Inteligência artificial gera oportunidades e deslocamentos gerenciados
São Paulo — InkDesign News — A implementação da inteligência artificial (IA) em diversas indústrias, impulsionada por modelos de aprendizado profundo (deep learning) como os LLMs (Large Language Models), está revolucionando a forma como as empresas operam. Este fenômeno, que abrange desde a automação de processos até a inovação em produtos, levanta questões sobre confiabilidade e aceitação do mercado.
Tecnologia e abordagem
Modelos como o GPT têm demonstrado avanços consideráveis em tarefas de processamento de linguagem natural, facilitando a interação humano-máquina com resultados notavelmente coerentes. No entanto, esses sistemas também apresentam desafios significativos, como a tendência a fornecer informações imprecisas, um fenômeno conhecido como "alucinação". As redes neurais profundas que sustentam esses LLMs são frequentemente limitadas pela sua incapacidade de aprender ou recordar interações passadas. A natureza fixa dos modelos uma vez treinados impõe restrições à sua adaptabilidade em ambientes dinâmicos.
“Os sistemas de IA podem responder com confiança, mas não com responsabilidade.”
(“AI can answer with confidence, but not accountability.”)— Gary Grossman, EVP da Edelman
Aplicação e desempenho
As aplicações práticas dos LLMs se estendem a setores como desenvolvimento de software, onde a automação pode acelerar processos em até 100 vezes. Além disso, ferramentas de IA já estão sendo utilizadas em avaliações de desempenho, demonstrando a capacidade de gerar relatórios detalhados a partir de dados brutos. Contudo, esse crescimento rápido frequentemente não é acompanhado por uma correspondência em confiabilidade, com muitos usuários expressando insegurança quanto à precisão das informações geradas.
Impacto e mercado
O ambiente de negócios está sentindo os efeitos dessa "migração cognitiva", com empresas lutando para se adaptar à velocidade das inovações em IA. A falta de clareza sobre como integrar esses sistemas gera ansiedade entre trabalhadores, que se questionam sobre a relevância de suas funções à medida que novas ferramentas entram em cena. Embora a confiança em IA varie globalmente — com 72% de aceitação na China e apenas 32% nos EUA —, a necessidade de regulação e supervisão na implementação dessas tecnologias emerge como um tema crucial.
“A falta de confiança pode fazer com que esta revolução em IA não avance e gere um novo inverno da IA.”
(“Without trust, this AI revolution may flounder and bring about another winter.”)— Gary Grossman, EVP da Edelman
À medida que a adoção da IA continua, a necessidade de desenvolver ferramentas mais eficazes e confiáveis se torna um imperativo estratégico. O futuro da inteligência artificial dependerá não apenas dos avanços tecnológicos, mas também da construção de uma confiança que permita que todos se sintam incluídos neste novo ecossistema.
Fonte: (VentureBeat – AI)
