A era da inteligência artificial: aprendizados da última transformação
São Paulo — InkDesign News — A ascensão da inteligência artificial (IA) tem sido marcada pelo crescente uso de modelos de linguagem natural (LLMs) e técnicas de deep learning. Durante a recente onda de inovações, empresas estão se apressando para integrar "AI" em seus produtos e serviços, semelhante ao que aconteceu na era do dot-com.
Tecnologia e abordagem
Os principais modelos de IA, como os LLMs, utilizam profundas redes neurais treinadas em grandes quantidades de dados. Esses modelos conseguem entender e gerar linguagem humana, permitindo aplicações que vão desde assistentes virtuais até sistemas avançados de análise de dados. No entanto, a aplicação de IA não deve se limitar ao hype imediato. É essencial que as empresas desenvolvam aplicações que realmente resolvam problemas específicos dos usuários.
Aplicação e desempenho
A experiência de empresas como o eBay demonstra a importância de um nicho bem definido. A plataforma começou com o comércio eletrônico de colecionáveis e expandiu conforme ganhou tração. Assim, empresas de IA devem seguir um caminho semelhante: identificar um segmento de mercado concreto e desenvolver soluções que atendam a necessidades específicas antes de escalar. Isso não apenas ajuda a evitar falhas precoces, mas também a construir um produto que evolui a partir do feedback dos usuários.
O aprendizado contínuo através da interação do usuário é crucial. Um exemplo disso é o Duolingo, que não apenas oferece aprendizado de idiomas, mas também captura dados detalhados sobre a interação do usuário, utilizando essas informações para aprimorar sua plataforma.
Impacto e mercado
Historicamente, as empresas que sobreviveram à bolha da dot-com foram aquelas que construíram moats defensáveis por meio da captura de dados valiosos. Como mencionado, "as empresas que projetam seus produtos para capturar e aprender com dados proprietários serão as que sobrevivem e lideram" (“the companies that design their products to capture and learn from proprietary data will be the ones that survive and lead”). — Kailiang Fu, Gerente de Produto de IA, Uber.
À medida que o interesse por soluções de IA cresce, a estratégia de longo prazo deve incluir uma abordagem disciplinada para escalar e construir defesas de mercado por meio de dados. No momento, empresas que entendem que a verdadeira vantagem competitiva vem da capacidade de aprender e evoluir de forma contínua estão melhor posicionadas para prosperar.
Os próximos passos incluem a conscientização sobre a importância de captar dados relevantes durante o desenvolvimento de produtos, além de garantir que essas interações sejam utilizadas para otimizar as ofertas de IA e fortalecer a posição no mercado.
Fonte: (VentureBeat – AI)
