São Paulo — InkDesign News — A inteligência artificial (IA) continua a transformar o cenário empresarial, com novas abordagens em LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) e deep learning emergindo como protagonistas na inovação tecnológica. Durante o VB Transform, Andrew Ng, cofundador da DeepLearning.AI, discutiu a importância de integrar observabilidade e guardrails de forma balanceada, sem limitar a capacidade inovadora das empresas.
Tecnologia e abordagem
Ng propõe que as empresas adotem ambientes de teste, ou "sandboxes", que permitam protótipos rápidos sem o risco imediato de comprometer dados sensíveis. “Existem práticas que devem ser implementadas em um estágio posterior” (Ng emphasizes the importance of observability and guardrails.) Esta abordagem dá liberdade às equipes de desenvolvimento para experimentar enquanto testam a viabilidade de aplicações, otimizando a velocidade de implementação.
Aplicação e desempenho
A utilização de ferramentas de programação como GitHub Copilot e Windsurf promete acelerar o desenvolvimento, reduzindo o tempo necessário para criar projetos complexos. “Prototipar ideias já não requer grandes investimentos de tempo e recursos” (Ng noted the reduced costs associated with proofs of concept.) Essa evolução permite que pilhas de dados maiores sejam exploradas em projetos de IA, embora a escassez de profissionais qualificados para operar essas tecnologias ainda represente um desafio significativo.
Impacto e mercado
O ambiente competitivo atual exige que as empresas adotem uma abordagem de inovação ágil. Como Ng mencionou: “O mundo está agora em uma montanha-russa em ritmo acelerado, e isso é estimulante” (Ng feels that the world is now on a fast-moving roller coaster.) Esse avanço também implica em um custo reduzido para prova de conceito, apresentando uma oportunidade única para as empresas experimentarem mais, apesar da preocupação com a disponibilidade de talentos qualificados.
Por fim, à medida que mais empresas buscam integrar práticas de inteligência artificial em suas operações, o equilíbrio entre inovação e segurança se torna essencial. A estratégia de abrir espaço para experimentação dentro de "sandboxes" pode ser a chave para o sucesso em IA.
Fonte: (VentureBeat – AI)
