AI resolve problemas limitados sem fantasias de mundo aberto
São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) tem se tornado um tema central nas discussões sobre inovação tecnológica, com ênfase em arquiteturas como LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e deep learning. Entretanto, um estudo recente destaca a necessidade de focar em problemas bem delimitados em vez de se deixar guiar por promessas de soluções autônomas para cenários complexos.
Tecnologia e abordagem
Na prática empresarial, a maioria dos problemas enfrentados não se enquadra no que é considerado "aberto". Em vez disso, as empresas lidam com desafios "fechados", onde o escopo e as regras são bem definidos. As soluções de IA devem ser construídas com base em uma arquitetura microserviços, onde agentes autônomos reagem a dados assim que estes fluem pelos sistemas. Essas soluções são chamadas de sistemas multi-agentes orientados a eventos e se diferenciam dos modelos tradicionais por sua capacidade de lidar com tarefas de forma contínua e assíncrona.
Aplicação e desempenho
Os sistemas de IA focados em problemas fechados têm suas principais vantagens na previsibilidade e testabilidade. Por exemplo, um agente pode monitorar faturas recebidas, extrair dados relevantes e acioná-las para aprovação sem intervenção humana. Com isso, a taxa de erro é minimizada, otimizando processos como validação de contratos e detecção de fraudes. Em um mundo de negócios onde a margem de erro é crítica, soluções que apresentem uma taxa de acerto próxima de 100% são fundamentais.
“Se continuarmos a perseguir problemas de mundo aberto com tecnologia incompleta, perderemos tempo e recursos.”
(“If we keep chasing open-world problems with half-ready technology, we’ll burn time and money.”)— Sean Falconer, Empreendedor em IA, Confluent
Impacto e mercado
O impacto das soluções de IA bem definidas é palpável em diversos setores, proporcionando um retorno sobre investimento (ROI) claro e uma redução significativa de custos operacionais. Embora a concepção de sistemas autônomos que operem em ambientes incertos seja atraente, a realidade é que as empresas ainda estão construindo a fundação para que essas tecnologias sejam implementadas de maneira eficaz. Os desafios de implementação e a necessidade de estruturas que garantam a confiabilidade livram o caminho para um mercado mais maduro de IA.
A construção de sistemas multi-agentes orientados a eventos oferece uma arquitetura robusta para enfrentar problemas específicos, permitindo que cada componente do sistema tenha uma responsabilidade bem delimitada e que seu comportamento possa ser testado de forma independente.
Ao invés de buscar uma inteligência geral artificial, o foco deve ser na automação eficaz de tarefas específicas, proporcionando confiança ao longo do tempo nas ações realizadas por esses sistemas de IA.
Fonte: (VentureBeat – AI)
