Siga o Olhar Digital no Google Discover
Por um lado, as empresas surfam no hype da inteligência artificial (IA) generativa – por exemplo: ChatGPT e Midjourney. Por outro, até grandes companhias enfrentam desafios para implantar essa tecnologia de maneira eficaz.
Ofertas
Por: R$ 19,90
Por: R$ 819,00
Por: R$ 22,90
Por: R$ 2.240,00
Por: R$ 1.998,89
Por: R$ 2.498,89
Por: R$ 404,90
Por: R$ 129,90
Por: R$ 412,69
Por: R$ 593,00
Por: R$ 3.598,94
Por: R$ 469,00
Por: R$ 5.610,00
Por: R$ 499,00
Por: R$ 379,00
Por: R$ 1.616,02
Por: R$ 179,90
Por: R$ 2.759,00
Por: R$ 199,00
Por: R$ 166,19
Por: R$ 399,00
Por: R$ 132,00
Por: R$ 473,00
Para quem tem pressa:
- Enquanto empresas surfam no hype da inteligência artificial, até as grandes ainda enfrentam desafios para implantar essa tecnologia de maneira eficaz;
- Obstáculos como custo e gerenciamento de dados impedem que projetos com IA saim da fase piloto, o que atrasa o aumento de produtividade esperado;
- Líderes de TI estimam que pode levar cinco anos ou mais para integrar a IA perfeitamente em seus fluxos de trabalho.
Obstáculos como custo e gerenciamento de dados levaram muitos projetos de IA generativa a permanecerem parados na fase piloto – e isso atrasa o aumento de produtividade esperado, segundo o Axios.
Leia mais:
- Cansado de reuniões online muito longas? Essa IA pode te salvar
- Entenda a diferença entre o Bard do Google e o Chat GPT da OpenAI
- ChatGPT e IA: o que os chatbots sabem sobre nós e com quem compartilham dados?
IA nas empresas
Mais da metade dos tomadores de decisão relacionadas a essa tecnologia nas principais empresas enfrentam barreiras de custo na implementação das mais recentes ferramentas de IA, de acordo com o relatório Global Trends in AI de 2023 da S&P Global.
Embora quase 70% dos entrevistados tenham pelo menos um projeto de IA em produção, apenas 28% conseguiram atingir a escala empresarial, com a maioria (31%) ainda em estágio piloto ou de prova de conceito.
Um dos principais desafios enfrentados pelas empresas é a organização inadequada de dados para aplicativos que usam essa tecnologia.
Os dados armazenados em vários formatos, conjuntos de dados dispersos e até mesmo em papel exigiram uma reavaliação completa das estratégias de armazenamento e gerenciamento de dados.
Entre os principais desafios para a implementação da tecnologia, os líderes pesquisados citaram:
- Gerenciamento de dados (32%);
- Segurança (26%);
- Acesso a recursos de computação suficientes (20%).
Aproximadamente 50% dos líderes de TI expressaram que suas organizações ainda não estão preparadas para implementar a tecnologia e antecipam que pode levar cinco anos ou mais para integrar a IA perfeitamente em seus fluxos de trabalho.
A Deloitte e a NVIDIA colaboraram para estabelecer o programa “Embassador AI” (“Embaixador para IA”, em tradução livre), destinado a ajudar as empresas na transição de seus projetos com essa tecnologia do piloto para a implantação em grande escala.
Repercussão e impactos
O uso crescente de IA também levanta preocupações sobre seu impacto ambiental, com 68% dos entrevistados indicando que suas metas internas de uso de energia estão sob pressão devido ao poder de computação exigido pela IA.
Apesar desses desafios, os especialistas do setor enfatizam a importância de uma infraestrutura de dados robusta para uma implementação de IA bem-sucedida.
Além dos desafios técnicos, as reservas sobre IA persistem entre os líderes de grandes empresas. Entre as principais preocupações estão o viés e a explicabilidade nos processos de tomada de decisão da IA.
Alguns líderes temem que a IA possa inadvertidamente amplificar o viés nos processos de contratação quando os modelos de IA não podem explicar suas decisões de forma transparente.
Embora a IA seja vista como uma valiosa ferramenta de economia de tempo que pode causar boas impressões ao cliente, reconhece-se que ainda não há substituto para conexões humanas genuínas com eles.
Já assistiu aos novos vídeos no YouTube do Olhar Digital? Inscreva-se no canal!
Tags: