São Paulo — InkDesign News —
A inteligência artificial (IA) vem se transformando em um pilar crucial para as organizações, especialmente com o advento dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). As novas abordagens utilizam deep learning para personalizar, otimizar e ampliar aplicações nos mais variados setores.
Tecnologia e abordagem
A IBM, por meio de seu VP de AI Platform, Armand Ruiz, destacou a importância de uma estratégia multi-modelo no uso da IA generativa. Segundo ele, os clientes estão rejeitando abordagens que dependem de um único fornecedor, optando por uma diversidade de modelos conforme as necessidades específicas de cada aplicação. Ruiz afirmou que “eles estão usando tudo que têm acesso, tudo” (“they’re using everything they have access to, everything”). A IBM lançou um novo modelo de gateway que permite a troca de LLMs por meio de uma única API, garantindo observabilidade e governança em todas as implementações. Isso representa uma ruptura na estratégia tradicional de fornecedores que buscam aprisionar os clientes em ecossistemas proprietários.
Aplicação e desempenho
A estratégia multi-LLM da IBM se fundamenta em oferecer flexibilidade técnica, permitindo que os clientes utilizem modelos de código aberto enquanto acessam APIs públicas como AWS Bedrock e Google Cloud’s Gemini. Isso é essencial, já que a arquitetura técnica possibilita a execução de modelos open-source em ambientes sensíveis, sem sacrificar a segurança. “Esse gateway está fornecendo aos nossos clientes uma camada única com uma API única para alternar de um LLM para outro e adicionar observabilidade e governança” (“that gateway is providing our customers a single layer with a single API to switch from one LLM to another”). O foco vai além do uso de chatbots; trata-se de transformar fluxos de trabalho, como exemplificado pelo uso de agentes de recursos humanos que automatizam interações e processamentos de questões.
Impacto e mercado
Uma mudança de mentalidade é necessária: as empresas devem abandonar a estratégia de "chatbot em primeiro lugar" para fazer uma análise completa de seus fluxos de trabalho. A IBM sugere que a verdadeira transformação aponta para a remoção de etapas humanas e para a automação robusta dos processos de negócios. Em um contexto onde algumas empresas já testam mais de 100 agentes em programas piloto, a falta de protocolos padrão pode levar a uma carga insustentável de trabalhos de integração. “AI é realmente sobre transformar a maneira como o trabalho é feito” (“AI is really about completely transforming the workflow and the way work is done”) destaca Ruiz. O uso de protocolos de comunicação emergentes como ACP e A2A é crítico para o futuro da interoperabilidade das IAs.
À medida que as empresas avançam, investir em arquitetura flexível e em padrões de comunicação se torna essencial para evitar o aprisionamento em soluções proprietárias. A próxima fase da IA no ambiente corporativo implicará em adaptações estratégicas para atender esses desafios emergentes.
Fonte: VentureBeat – AI
