por Martin De Saulles*

Embora otimista quanto às perspetivas de a IA automatizar muitas atividades de trabalho, a McKinsey reconhece que serão necessárias várias décadas para que isso aconteça em qualquer escala. Os CIOs e outros líderes empresariais devem ter isso em mente apesar do hype e das afirmações exageradas feitas por muitos fabricantes e consultores.

Há uma série de razões pelas quais as implementações significativas de IA na empresa levarão mais tempo do que muitos imaginam.

Complexidade do trabalho humano

Estima-se que, em média, uma pessoa tome 2.000 decisões por hora. Embora muitas dessas decisões sejam rotineiras e exijam pouca reflexão, outras são muito mais complexas e delicadas. No trabalho, somos eficientes no processamento de múltiplas entradas em tempo rápido para ter em conta questões de segurança, normas sociais, as necessidades dos nossos colegas e do empregador, bem como a precisão e os objectivos estratégicos. Ao mesmo tempo, podemos comunicar estas decisões oralmente, por escrito e através de gestos, utilizando múltiplos sistemas e fluxos de trabalho.

Embora as tecnologias informáticas e o acesso melhorado aos dados possam ter ajudado as empresas a tomar melhores decisões de rotina e de baixo valor, tudo o que é mais complexo continua a exigir a intervenção e a supervisão humanas. A reputação de uma organização vive ou morre pelas decisões tomadas no seu seio e, uma vez perdida, é difícil, e muitas vezes impossível, de recuperar. Embora os chatbots assumam muitas das funções atualmente desempenhadas pelos call centers, estes funcionarão dentro de parâmetros bem definidos, incluindo a introdução de dados e as respostas que podem dar.

Alucinações da IA

O problema das alucinações da IA, em que um modelo de linguagem de grande dimensão (LLM) apresenta resultados de aspeto autêntico, mas inventados, não deve ser subestimado nas implementações de IA nas empresas. Estima-se que a taxa de alucinação do ChatGPT se situe entre 15% e 20%, um valor inaceitável para a tomada de decisões críticas para o negócio.

As alucinações podem ser reduzidas nas implementações empresariais através da afinação dos LLMs, treinando-os com dados privados que tenham sido verificados. Outras melhorias podem ser feitas restringindo as consultas a prompts comprovados, bem como incorporando ferramentas de código aberto, como Langkit e Guardrails, ou produtos proprietários como Galileo. Estas ferramentas e estruturas ainda estão nas primeiras fases de desenvolvimento e os utilizadores terão de experimentar várias abordagens e soluções. Serão necessários vários anos, pelo menos, até que métodos estabelecidos e fiáveis para reduzir as alucinações para níveis aceitáveis estejam amplamente disponíveis.

Mudança de hábitos e fluxos de trabalho

Embora a adoção de novas tecnologias, como os smartphones e as redes sociais, seja rápida, por parte dos consumidores, é, normalmente, muito mais lenta nas empresas. Os fluxos de trabalho, a formação dos utilizadores e a dependência tecnológica funcionam como travões à implantação de novas soluções de hardware e software. A computação em cloud, os formatos de dados comuns e as APIs reduziram estas barreiras até certo ponto, mas elas ainda são significativas. Um inquérito da Gartner revelou recentemente que 45% dos representantes do serviço de apoio ao cliente (CSR) evitaram adotar novas tecnologias e optaram por confiar em sistemas e ferramentas antigos.

O pioneiro da computação na cloud e CEO da Box, Aaron Levie, expressou recentemente suas dúvidas de que a IA teria um impacto significativo nas iniciativas de transformação digital a curto prazo: “Acho que ainda é cedo para que qualquer tipo de fluxo de tarefas operacionais com qualquer nível de eficácia seja capaz de substituir até mesmo 10 minutos do que uma pessoa real faz“, diz ele.

O que se segue para a IA empresarial

O entusiasmo inicial com a IA generativa está a começar a diminuir e estão a surgir expectativas mais realistas. O tráfego no website do ChatGPT caiu quase 10% em junho em relação a maio, com os utilizadores a passarem menos 9% de tempo no sítio. Está a tornar-se evidente que a utilização prática destas novas ferramentas na empresa exigirá uma personalização e um investimento consideráveis. A complexidade e a subtileza de grande parte do trabalho humano e a necessidade de as organizações manterem a confiança dos consumidores estão por detrás desta constatação. No entanto, seria uma empresa insensata se não iniciasse esta jornada, pois as recompensas potenciais são significativas.

*O Dr. Martin De Saulles é um escritor e académico especializado em investigação e escrita sobre inovação baseada em dados e inteligência artificial. Veja mais do seu trabalho no seu blogue, www.martindesaulles.com