São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA), especialmente os grandes modelos de linguagem (LLM) e técnicas de deep learning, tem transformado o desenvolvimento de produtos, mas sua aplicação exige avaliação criteriosa para garantir custo-benefício e adequação técnica. Um framework recente do VentureBeat traz uma análise detalhada para decidir quando usar machine learning (ML) em projetos.
Tecnologia e abordagem
O framework apresenta critérios práticos para escolher entre sistemas baseados em regras, modelos supervisionados, semi-supervisionados, ou LLMs. A abordagem considera tipos de tarefas repetitivas e não repetitivas, variações nos inputs e outputs, e padrões identificáveis nas informações. Por exemplo, para entradas e saídas repetitivas que geram o mesmo resultado, sistemas baseados em regras podem ser suficientes, enquanto combinações que exigem diferentes resultados para o mesmo input tendem a requerer ML avançado, como LLMs e algoritmos de recomendação colaborativa.
Aplicação e desempenho
Esses critérios avaliam também o custo e precisão dos modelos. LLMs, que suportam aplicações como geração de texto e arte gerada por IA, ainda são dispendiosos e podem não atingir a precisão necessária em escala. Para tarefas com padrões claros, classificadores e modelagem de tópicos são mais indicados. Já para demandas com múltiplas combinações input-output e necessidade de respostas variadas, LLMs com geração aumentada por recuperação (RAG) são recomendados, assim como árvores de decisão em sistemas de busca, por exemplo.
“Não use um sabre de luz quando uma simples tesoura pode resolver.”
(“Don’t use a lightsaber when a simple pair of scissors could do the trick.”)— Sharanya Rao, Product Manager
Impacto e mercado
No mercado, a adoção de IA deve equilibrar custos, escalabilidade e precisão. Modelos supervisionados continuam essenciais para cenários com muitos dados rotulados e padrões previsíveis. Já a adoção de LLMs cresce em setores que demandam flexibilidade e inovação, como atendimento ao cliente e criação de conteúdo. O uso estratégico dessas tecnologias pode otimizar operações, personalizar experiências e viabilizar inovações sem desperdício de recursos.
Para futuros avanços, o desafio está em aumentar a precisão e reduzir os custos operacionais dos LLMs, tornando-os acessíveis para casos de uso variados. Profissionais de produto devem avaliar continuamente a maturidade técnica e econômica da IA para construir soluções eficazes.
Fonte: (VentureBeat – AI)
