Algumas reflexões sobre IA

As reflexões abaixo são fruto de conferência que participei recentemente + conversas com colegas diversos.

Casos de sucesso e Analytics tradicional

Foram citados alguns casos de sucesso das empresas: algoritmos para S&OP (forecasts e planejamento de produção). Apoio para refatorar código. Estudo para precificação de contratos. Manutenção preditiva em caixas telefônicas, entre outros.

O que gera valor real ainda é o Analytics tradicional. Apesar de estar em evidência, e ser espetacular, o LLM ainda é utilizado em problemas acessórios (escrever código, apoio em textos e imagens).

Qual market fit da LLM? É uma pergunta em aberto ainda.

O ser humano pensa em escala linear, enquanto este tipo de tecnologia cresce em escala exponencial — talvez em futuro próximo tenhamos aplicações que nem sonhamos hoje.

Hipóteses x Não hipóteses

Na ciência, temos hipóteses que são testadas e utilizadas até serem refutadas.

Já uma LLM não é movida por hipóteses. Ela pode simplesmente ir descobrindo padrões. Um exemplo é o caso de um modelo “Demolidor”, baseado no personagem cego da Marvel Comics que “enxerga” através de um sonar.

Uma fonte sonora foi colocada no canto de um auditório, e um microfone para capturar o som, do outro lado. Tais dados foram utilizados para treinar uma IA, que depois de um tempo, conseguia identificar se tinham pessoas no auditório.

Dicas para implementar projeto de IA

É importante testar a solução num grupo evangelista, entusiasta, antes de liberar para toda organização.

Alguns gargalos para casos de implementação em grandes empresas:

- Infraestrutura para suportar solução

- Profissionais qualificados

- Digital literacy da média e alta gerência

Alguns problemas das startups:

- Funding

- Talentos

- Market fit

- Regulação

Para vender a ideia, procure sempre encontrar alguma aplicação relevante, de preferência quick win: gestão de estoques, automações, planejamento da produção, modelo de recomendação, etc…

Não se prender estritamente aos LLMs ou tecnologias mais avançadas, porque a IA mais tradicional e métodos analíticos são maduros e poderosos. Guie-se pelo problema.

Comece pequeno, mas com uma visão grande. Ter como grande objetivo aproveitar a onda da IA, que cresce exponencialmente, e começar aqui e acolá com projetos que capturem valor e suportem implementações futuras. Cabeça nas estrelas, pés no chão.

Originally published at http://ideiasesquecidas.com on October 29, 2024.