Inteligência Artificial quer resolver os seus problemas e “prever” o que você deseja

Inteligência Artificial quer resolver os seus problemas e “prever” o que você deseja

Por Jonatas Leandro, VP de Inovação da GFT Technologies no Brasil

Imagine-se buscando em uma loja virtual uma roupa nova para um jantar. Você acessa a barra de busca e recebe uma série de sugestões. Nada de novo até aí, certo? Mas e se você colasse um link com o traje que você acha inspirador e recebesse uma resposta personalizada, com o seu tamanho, e que você pode adquirir em um estabelecimento físico, a poucos quilômetros da sua casa? Ali mesmo a reserva seria feita, e você ainda receberia outras ofertas que poderiam ser do seu interesse, como um sapato que cairia muito bem.
 

O que parece um “jogo de adivinhação” por meio da tecnologia é o que a Inteligência Artificial (IA) espera fazer no mundo dos negócios em pouco tempo. Esse foi um dos pontos mais interessantes que pude testemunhar no Google Next 2024, evento da big tech que aconteceu recentemente em Las Vegas (EUA) e que abordou as últimas novidades de inspiração, inovação e educação.
 

Essa capacidade de embedar a IA em um canal de relacionamento com o cliente é um dos ganhos centrais há muito tempo já vislumbrados por empresas e negócios. Em canais de bancos ou de instituições de saúde, as oportunidades são muitas. É de se tirar o chapéu ao Google neste sentido, pois esse cuidado com o usuário final é parte de seu core business e, perante as novidades apresentadas, se vê um link grande com os mundos B2B e B2C. Ou seja, há uma preocupação com o cliente dos clientes da companhia em suas plataformas.
 

Essa busca pelo protagonismo do Google também é vista em estudos recentes. De acordo com a 7ª edição do AI Index, compilado pelo Centro de IA Centrada no Ser Humano (HAI) da Universidade de Stanford (EUA), os investimentos em IA em 2023 foram de US$ 95,99 bilhões, dos quais US$ 25,2 bilhões voltados para a IA Generativa. No total, 149 modelos básicos (foundation models) foram lançados, com a Google liderando as publicações (com 18). Apenas o Gemini Ultra, da companhia, custou US$ 191 milhões para ser treinado, bem acima dos US$ 78 milhões gastos pela principal concorrente, a OpenAI, no GPT-4.
 

O que não mudou, e ficou reforçado no evento em Las Vegas, foi o protagonismo do cliente no centro das operações e dos negócios. Com uma maior profissionalização e com a consolidação de uma estrutura já presente e robusta, o Google mostrou um portfólio de soluções integrado, que participa de ponta a ponta dos resultados: do processador que inicia o processo, passando pela nuvem que armazena os dados e até o usuário final, o maior beneficiário em toda a cadeia. E a big tech quer fazer a diferença em todas as etapas disso.
 

Outra tendência muito clara é o desenvolvimento dos SLMs (Pequenos Modelos de Linguagem, na sigla em inglês), mais especializados, em detrimento ao amplos a abrangentes LLMs (Grandes Modelos de Linguagem), estes mais generalistas e presentes no Gemini, ChatGPT e várias outras ferramentas de IA Generativa. Com modelos pré-treinados, menores e mais especialistas, é possível gerar soluções com custos menores e eficiência otimizada, de acordo com a demanda necessária.
 

A oportunidade de complementar essa ampla gama de possibilidades no ambiente Google é algo que atrai os olhares de consultores e especialistas de todo o mundo. Deveremos ver muitas ofertas nos próximos meses justamente neste sentido. O que também me parece ainda mais claro, passado o Google Next 2024, é que ainda não temos casos relevantes e concretos do uso da IA no mercado. Há especulação, com poucos resultados práticos.
 

No papel, a IA vai mudar a vida das pessoas de maneira substancial e irreversível, abrindo espaço para novos negócios e novas formas de interpretar pequenas ações do nosso cotidiano, seja na vida pessoal ou profissional. Porém, é certo que todo e qualquer investimento nessa tecnologia só será possível com um caso de negócio bem desenhado, que mensure os potenciais retornos. Logicamente, nem tudo é calculável e muita coisa ficará pelo caminho ao longo das implementações.
 

Em 2023, tivemos um ano de muitas provas de conceito, de educação sobre a IA. Todos estão tentando aprender a usar, a verificar como e em quanto podem ser os ganhos em suas respectivas áreas de atividade. Mas penso que teremos mais projetos neste ano e chegaremos no futuro a uma estabilização dos modelos em algum momento, a uma equação factível de custos. Quando? Neste momento, nem o Gemini poderia nos dar uma resposta 100% apurada.

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