Impactos da Inteligência Artificial nas Empresas: Reflexões do #TechJumpDay

Em um mundo cada vez mais tecnológico, a Inteligência Artificial (IA) está desempenhando um papel vital na transformação dos negócios. Suas implicações na economia, gestão de recursos humanos, automação de processos e no setor dedados são profundas e constantes. O papel da IA nas empresas foi um dos principais tópicos de discussão durante o recente #TechJumpDay na Comunidade Tech Strides. Hugo Carvalho, nosso CTO, participou do evento como um dos membros da mesa de discussão sobre IA. Este post explora alguns insights observados pelo Hugo em alguns desses tópicos cruciais, enfatizando a importância da compreensão e adaptação às rápidas mudanças que a IA está causando em nossos ambientes de trabalho.

Propriedade de Saídas de Prompts de IA

Em termos de propriedade de saídas geradas a partir de prompts de IA, em teoria, somos os proprietários. Os modelos, como o ChatGPT da OpenAI, foram treinados com as devidas permissões de conteúdo. Portanto, se você executar um prompt e obter uma resposta, você seria o proprietário dela. Além disso, o ChatGPT não está mais usando prompts de usuários como dados de treinamento por padrão.

‍

O Surgimento de Agentes de IA

‍A evolução dos agentes de IA é um tópico em voga. Várias empresas estão desenvolvendo agentes para outras empresas, que atuam como substitutos para ferramentas de Automação de Processos Robóticos (RPA), que precisam de constantes atualizações. Agentes poderiam ser a próxima grande coisa, pois pessoas estão criando agentes para se representar e gerar receita no processo.

‍

‍LLMs (Large Language Models) e Dados Proprietários

LLMs para dados proprietários é um assunto delicado. A auto hospedagem desses modelos pode custar milhões, criando uma troca entre tempo de mercado/preço e o verdadeiro controle dos dados. Talvez no futuro, as empresas permitirão que você pague mais por LLMs privados hospedados na nuvem.

‍

Como Integrar IA nas Empresas Atuais

A aplicação de IA nas empresas atuais deve ser feita com cautela. É crucial alinhar com a equipe de compliance ao lidar com dados sensíveis. A IA pode ser usada para gerar histórias de usuários, commitar códigos, ajudar na revisão de código e na composição de e-mails, entre outros. Mas sempre com o cuidado de saber que as informações enviadas para a AI podem ser utilizadas em outros escopos, então cuidado ao enviar dados sensíveis.

‍

Desenvolvedores no Futuro e IA

No futuro, com a ajuda da IA, um desenvolvedor com habilidades significativas de comunicação pode prosperar, mesmo que não seja um bom codificador. Algumas empresas estão considerando substituir desenvolvedores júnior por LLMs.

‍

A IA está Banalizada?

Hoje em dia, tarefas que exigiam dias e milhares de linhas de código agora podem ser feitas em minutos com a IA. No entanto, a posse de um modelo de IA incrível não é mais um diferencial. O segredo para o sucesso agora é ter dados relevantes dos clientes para gerar valor.

‍

Segurança, Conformidade e Inovação

As empresas devem ser inovadoras com IA e dados, mantendo a segurança e a conformidade. Algumas estão usando modelos LLM personalizados para permitir que os funcionários interajam com o data lake.

‍

Preparando Equipes para Usar IA

Para preparar as equipes para usar IA, os líderes devem dar o exemplo e promover o uso de ferramentas de IA. O treinamento em áreas específicas é essencial e é importante encontrar casos de uso internos para provar o valor da IA.

‍

Investimento em Iniciativas de IA

O investimento em iniciativas de IA em grandes empresas pode ser feito através da criação de um spin off de laboratório ou outra startup com menos restrições para inovar no setor.

‍

Em conclusão, o impacto da IA nas empresas é profundo e inevitável. Ao entender essas mudanças, as empresas podem se posicionar de maneira ideal para aproveitar ao máximo as oportunidades apresentadas pela IA, garantindo ao mesmo tempo a conformidade e a segurança dos dados.

‍

‍

Glossário:

      #TechJumpDay: Um evento promovido pela Strides em que especialistas em tecnologia se reúnem para discutir as últimas tendências e desenvolvimentos no setor.

      Prompts de IA: São instruções dadas a um modelo de inteligência artificial para executar uma tarefa específica ou responder a uma pergunta.

      Agentes de IA: Software ou sistemas de inteligência artificial projetados para agir em nome do usuário ou outra entidade para realizar tarefas ou ações específicas.

      Automação de Processos Robóticos (RPA): O uso de software com capacidades de inteligência artificial para automatizar tarefas de negócios de alto volume e repetitivas.

      LLMs (Large Language Models): São modelos de inteligência artificial projetados para entender e gerar linguagem humana. Eles são treinados em grandes quantidades de dados de texto e podem ser usados para várias tarefas, como tradução automática, geração de texto e compreensão de linguagem natural.

      Data Lake: Um sistema de armazenamento de dados que permite armazenar grandes quantidades de dados brutos em seu formato natural.

      Spin off de laboratório: Uma empresa ou entidade criada a partir de uma organização existente, geralmente para explorar novas ideias ou tecnologias sem as restrições da organização principal.

      No-code Tools: Ferramentas que permitem aos usuários criar aplicativos, sites ou sistemas automatizados sem a necessidade de escrever código. Elas são frequentemente usadas para aumentar a eficiência e permitir que não-programadores criem soluções digitais.

‍

‍