A revolução da Inteligência Artificial (IA) está a todo vapor. Prova disso é que o Gartner prevê que, até 2027, as organizações optarão por modelos de IA pequenos e específicos mais do que por grandes modelos de linguagem (LLMs). Esses modelos menores, ao serem desenvolvidos para resolver problemas pontuais, permitem que as empresas aumentem sua eficiência operacional, reduzam custos e melhorem a qualidade dos serviços prestados.
Segundo o Gartner, esses robôs serão usados pelo menos três vezes mais do que os robôs que falam e escrevem de forma geral.
Para o consumo, a aumento da utilização de robôs de IA específicos traz uma série de implicações. Em primeiro lugar, espera-se que os serviços se tornem mais personalizados e adaptáveis às necessidades individuais dos consumidores. Afinal, com modelos de IA focados em nichos específicos, as empresas poderão oferecer recomendações e soluções que realmente atendem às demandas dos usuários, gerando uma experiência mais satisfatória e eficaz.
Os benefícios para empresas
Em comunicado, o Gartner destacou que, embora os LLMs de uso geral apresentem habilidades linguísticas avançadas, a precisão dos modelos menores nas respostas tende a reduzir em tarefas que exigem conhecimento específico do contexto empresarial.
“A diversidade de tarefas nos fluxos de trabalho corporativos e a demanda por maior precisão estão impulsionando a transição para modelos especializados, ajustados para funções específicas ou dados de domínio”, afirmou Summit Agarwal, vice-presidente analista do Gartner. “Esses modelos menores e orientados a tarefas fornecem respostas mais ágeis e consomem menos poder computacional, o que resulta na redução dos custos operacionais e de manutenção”.
Em princípio, as empresas podem usar os modelos de linguagem especializados para fazer tarefas específicas de maneiras diferentes. Uma delas é pela geração aumentada por recuperação (RAG), e a outra é ajustando esses modelos para que eles aprendam melhor. Para isso, os dados que as empresas têm são muito importantes. É necessário organizar essas informações, para garantir que as informações certas estejam prontas para o ajuste dos modelos.
Implementando modelos de IA
Segundo o Gartner, as empresas que desejam adotar modelos de IA voltados para tarefas específicas devem levar em conta as seguintes recomendações:
- Modelos contextualizados. O objetivo é estabelecer modelos menores e contextualizados nas áreas em que o contexto de negócios é essencial. Ademais, isso vale onde os LLMs não atenderam às expectativas em termos de qualidade ou velocidade de resposta.
- Adotar abordagens compostas. Nesse aspecto, é importante identificar casos de uso onde a orquestração de um modelo único não é suficiente. E, em vez disso, utilize uma abordagem composta que combine diferentes modelos e etapas de fluxo de trabalho.
- Fortalecer dados e habilidades. Dar prioridade aos esforços de preparação de dados para coletar, selecionar e organizar os dados necessários para adequar modelos de linguagem. Ao mesmo tempo, é essencial que as empresas invistam na qualificação de profissionais em áreas técnicas e funcionais. Entre eles, arquitetos cientistas e engenheiros de IA e dados, bem como nas equipes de risco e conformidade. Ademais, segundo o Gartner, vale investir nas equipes de compras e especialistas em assuntos de negócios. Tudo isso para implementar as iniciativas de forma eficaz.
Os benefícios dos novos modelos de IA
Os modelos pequenos de IA poderão resultar em preços mais competitivos. Ao automatizar processos e reduzir custos, as organizações terão a capacidade de transferir parte dessas economias para os consumidores. Por consequência, isso pode aumentar a acessibilidade a produtos e serviços.
O impacto na qualidade dos serviços também é significativo. Isso porque, com a utilização de modelos de IA que analisam dados específicos, questões como tempos de espera e erros humanos poderão ser reduzidas. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também eleva o padrão do mercado. E, por último, o uso crescente de IA geraria novos modelos de negócios. E, neles, em efeito cascata, a coleta e análise de dados induzirão a criação de soluções inovadoras.
IACX: A Ascensão da IA Emocional
No dia 6 de maio, será realizada a segunda edição do seminário IACX, que promete transformar a maneira como compreendemos e aplicamos a Inteligência Artificial nas relações com os consumidores.
O tema deste ano, “A Ascensão da IA Emocional”, simboliza um novo capítulo para o mercado: a tecnologia dever ser inteligente, mas igualmente humana. O evento será marcado por pitches autênticas com cases reais, onde empresas mostrarão como estão utilizando IA para transformar a jornada do cliente.
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