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Mastercard indica futuro de uso da IA Generativa

Mastercard indica futuro de uso da IA Generativa

Relatório adverte que, apesar de o potencial da IA generativa já estar claro, é preciso saber como e se vale apenas usá-la em cada negócio

A Inteligência Artificial (IA) generativa vem atraindo muita atenção nos últimos meses por sua incrível capacidade de replicar a expressão humana e produzir conteúdo humanizado. O mais recente relatório da Mastercard explora as implicações dessa nova tecnologia para o futuro do comércio, e inclui seu potencial para fortalecer o envolvimento do cliente, criar operações de negócios mais eficientes e apoiar o desenvolvimento de software.

O relatório observa que, ao contrário de outras tecnologias que tiveram seu ciclo de promoção, a IA generativa já mostra casos de uso muito claros, com a criação de soluções robustas. Para os próximos anos, a expectativa é que a IA generativa impulsione inúmeras competências em aplicações comerciais e de consumo, e modelos personalizados serão desenvolvidos para setores específicos, incluindo saúde, jurídico e financeiro. Aqueles modelos que acessam e se alimentam de dados específicos, como um histórico de transações, por exemplo, permitirão melhores interações bancárias.

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Os casos de uso já estão surgindo

As empresas que estão explorando a IA generativa estão considerando integrações autônomas da tecnologia e maneiras de tornar os aplicativos de IA mais envolventes e personalizados por meio de uma camada adicional de tecnologia. Aqui estão alguns casos específicos do setor que provavelmente surgirão nos próximos cinco a sete anos, segundo a Mastercard:

• Grandes empresas

A IA generativa tem o potencial de tornar as colaborações corporativas muito mais ágeis. As ferramentas de IA, por meio do aprendizado de máquina, podem facilitar a distribuição horizontal de informações quase em tempo real – imagine bots com insights que oferecem instantaneamente suas análises durante reuniões de estratégia. O cenário corporativo ganhará um novo dinamismo à medida que os colaboradores agirem de forma mais rápida e flexível, e os processos forem otimizados.

Leia mais: ChatGPT e IA no Atendimento não podem irritar o cliente

• Finanças

O ecossistema financeiro atual é definido por sua complexidade, que exige interações entre instituições – incluindo bancos, seguradoras, empresas de investimento e entidades governamentais – para fins de registro de propriedade e tributação. A IA generativa, em sinergia com protocolos de consentimento informado de dados, pode orquestrar e otimizar esses processos, atuando como um gestor de patrimônio pessoal com uma visão holística das finanças de um indivíduo.

• Pequenas empresas

As pequenas empresas evoluíram nos últimos anos para se tornar cada vez mais digitais. Por sua vez, a “gig economy” e a “creator economy” cresceram, resultando no aumento do número de mais empresas individuais. A IA generativa pode se tornar uma ferramenta inestimável para ajudar empreendedores individuais e pequenas empresas, incorporando trabalhadores de IA à equipe. Imagine CFOs digitais oferecendo gestão financeira e CMOs digitais organizando campanhas de marketing.

• Comércio

Líderes de comércio eletrônico, como Amazon e Alibaba, oferecem mais opções, avaliações úteis de clientes e comparação de preços. No entanto, uma grande quantidade de informações pode sobrecarregar os consumidores e levar à indecisão. Consultores de compras pessoais alimentados por IA, com um profundo entendimento de suas preferências, podem analisar vários canais, descartar produtos com avaliações ruins, identificar as melhores opções de valor e resgatar os itens exatos que você está procurando.

• Viagens

Organizar uma viagem muitas vezes pode parecer como montar um quebra-cabeça, porque exige que os viajantes articulem uma infinidade de itens em diferentes fusos horários e com diferentes moedas. A automação possibilitada pela IA pode simplificar esse processo. Imagine usar uma interface de voz em uma plataforma e em vez de uma enxurrada de ofertas, receber itinerários detalhados com acomodações confirmadas, viagens e reservas de restaurantes de acordo com suas preferências.

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Como usar a IA para aumentar o impacto em diferentes segmentos

Vários fatores já estão amplificando o impacto da IA generativa, indica a Mastercard em seu relatório. Programas que permitem que empresas como Expedia, Instacart e Klarna exponham suas APIs a uma interface conversacional sem que os usuários precisem programar sua interface diretamente. Esse progresso crucial ajudou a transformar o gene da IA em uma ferramenta prática que melhora as experiências do consumidor.

Tecnologias de código aberto, como o LLama da Meta, que permitem que empresas individuais gerenciem o armazenamento e o acesso a dados – capacitando-as a usar IA generativa com segurança sem revelar dados subjacentes.

O open finance, que possibilita que os usuários compartilhem seus dados bancários para acessar fintechs e outros serviços, permitirá que os consumidores controlem o uso de seus dados por meio desses modelos de IA. Com o open finance, a IA generativa pode acessar um conjunto de dados mais amplo e, consequentemente, criar modelos mais sofisticados em mercados verticais específicos.

Vá com cuidado

Não é porque uma nova tecnologia surgiu que ela é para qualquer um. À medida em que as organizações avaliam como implementar IA generativa, elas devem equilibrar o desejo de permanecer à frente e aproveitar os benefícios dos primeiros usuários com uma abordagem prudente que navegue pelos riscos e ameaças da implementação. O potencial campo minado inerente a essa nova tecnologia inclui produção tendenciosa, interrupção do trabalho, disseminação de informações falsas, manipulação de mercado, aumento do cibercrime e violação de direitos de privacidade e proteção de direitos autorais.

Leia mais:
Por que especialistas em IA de Big Techs e universidades querem dar um tempo na Inteligência Artificial

Para a Mastercard, estes são os desenvolvimentos que podem moldar a IA generativa nos próximos cinco a sete anos:

• Integração generalizada

Modelos de uso geral se tornarão comuns à medida que forem integrados a aplicativos. Padrões abertos permitirão a criação de soluções especializadas de IA para setores específicos, como saúde, jurídico e financeiro.

• Dados como diferencial

Os modelos de IA exigem grandes quantidades de dados para treinamento, mas os dados de alto valor geralmente estão confinados aos sistemas de seu proprietário. Como resultado, as entidades que detêm dados críticos, como grandes bancos e empresas de tecnologia, terão grande vantagem no uso de IA generativa. Empresas que se destacam em segurança de dados também prosperarão.

• Interações IA-IA

Alguns aplicativos de IA personalizados podem exigir um único bot IA para organizar outros. O comércio de IA-IA, por exemplo, pode usar um assistente de IA para interagir com serviços de IA durante uma transação e coordenar compra, envio e pagamento.

Finalmente, os formuladores de políticas, reguladores e empresas precisam – e já estão discutindo – quais são as melhores práticas e os valores universais que devem reger o uso, o gerenciamento  e a governança desta poderosa tecnologia. Isso inclui responsabilidade, inclusão, integridade, as melhores práticas de segurança e de privacidade da categoria.



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