Modelos de IA para empresas: estratégias e desafios atuais

Decidir sobre os modelos de IA para empresas é uma escolha tão técnica quanto estratégica. Optar por modelos abertos, fechados ou híbridos traz diferentes vantagens e desvantagens. Líderes de inteligência artificial da General Motors, Zoom e IBM discutiram, no evento VB Transform deste ano, como suas companhias e clientes abordam a seleção desses modelos para uso corporativo.

Barak Turovsky, que em março se tornou o primeiro diretor de IA da GM, mencionou o grande “ruído” com cada novo lançamento de modelo e as constantes mudanças nos rankings de desempenho. Antes mesmo desses rankings virarem debate comum, Turovsky ajudou a lançar o primeiro large language model (LLM), relembrando os avanços trazidos pelo open-source.

“Isso foi, francamente, provavelmente um dos maiores avanços que ajudou a OpenAI e outras empresas a começar a lançar seus produtos”, disse Turovsky. Ele observou que o open-source ajudou a criar algo que se tornou fechado e agora talvez esteja voltando a ser aberto, uma dinâmica em constante evolução na área de IA.

Fatores para essas decisões variam e incluem custo, desempenho, confiança e segurança. Turovsky destacou que empresas muitas vezes preferem uma estratégia mista. Isso pode significar usar um modelo aberto para uso interno e um modelo fechado para produção ou interação com clientes, ou vice-versa, conforme a necessidade.

A estratégia de IA da IBM

Armand Ruiz, vice-presidente de plataforma de IA da IBM, explicou que a IBM começou sua plataforma com seus próprios LLMs. No entanto, a empresa percebeu que essa abordagem não seria suficiente, especialmente com a chegada de modelos mais poderosos ao mercado. Essa percepção levou a IBM a expandir suas ofertas.

A IBM então decidiu ampliar suas integrações, incluindo plataformas como Hugging Face. Isso permitiu que os clientes escolhessem qualquer modelo de código aberto. Recentemente, a empresa lançou um novo gateway de modelos, fornecendo uma API para que as empresas pudessem alternar facilmente entre diferentes LLMs.

Uma pesquisa da Andreessen Horowitz com 100 CIOs revelou que mais empresas estão comprando modelos de múltiplos fornecedores. Cerca de 37% dos entrevistados disseram usar cinco ou mais modelos, um aumento em relação aos 29% do ano anterior. Isso demonstra uma crescente diversificação na adoção de IA empresarial.

Ruiz comentou que ter muitas opções pode gerar confusão, apesar da importância da escolha. Para simplificar, a IBM não se preocupa com o LLM usado na fase de prova de conceito ou piloto; o foco é a viabilidade do caso de uso. O objetivo é evitar a “paralisia de análise” causada pela multiplicidade de opções.

Somente depois a IBM começa a analisar se deve refinar ou customizar um modelo com base nas necessidades do cliente. “Primeiro, nos concentramos no caso de uso”, disse Ruiz. “Então, descobrimos qual é o melhor caminho para a produção.”

Como a Zoom aborda a IA

Xuedong Huang, CTO da Zoom, explicou que os clientes podem escolher entre duas configurações para o AI Companion. Uma delas combina o LLM próprio da Zoom com outros modelos de base maiores. A outra permite que clientes, preocupados com o uso excessivo de modelos, utilizem apenas o modelo da Zoom.

A Zoom também firmou parceria com o Google Cloud para adotar um protocolo agent-to-agent para o AI Companion em fluxos de trabalho empresariais. Essa colaboração visa aprimorar a automação e integração de suas soluções de IA em ambientes corporativos.

Huang detalhou que a empresa desenvolveu seu small language model (SLM) sem usar dados de clientes. Com apenas dois bilhões de parâmetros, esse LLM é considerado pequeno, mas ainda assim consegue superar outros modelos específicos do setor em certas tarefas. Ele funciona melhor em tarefas complexas quando trabalha junto com um modelo maior.

“Essa é realmente a força de uma abordagem híbrida”, disse Huang. “Nossa filosofia é como Mickey Mouse e o elefante dançando juntos. O modelo pequeno realiza tarefas muito específicas. Não estamos dizendo que um modelo pequeno será suficiente… O Mickey Mouse e o elefante trabalharão juntos como uma equipe.”

Essa combinação de modelos permite que a Zoom ofereça soluções flexíveis e eficazes. Modelos menores lidam com tarefas específicas de forma eficiente, enquanto modelos maiores fornecem capacidades mais amplas. Isso garante um desempenho equilibrado para diversas aplicações corporativas, destacando a adaptabilidade como um fator crucial para as empresas.

A discussão entre líderes de grandes empresas sublinha a complexidade e a importância da escolha de modelos de IA no ambiente corporativo atual. A flexibilidade e a capacidade de adaptação às necessidades específicas de cada caso de uso continuam sendo cruciais para o sucesso da implementação de inteligência artificial. A tendência é que as estratégias híbridas ganhem ainda mais espaço, à medida que as empresas buscam otimizar custos e desempenho.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.