O Acerto de Contas da IA: Por que as Empresas estão Ficando para Trás
O período de euforia da IA acabou.
As empresas passaram anos correndo para usar ferramentas como o ChatGPT. Agora, os líderes enfrentam uma nova questão. Eles querem saber se a IA melhora o resultado final.
Um novo relatório da McLean Forrester explica por que muitas empresas não conseguem ver resultados. Elas caem na armadilha do piloto. Elas lançam pequenos projetos que proporcionam ganhos ínfimos, mas não conseguem escalar.
Para vencer, você deve entender os três níveis de IA.
IA Horizontal Estas são ferramentas gerais. Elas funcionam para tarefas simples, como resumir relatórios públicos. Você pode ver um aumento de 5% a 10% na produtividade. No entanto, essas ferramentas falham quando as tarefas exigem o conhecimento específico da sua empresa.
IA Híbrida Este é o meio-termo mais inteligente. Utiliza um método chamado Retrieval-Augmented Generation (RAG). Você conecta um modelo de grande escala aos seus próprios dados internos, como políticas e registros de clientes. Isso melhora a precisão e mantém seus dados seguros sem o alto custo de construir um novo modelo.
IA Vertical Este é o nível mais alto. É uma camada de inteligência personalizada, construída para seus fluxos de trabalho específicos. Por exemplo, um banco utiliza IA Vertical para revisar solicitações de empréstimo com base em regras rigorosas. Ela não apenas fornece informações; ela participa das suas funções de negócio principais.
Como se preparar para 2027:
- Pare de buscar o menor custo. Encontre a solução que resolva seus problemas de negócio mais difíceis.
- Corrija sua infraestrutura de dados. Seus dados proprietários são sua única vantagem. Você não pode construir uma boa IA sobre dados desorganizados.
- Use um roteiro (roadmap) em fases. Comece com a IA Híbrida para gerar confiança e mostrar valor. Depois, passe para a IA Vertical.
Os vencedores não serão as empresas com os maiores orçamentos. Serão as empresas que alinharem a IA com suas necessidades de negócio específicas.
Fonte: https://dev.to/mcleanforresterllc/the-ai-reckoning-why-most-companies-are-getting-left-behind-175i
Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi