São Paulo — InkDesign News —

A Intuit, gigante da tecnologia financeira, está redefinindo a arquitetura da inteligência artificial (IA) em múltiplos contextos, utilizando modelos de linguagem de grande porte (LLM) e deep learning. Com seu sistema operacional de IA generativa, o GenOS, a empresa permite a integração fluida de diferentes modelos de IA, promovendo eficiência e redução de custos operacionais.

Tecnologia e abordagem

O GenOS da Intuit tem como base uma abordagem que combina a otimização de prompts com camadas de cognição de dados inteligentes. De acordo com Ashok Srivastava, Chief Data Officer da Intuit, “o problema fundamental é que, ao escrever um prompt para um modelo, deve-se considerar a otimização desse modelo e o que é necessário quando se realiza uma troca para outro modelo” (“The key problem is that when you write a prompt for one model, model A, then you tend to think about how model A is optimized…”). Para resolver isso, a empresa implementou um serviço que utiliza algoritmos genéticos, permitindo a criação e testes automáticos de variantes de prompts.

Este sistema não apenas melhora a portabilidade dos modelos, mas também proporciona capacidades de failover automático, garantindo que, se um modelo falhar, uma nova tradução para outro modelo possa ser realizada instantaneamente.

Aplicação e desempenho

A implementação do GenOS permitiu que 900 desenvolvedores internos criassem centenas de agentes de IA em apenas cinco semanas. A camada de cognição de dados torna a integração de dados complexos mais eficiente, superando a simples recuperação de documentos e ações baseadas em geração aumentada. A descrição do sistema destaca que ele “compreende o esquema original, bem como o esquema de destino e como mapear esses dados” (“understands the original schema as well as the target schema and how to map them”).

Isso revela melhorias significativas em métricas de desempenho e escalabilidade, especialmente quando as organizações lidam com conjuntos de dados estruturados de fontes diversas.

Impacto e mercado

A solução da Intuit não só aborda questões de operabilidade, mas também estabelece novas referências para as empresas que desejam adotar IA de forma eficaz. A estruturação de arquiteturas independentes de fornecedores desde o início é, segundo Srivastava, uma estratégia que pode fornecer flexibilidade operacional e mitigação de riscos.

A combinação da IA generativa com análise preditiva — caracterizada pelo que a Intuit chama de "Super Model" — ilustra como a empresa está colocando em prática sistemas que não apenas respondem a consultas, mas antecipam problemas, como questões relacionadas ao fluxo de caixa, sugerindo ações proativas para os usuários.

Os insights obtidos sugerem que a adoção de abordagens que integrem sistemas preexistentes com novas tecnologias de IA é um caminho promissor para a competitividade. Portanto, para empresas que desejam estar à frente, o investimento em arquiteturas robustas de IA se torna essencial.

Fonte: (VentureBeat – AI)