A IA generativa precisa ser sob medida para cada empresa, diz executivo da IBM

Empresas no mundo todo estão discutindo como usar a IA generativa dentro de suas corporações, de forma a trazer maior produtividade e eficiência aos negócios. Kareem Yusuf, vice-presidente sênior de gerenciamento e Crescimento de Produtos da IBM Software postou um artigo no blog da companhia sobre esse tema. “Em menos de um ano, saímos do paradigma ‘administrar seus negócios e aplicar a IA para ajudar’ para uma realidade em que empresas de todos os setores estão pensando em como incorporar a IA à estrutura de suas estratégias. A IA generativa baseada em modelos básicos nos trouxe a esse ponto de inflexão. Na verdade, uma nova pesquisa do estudo de CEO do Institute for Business Value (IBV) da IBM descobriu que três em cada quatro (75%) CEOs entrevistados acreditam que a organização com a IA generativa mais avançada vence, e 43% dos CEOs respondentes dizem que suas empresas já estão usando IA generativa para suportar suas decisões estratégicas”, comentou o executivo.

No passado, disse Yusuf, dimensionar e operacionalizar a IA era um desafio para as organizações. De acordo com um comunicado de imprensa do Gartner, uma pesquisa revelou que, em média, 54% dos projetos de IA passam do piloto à produção. As empresas precisam de parceiros de transformação com a experiência e os recursos certos para ajudá-los em seus caminhos.

Segundo Yusuf, a IA generativa pode ser aplicada a uma variedade de casos de uso, como classificação de entrada escrita, transformação de texto específico de domínio em resumos personalizados, identificação e extração de informações essenciais de dados não estruturados e geração de código, conteúdo de marketing e muito mais.

Ainda de acordo com o executivo, existem algumas áreas-chave que são relevantes para a maioria das empresas e estão prontas para ganhos rápidos em produtividade e tempo de valorização:

Talento

Os departamentos de RH estão adotando a IA generativa para gerenciar suas cargas de trabalho com mais eficiência. Ao treinar seus modelos com dados de RH específicos da empresa, os profissionais de RH podem usar a IA para ajudar em tarefas como criar anúncios de emprego, resumir grupos de currículos recebidos e ajudar os profissionais a entender melhor os novos documentos de política.

Serviço de atendimento ao consumidor

As organizações podem combinar dados de clientes e IA generativa para criar experiências personalizadas em escala por meio de chatbots e assistentes digitais. A IA tem sido bem-sucedida em lidar com chamadas de call center, para melhorar o serviço e permitir que agentes humanos se concentrem em tarefas mais complexas.

Modernização de aplicativos

Os engenheiros podem usar a IA para gerar e desenvolver códigos iniciais e playbooks. Na verdade, no âmbito da modernização de aplicativos e operações corporativas de TI, isso pode ser vinculado a um aumento na produtividade.

A mudança para um mundo que prioriza a IA

As empresas estão explorando opções para implementar IA – elas podem criar seus próprios modelos desde o início ou usar uma combinação de modelos proprietários e de código aberto. Plataformas prontas para empresas, ferramentas de ponta a ponta e conhecimento técnico podem ajudá-los a começar, mas há fatores a serem lembrados ao adotar a IA:

Construir IA confiável é fundamental

À medida que as empresas trilham um novo território de IA, elas precisam ter certeza de que a IA que estão usando para decisões e resultados de missão crítica é construída para ser confiável, ética e confiável. Ele deve ser projetado para ser explicável, justo, robusto e transparente e priorizar e proteger a privacidade e os direitos de dados dos consumidores para ajudar a gerar confiança.

As soluções devem ser adaptadas às necessidades exclusivas das empresas

A chave para a diferenciação das empresas em IA – seja baseada em aprendizado de máquina ou modelos básicos – é personalizar e adaptar a tecnologia às necessidades e prioridades específicas de seus clientes. A vantagem dos modelos de fundação está enraizada em sua capacidade de se ajustar aos dados exclusivos de uma empresa e ao conhecimento de domínio com especificidade que antes era muito difícil e altamente trabalhosa.

Os ambientes de IA devem ter governança e flexibilidade em seu núcleo

As iniciativas de IA devem evoluir com base nas demandas e oportunidades em constante mudança. Ao mesmo tempo, é crucial que as organizações implementem a IA em um ambiente que sustente a governança, a transparência e a ética para navegar com eficácia pelas complexidades das demandas regulatórias e de conformidade. Uma abordagem Multicloud híbrida facilita a escalabilidade e a adoção de novos processos e fluxos de trabalho em uma escala maior.

A IBM está capacitando as empresas na era da IA

A IBM está empenhada em capacitar uma geração de negócios, abrangendo todos os setores, para incorporar a IA no centro de suas estratégias. Fornecemos soluções de IA de criação de valor abertas e direcionadas para empresas. O IBM watsonx – nossa plataforma de dados e IA corporativa – oferece uma abordagem contínua, eficiente e controlada para implantação de IA em uma variedade de ambientes.

Serviço
www.ibm.com