As inovações em Machine Learning e nos Cloud tech stacks juntamente com a popularidade viral de alguns aplicativos impulsionaram a IA (Generativa) para o zeitgeist. O potencial impacto para os negócios e serviços é significativo, pois o custo marginal de produzir versões iniciais de conteúdo que requer conhecimento intensivo decresce significativamente. IA (Generativa) promove maior eficiência e estipula um novo benchmark de produtividade.

Os vencedores do paradigma IA (Generativa) serão aqueles que a usam como um recurso, não como a solução. Esta tecnologia pode transformar a forma como as empresas operam e interagem com os clientes e até redefinir um colaborador como o conhecemos. No estágio atual, os casos de uso corporativo mais populares são de aplicabilidade transversal e agnósticos ao setor (“horizontais”), no entanto, como as inovações anteriores, a criação de valor mais sustentável reside em casos de uso específicos do setor (“verticais”).

Para as organizações o desempenho do modelo não é o único critério para a adoção da IA (Generativa), sendo enumerados outros, como facilidade de uso, segurança e privacidade, ecossistema robusto de parceiros (para estender, personalizar e codesenvolver conjuntos de dados especializados, casos de uso e aplicativos), transparência e explicabilidade.

Todas as indústrias podem beneficiar desta inovação. No entanto, setores ricos em dados ou aqueles cujos produtos alavancam dados podem, e devem, mover-se mais rápido sob pena de perderem oportunidades e competitividade. Por outro lado, os setores baseados em julgamento (por exemplo, direito, medicina) podem ser mais cautelosos na adoção, mas, ainda assim, ver o benefício na aceleração da síntese do conhecimento prévio.

Podemos enquadrar os casos de uso em cinco categorias:

• Acelerar: melhorar a produtividade agilizando os resultados, não eliminando a intervenção humana, mas fornecendo insights de qualidade sobre os quais construir.
• Personalizar: criar proximidade e personalização, que implicariam esforço elevado. Os modelos aproveitam os dados para adaptar o conteúdo.
• Automatizar: entregar fluxos de trabalho, frequentemente demonstrados devido ao potencial imediato de economia de custos.
• Criar: gerar novos conteúdos como imagens, vídeo, texto ou outros conteúdos multimédia.
• Simular: criar ambientes nos quais fluxos de trabalho e experiências possam ser simulados antes de serem colocados em produção, economizando tempo, custos e recursos físicos.

A IA Generativa pode criar uma relação mais profunda entre humanos e tecnologia, ainda mais do que a cloud, o smartphone e a internet promoveram. A IA Generativa irá mudar o futuro do trabalho, estará na vanguarda da democratização generalizada da IA e irá liderar a transformação digital. Será uma necessidade indispensável e a sua adoção generalizada, dependente da capacidade de responder às expectativas e de criar confiança, será a nova norma.

Em termos corporativos, a hiperpersonalização vai intensificar-se como driver de crescimento e as empresas e marcas vão criar em tempo real experiências, produtos, serviços e comunicações personalizados. A IA Generativa criou oportunidades para as empresas de tecnologia investirem rapidamente e desafiarem o mercado, originando uma captura desproporcional de mercado por empresas pioneiras. Esta não é uma evolução tecnológica, mas uma força disruptiva nos negócios, representando uma ameaça para segmentos do mercado e uma oportunidade exponencial para novos serviços.

Em vez de perguntar “o que um modelo pode fazer por mim?” devemos questionar “o que posso fazer com um modelo se o treinar com os meus dados corporativos, num ambiente seguro, para gerar algo que seja significativo no meu contexto de negócio?”.