ter ferramentas à disposição para verificar e corrigir os resultados do modelo, fomentando confiança e uma abordagem colaborativa para aprimorar a precisão da IA.
Para pequenas e médias empresas (PMEs), os modelos de IA se tornaram cada vez mais viáveis. Anteriormente, a natureza custosa da infraestrutura de TI, os longos prazos de liderança do projeto e a implementação complexa tornavam a IA uma proposta pouco atraente para as PMEs. No entanto, os modelos de IA atuais podem ser facilmente integrados em servidores padrão, produzindo dados estruturados em formatos Excel, CSV ou JSON que podem ser facilmente importados para sistemas existentes, mantendo os documentos de forma segura no local.
Vantagens dos Modelos de IA Locais:
– Segurança e Privacidade de Dados: As soluções de IA locais permitem que as empresas mantenham o controle sobre seus dados, garantindo que fiquem no local e minimizando o risco de violações de dados. Isso é particularmente importante para empresas com requisitos rigorosos de proteção de dados.
– Customização: As organizações podem adaptar os modelos de IA para atender às suas necessidades específicas, permitindo uma integração melhor com seus fluxos de trabalho e sistemas existentes.
– Eficiência de Custo: Ao executar sistemas de IA no local, as empresas podem reduzir os custos contínuos associados aos serviços de nuvem, como taxas de transferência e armazenamento de dados.
– Desempenho e Velocidade: As soluções locais podem oferecer tempos de processamento mais rápidos, pois não dependem da largura de banda da internet e da infraestrutura de nuvem externa.
Desvantagens dos Modelos de IA Locais:
– Custos Iniciais de Configuração: Configurar a infraestrutura de IA local pode envolver investimentos iniciais significativos, incluindo a compra de servidores e outros hardwares necessários.
– Manutenção e Atualizações: As soluções locais exigem uma equipe de TI dedicada para gerenciar a manutenção, atualizações e resolução de problemas, o que pode ser um fardo para os recursos.
– Desafios de Escalabilidade: Expandir as capacidades de IA locais pode ser mais complexo e custoso em comparação com soluções baseadas em nuvem.
Questões Principais:
– Como as empresas garantem a formação contínua e a melhoria dos modelos de IA locais? As empresas devem ter uma estratégia para atualizar periodicamente os modelos de IA com novos dados para manter precisão e eficiência. Isso envolve a alocação de recursos para a coleta contínua e rotulagem de dados para reentrenar e atualizar os modelos.
– Quais são as implicações do uso de modelos de IA pré-treinados para indústrias especializadas? Enquanto modelos pré-treinados podem fornecer uma base sólida, empresas em indústrias especializadas podem precisar treinar ainda mais esses modelos com dados específicos da indústria para garantir alta precisão e relevância para suas tarefas específicas.
Desafios Principais:
– Um grande desafio na implementação de modelos de IA locais é adquirir e rotular dados de treinamento de alta qualidade e diversificados.
– Assegurar a interoperabilidade de modelos de IA com sistemas e processos existentes pode ser difícil, potencialmente exigindo personalizações adicionais.
– Pode haver resistência à mudança dentro das organizações, pois alguns funcionários podem temer que a IA possa perturbar os papéis de trabalho existentes.
Controvérsias:
– Considerações éticas sobre o uso e possível uso indevido de IA.
– O medo de que a IA substitua empregos e o impacto no emprego.
Links Relacionados:
– Para explorar mais sobre a tecnologia por trás da IA, você pode visitar IBM Watson.
– Para notícias atualizadas sobre desenvolvimentos em IA e aprendizado de máquina, considere MIT Technology Review.
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