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Estudos da IDC mostram os passos para uma estratégia de IA Generativa

Os novos relatórios fornecem orientação sobre como priorizar casos de uso e identificam as principais partes interessadas necessárias para construir e implementar iniciativas bem-sucedidas

Estudos da IDC mostram os passos para uma estratégia de IA Generativa

A IA generativa (GenAI) conquistou a imaginação de líderes empresariais e tomadores de decisão de TI em todo o mundo, mas as organizações precisam de orientação à medida que iniciam sua jornada de adoção. Para ajudar as organizações a compreender como aproveitar a tecnologia GenAI para o sucesso dos negócios, dois novos relatórios da International Data Corporation (IDC) descrevem as atividades fundamentais associadas ao investimento em GenAI, fornecem orientação sobre como priorizar casos de uso e identificam as principais partes interessadas necessárias para construir e implementar iniciativas bem-sucedidas. Os relatórios também apresentam uma nova estrutura – o Caminho para o Impacto da IA ​​Gerativa – que explica as principais atividades e elementos ao longo do caminho para o impacto nos negócios.

Antes de qualquer uma das principais tecnologias da GenAI ser explorada, a IDC acredita que o seguinte conjunto de atividades principais precisa ser implementado:

As organizações e os fornecedores de IA devem compreender os benefícios e limitações associados ao uso da GenAI e estar preparados para remediar problemas, ao mesmo tempo que cumprem os regulamentos regionais de privacidade de dados

Estabeleça uma Política de IA Responsável: isso deve incluir princípios definidos em torno de justiça, transparência, proteção e responsabilidade em relação aos dados usados ​​para treinar modelos, bem como a forma como os resultados são usados. Uma política responsável de IA também deve proporcionar transparência sobre as funções e responsabilidades dos desenvolvedores, usuários e outras partes interessadas, ao mesmo tempo que aborda questões legais e de conformidade.

Construir uma estratégia e um roteiro de IA: é necessário um conjunto de casos de uso de GenAI definidos, mensuráveis ​​e priorizados para alinhar a organização nas áreas-chave que proporcionarão o máximo impacto nos negócios no curto, médio e longo prazo.

Projete uma arquitetura de inteligência: é fundamental gerenciar o ciclo de vida e a governança de dados, modelos e contexto de negócios para cada caso de uso. A arquitetura também deve incluir protocolos para privacidade de dados, segurança e proteção de propriedade intelectual.

Requalificar e treinar funcionários: serão necessárias novas competências para construir e usar modelos GenAI, como “engenheiros de prompt” para escrever e testar prompts para sistemas GenAI. Cada organização deve criar um novo mapa de competências para as principais tecnologias de IA e capacidades de negócios para implementar a GenAI em escala em toda a organização. As organizações também devem criar programas de treinamento personalizados para funções-chave.

Uma vez implementadas as principais atividades, as organizações devem desenvolver uma compreensão clara das principais tecnologias GenAI, bem como dos seus modelos e capacidades fundamentais. No centro de qualquer sistema GenAI está um modelo de base generativo, incluindo os bem conhecidos modelos de linguagem grande (LLMs). A virada de jogo no mercado de IA é a capacidade desses modelos serem treinados em quantidades extraordinariamente grandes de conteúdo semiestruturado e não estruturado e gerarem novo conteúdo com base em solicitações simples e imediatas.

A próxima etapa na definição do caminho para o impacto da GenAI é priorizar um conjunto identificado de casos de uso. A IDC define um caso de uso como uma iniciativa financiada por negócios possibilitada pela tecnologia que fornece um resultado mensurável. Existem três grandes tipos de casos de uso de IA generativa que precisam ser avaliados:

Indústria: envolvem um trabalho mais personalizado e, em alguns casos, podem exigir que as organizações construam os seus próprios modelos generativos de IA. Os exemplos incluem a descoberta generativa de medicamentos em ciências biológicas e o design generativo de materiais para fabricação. Os casos de uso especializados tendem a ser construídos em torno de modelos e provedores de modelos específicos, com arquiteturas de integração personalizadas projetadas para clientes individuais.

Função de negócios: esses casos de uso normalmente envolvem a integração de um modelo (ou vários modelos) com dados corporativos para uso por departamentos ou funções de negócios específicos, como marketing, vendas e compras. Muitas organizações já estão testando esses tipos de casos de uso, mas estão preocupadas com o vazamento de propriedade intelectual e com a governança de dados.

Produtividade: esses casos de uso estão alinhados com tarefas de trabalho, como resumir relatórios, criar descrições de cargos ou gerar código Java. A funcionalidade GenAI para melhoria da produtividade está sendo incorporada em aplicativos existentes, como Microsoft 360 Copilot ou Duet AI para Google. Para muitos desses casos de uso, o valor comercial pode ser entregue por meio do conteúdo e dos dados nos quais os modelos básicos subjacentes foram pré-treinados.

Em última análise, o GenAI só será amplamente adotado se os dados, modelos e aplicações que os utilizam forem confiáveis ​​para os usuários finais e clientes. Para conseguir isto, as organizações precisam de estabelecer um programa de confiança e supervisão bem orquestrado para garantir que as tecnologias GenAI possam ser implementadas de forma sustentável. As organizações e os fornecedores de IA devem compreender os benefícios e limitações associados ao uso da GenAI e estar preparados para remediar problemas, ao mesmo tempo que cumprem os regulamentos regionais de privacidade de dados.

Por fim, a IDC recomenda a adoção de uma estrutura de “três horizontes” para ajudar as organizações a transformar os seus modelos de negócio utilizando GenAI. O Horizonte 1 centra-se na inovação incremental de curto prazo, seguida pela inovação disruptiva no Horizonte 2 a médio prazo e na transformação do modelo de negócio a longo prazo no Horizonte 3. O quadro impulsiona o alinhamento em todos os domínios empresariais e ajuda a priorizar iniciativas-chave.

“À medida que a indústria avança com esta transição fundamental para a IA incorporada em todos os negócios e funções tecnológicas da empresa, a IDC acredita que cada CEO precisará ter uma estratégia de IA – e a IA generativa é o gatilho”, disse Phil Carter, vice-presidente do grupo de Pesquisa sobre Liderança Inovadora da IDC. “É melhor começar rapidamente. Esperamos que esta estrutura ajude cada organização a desenvolver o seu próprio caminho para causar impacto”, finalizou.

Serviço
www.idc.com

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