Desafios na Adoção da IA Generativa para as grandes Empresas
As fundação e modelos que estão na base de qualquer solução de IA enerativa, parecem ser muito potentes, mas requerem algumas precauções a serem levadas em cona no acto da "deployement" das mesma.
TECNOLOGIAS
Dr. José Bernardo
5/22/20241 min ler
Desafios na Adoção da IA Generativa para Grandes Empresas
Na busca constante por inovação e excelência, as grandes empresas se deparam com a emocionante oportunidade de integrar a Inteligência Artificial (IA) generativa em suas operações, negócios e produtos. No entanto, essa jornada em direção à vanguarda tecnológica não está isenta de desafios que exigem uma abordagem estratégica e perspicaz por parte das empresas.
Cada etapa é crucial, desde a pesquisa essencial e o acesso aos modelos de fundação de alto desempenho, disponibilizados pelos principais grupos líderes em serviços relacionados à IA, até a delicada tarefa de adaptar esses modelos com os dados internos das empresas para criar aplicações diferenciadas. A proteção meticulosa dos dados e o controle preciso sobre seu compartilhamento são requisitos inegociáveis nesse cenário de constante evolução tecnológica.
Além disso, a integração suave e economicamente viável das aplicações de IA generativa nas complexas infraestruturas tecnológicas das empresas representa um desafio que requer criatividade e determinação. É somente ao enfrentar esses desafios de frente que as empresas poderão desbloquear o potencial transformador da IA generativa e impulsionar a inovação em seus setores.
Ao adotar uma postura proativa e estratégica diante desses desafios, as empresas não apenas se preparam para os desafios futuros, mas também se posicionam para colher os frutos da revolução tecnológica em andamento. Este é o momento de abraçar a mudança, desafiar os limites e liderar o caminho em direção a um futuro impulsionado pela inovação e pela inteligência artificial generativa.
Resumindo, os desafios a serem considerados são:
1. Pesquisa e acesso a modelos de fundação com excelente desempenho
2. Adaptação dos modelos escolhidos com base nos dados internos da empresa para criar aplicações diferenciadas
3. Proteção de dados e controle sobre o compartilhamento de dados sensíveis da empresa
4. Integração transparente e económica de aplicações de IA generativa nas infraestruturas tecnológicas.