Modelos avançados de inteligência artificial (IA) estão agora permitindo que as empresas acelerem seus processos administrativos e de gerenciamento 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 no local.
A evolução contínua da tecnologia de IA inaugurou uma nova era para o setor comercial, onde uma variedade de processos pode ser automatizada usando modelos de IA. Esses modelos são projetados para classificar documentos e extrair informações contidas neles, realizando tarefas de forma mais ágil e precisa do que os humanos. Construída em redes neurais que aprendem a reconhecer e interpretar documentos, essa tecnologia opera fazendo referência a categorizações históricas de documentos de estrutura semelhante.
Curiosamente, esses modelos de IA eliminam a necessidade de métodos tradicionais de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Eles vêm pré-treinados com tipos comuns de documentos, como faturas e pedidos de compra, identificando a estrutura e características únicas de cada tipo de documento. Eles classificam então novos documentos e extraem informações relevantes em conformidade.
Ao lidar com documentos específicos da indústria, o número de amostras de treinamento necessário para um modelo de IA depende da complexidade e diversidade das tarefas. Embora mais dados frequentemente resultem em melhor desempenho, a qualidade e 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 poderiam ter repercussões significativas. Ao contrário das redes neurais generativas que podem fabricar respostas, modelos de IA especializados empregam várias 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, promovendo confiança e uma abordagem colaborativa para refinar a precisão da IA.
Para pequenas e médias empresas (PMEs), os modelos de IA se tornaram cada vez mais viáveis. Anteriormente, a natureza proibitiva do custo da infraestrutura de TI, os longos prazos de liderança de projetos 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 os sistemas existentes, mantendo os documentos de forma segura no local.
Vantagens dos Modelos de IA no Local:
– Segurança e Privacidade de Dados: As soluções de IA no local permitem que as empresas mantenham o controle sobre seus dados, garantindo que permaneçam 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 melhor integração 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 em nuvem, como taxas de transferência e armazenamento de dados.
– Desempenho e Velocidade: As soluções no local podem oferecer tempos de processamento mais rápidos, pois não há dependência da largura de banda da internet e da infraestrutura em nuvem externa.
Desvantagens dos Modelos de IA no Local:
– Custos Iniciais de Configuração: Configurar a infraestrutura de IA no local pode envolver investimentos iniciais significativos, incluindo a compra de servidores e outros hardwares necessários.
– Manutenção e Atualizações: As soluções no local exigem uma equipe de TI dedicada para gerenciar a manutenção, atualizações e resolução de problemas, o que pode ser uma sobrecarga de recursos.
– Desafios de Escalabilidade: Expandir as capacidades de IA no local pode ser mais complexo e custoso em comparação com a escalabilidade de soluções baseadas em nuvem.
Principais Questões:
– Como as empresas garantem o treinamento contínuo e a melhoria dos modelos de IA no local? As empresas devem ter uma estratégia para atualizar periodicamente os modelos de IA com novos dados para manter a precisão e eficiência. Isso envolve a alocação de recursos para a coleta contínua e rotulagem de dados para re-treinar e atualizar os modelos.
– Quais são as implicações do uso de modelos de IA pré-treinados para indústrias especializadas? Enquanto os 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.
Principais Desafios:
– Um grande desafio na implementação de modelos de IA no local é adquirir e rotular dados de treinamento de alta qualidade e diversificados.
– Assegurar a interoperabilidade dos modelos de IA com sistemas e processos existentes pode ser difícil, exigindo potencialmente customizações 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 abuso da IA.
– O temor 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 a MIT Technology Review.
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