IA generativa tem potencial de levar desenvolvedores a grandes feitos, mas dados continuarão sendo principal diferencial

IA generativa tem potencial de levar desenvolvedores a grandes feitos, mas dados continuarão sendo principal diferencial

Por Kaelyn Chresfield, desenvolvedora evangelista na Twilio

Não há dúvida de que a IA generativa está transformando o papel do desenvolvedor. De acordo com pesquisa recente do GitHub, 92% dos desenvolvedores estão atualmente usando ferramentas de codificação de IA – seja como uma forma de gerar código de maneira rápida e eficiente ou para incorporar IA em seus produtos (como um chatbot que usa processamento de linguagem natural ou um mecanismo de recomendação que melhora a experiência do usuário).

Embora existam alguns receios de que a IA substitua trabalhadores humanos, produza códigos com pouca qualidade ou conduza à perda de propriedade intelectual ou de informações de identificação pessoal (PII), a resposta da comunidade de programadores como um todo tem sido extremamente positiva. A pesquisa do GitHub mostra que 70% dos desenvolvedores acham que as ferramentas de codificação de IA lhes oferecerão uma vantagem no trabalho.

A IA generativa pode realmente ser considerada um diferencial se todos já a utilizam até certo ponto? Como os desenvolvedores podem usar ferramentas de IA generativa para dar às suas empresas e a eles mesmos uma vantagem sobre a concorrência?

A profundidade, a resiliência e a qualidade dos dados que alimentam estes motores de IA generativa podem ser a resposta.

As possibilidades da IA generativa para desenvolvedores

Os desenvolvedores estão usando ferramentas de codificação de IA para identificar bugs, traduzir código para outras linguagens e tornar o código mais eficiente. Essas ferramentas podem produzir milhares de opções em escala, permitindo ao desenvolvedor classificar as alternativas e usar o raciocínio humano para escolher a melhor solução. Isso amplia a qualidade do código e simplifica os fluxos de trabalho, acelerando o tempo de lançamento no mercado.

No outro extremo do espectro, os desenvolvedores estão incorporando IA generativa diretamente nos produtos de suas empresas. Os chatbots são um ótimo exemplo. Usando processamento de linguagem natural (PNL), os chatbots com tecnologia de IA podem aprender o sentimento e a intenção do cliente ao longo do tempo e usar esses insights para fornecer um serviço melhor (e mais rápido) no futuro. Fornecer a resposta ou o serviço apropriado às perguntas do suporte técnico coloca a prestação de serviços no contexto certo – melhorando, em última análise, a experiência e a fidelidade do cliente e, ao mesmo tempo, reduzindo os custos do serviço.

Usada da maneira certa, a IA generativa cria eficiências e economias de escala que permitem aos desenvolvedores se concentrarem no panorama geral e experimentarem novas ideias e funcionalidades – talvez levando a uma era de ouro da inovação.

A pegadinha? É tudo uma questão de dados

A IA generativa é tão boa quanto os dados que você alimenta. Os grandes modelos de linguagem (LLMs), que alimentam os mecanismos de IA generativa mais populares da atualidade, são capazes de coletar informações e produzir quantidades ilimitadas de texto coerente — como código — em escala. A partir daí, os desenvolvedores podem escolher a melhor solução, limpá-la, adicionar o toque humano e passar para a próxima etapa. Mas a produção está diretamente correlacionada à entrada. Alimentar mecanismos de IA generativa com dados limpos, relevantes e livres de preconceitos é fundamental e pode ser um diferencial no mercado.

Veja o exemplo do chatbot acima. O uso de uma ferramenta de IA generativa voltada ao público, como o ChatGPT, tende a produzir respostas genéricas a perguntas de serviço. No entanto, modelos proprietários treinados com informações específicas da empresa, do setor e do produto gerarão respostas personalizadas usando terminologia relevante e familiar. É a qualidade e a profundidade dos dados alimentados no mecanismo generativo de IA que coloca as consultas de serviço no contexto certo do cliente e leva a resultados positivos. Os dados são o diferencial.

Aqui estão três coisas que os desenvolvedores precisam ter em mente ao garantir que o código que estão usando para modelar mecanismos de IA generativa seja limpo, relevante e livre de preconceitos:

  • Saiba como os dados são coletados - Qualquer viciado em política sabe que a fonte da informação é absolutamente crítica para encontrar a verdade, e os desenvolvedores devem prestar atenção. Você precisa saber de onde vêm os dados que você alimenta em seus mecanismos de IA generativa. Como foi coletado? Por quem? Quando foi coletado? Isso garante que os dados sejam relevantes e não tendenciosos. Seguir esses princípios de coleta de dados garante que os dados coletados levarão a melhores resultados;
  • Tome medidas para garantir que seus dados sejam imparciais - O ruído nos dados pode alterar os resultados, especialmente quando você lida com objetivos restritos. Dito isso, os dados precisam ser colocados no contexto certo, de acordo com o problema que você está tentando resolver. Uma maneira de fazer isso é garantir que você tenha um grupo diversificado de pessoas na sala ao treinar seus modelos. Perspectivas diferentes aumentam a probabilidade de você ter um conjunto de dados completo, limpo e livre de preconceitos. Isso coloca os dados no contexto certo e garante que você obtenha os resultados imparciais esperados.;
  • Garanta segurança e privacidade - Esteja você usando seu próprio mecanismo de IA generativo ou uma ferramenta pública como o ChatGPT, é fundamental que você proteja seus dados e proteja possíveis PII. Certifique-se de retirar ou redigir informações confidenciais e obter o consentimento de todas as partes antes de inserir seus dados em seus modelos.

O futuro da IA generativa

É um momento emocionante para ser um desenvolvedor na era da IA. A IA generativa pode aumentar a produtividade dos desenvolvedores e melhorar a experiência geral. No entanto, o nível de inovação que você alcançará dependerá da qualidade dos dados que você alimenta em seus mecanismos de IA generativa. É importante que você saiba como, onde e quando seus dados são coletados, que use os dados no contexto certo para evitar preconceitos e que aplique os controles de segurança e privacidade apropriados para proteger a propriedade intelectual e as PII. A IA generativa está nos dando a oportunidade de fazer coisas realmente excelentes, mas somente se a comunidade de desenvolvedores tomar algumas medidas críticas para garantir os resultados corretos.

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