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A Inteligência Artificial (IA) generativa ganhou muita atenção após a popularização do ChatGPT em novembro de 2022. Essa tecnologia promete resolver problemas complexos e surpreende com os recursos dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Modelos treinados com mais dados do que um humano poderia ler em toda a vida parecem quase mágicos, e muitas empresas buscam adotar a IA para aproveitar seu poder. No entanto, nem todas terão sucesso.
Um estudo recente da Gartner previu que um terço dos projetos de IA generativa serão abandonados até o final de 2025. Embora a adoção da IA esteja crescendo, as empresas ainda estão aprendendo a gerenciá-la e poucas estabeleceram a infraestrutura necessária para obter retorno sobre o investimento (ROI) e valor a longo prazo. Para garantir o uso responsável e o sucesso da IA, as organizações precisam criar estruturas claras de gestão.
## **Maturidade em Inteligência Artificial**: O Caminho do Hype ao Domínio
Para que as organizações evoluam suas estratégias de IA e alcancem um impacto e valor duradouros, é crucial entender os desafios e oportunidades. A promessa da IA generativa é enorme, mas a Maturidade em Inteligência Artificial requer uma abordagem estruturada e focada em resultados. Empresas que souberem gerenciar a IA de forma eficaz terão uma vantagem competitiva clara.
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### Gerenciamento de Dados Eficaz e a **Maturidade em Inteligência Artificial**
Dados de alta qualidade são essenciais para usar a IA de forma eficaz. Os modelos dependem do reconhecimento de padrões nos dados, e sua confiabilidade depende da correspondência entre os dados de treinamento e os dados de uso. Modelos baseados em dados rotulados por humanos só serão confiáveis se os rótulos forem precisos. Até os modelos mais avançados estão sujeitos à regra do garbage in, garbage out.
O impacto de uma IA mal treinada pode ser significativo. Na área da saúde, pode levar a diagnósticos errados. No setor financeiro, avaliações de risco incorretas podem causar problemas. Por exemplo, empresas da Fortune 500 que usam IA para revisar contratos podem fazer avaliações de risco ruins se a IA for treinada com dados inconsistentes.
A Gartner estima que a má qualidade dos dados custa às organizações cerca de 9,7 milhões de dólares por ano. Utilizar dados relevantes e de alta qualidade no treinamento de modelos de IA garante insights mais precisos, auxiliando na tomada de decisões e melhorando a eficácia da implementação da IA. Para resolver essa necessidade, as empresas devem criar sistemas de dados escaláveis e adaptáveis, adotar ferramentas avançadas de gerenciamento de dados e criar estruturas de governança robustas.
### Foco no Cliente e na **Maturidade em Inteligência Artificial**
O desenvolvimento de IA exige grandes investimentos de tempo e recursos, então é fundamental que as empresas estejam alinhadas com as necessidades dos clientes. Pode ser tentador lançar recursos de IA chamativos, mas que não são úteis para o usuário final. Ou, mesmo que sejam úteis, pode não ser óbvio como os usuários podem se beneficiar deles. No setor jurídico, por exemplo, a IA pode ajudar na revisão de documentos ou no resumo de depoimentos.
Se os recursos de IA não forem implementados de forma a atender às necessidades específicas das equipes jurídicas, elas simplesmente não adotarão a nova tecnologia. Ao focar na resolução de problemas reais, as organizações podem garantir a entrega de valor imediato aos usuários, incentivando a adoção da nova tecnologia. Para garantir que o desenvolvimento de IA esteja alinhado com as necessidades dos clientes, as empresas podem realizar pesquisas com usuários, investir em feedback loops contínuos e focar em interfaces amigáveis.
### Colaboração, Governança e a **Maturidade em Inteligência Artificial**
As regulamentações sobre o uso da IA ainda estão em desenvolvimento, e será desafiador acompanhar sua evolução. Além das normas federais e internacionais, os setores estão criando padrões para o uso responsável da IA. As empresas também estão atentas às preocupações de seus clientes em relação à IA. A utilização da IA levanta novas questões de segurança, especialmente sobre como proteger os dados dos clientes ao usar modelos de IA hospedados por fornecedores externos.
Para se manterem atualizadas sobre regulamentações e outros requisitos, as empresas devem criar equipes multifuncionais que reúnam especialistas jurídicos, engenheiros de dados e especialistas em IA. Ter diferentes perspectivas ajudará a preparar a empresa para o futuro. A implementação de estruturas de governança para supervisionar o desenvolvimento de modelos garantirá justiça, responsabilidade e transparência em todo o processo. Manter-se atualizado sobre as regulamentações é um dos pontos para alcançar a Maturidade em Inteligência Artificial.
Para concluir, o sucesso na implementação da IA exige um bom gerenciamento de dados, design e implementação centrados no cliente e uma governança robusta para garantir o uso responsável e eficaz da IA. As empresas que seguirem esses passos estarão mais bem posicionadas para aproveitar todo o potencial da IA.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
