Embora muitos estejam otimistas em relação às perspectivas da IA para automatizar muitas atividades de trabalho, a McKinsey reconhece que levará várias décadas para que isso aconteça em grande escala. Os CIOs e outros líderes executivos devem ter isso em mente diante do hype e das afirmações exageradas feitas por muitos fornecedores e consultores.
Existem várias razões pelas quais implementações significativas de IA nas empresas levarão mais tempo do que muitos imaginam.
Estima-se que uma pessoa média tome 2.000 decisões a cada hora. Embora muitas dessas decisões sejam rotineiras e exijam pouco pensamento, outras são muito mais complexas. No trabalho, somos eficientes em processar múltiplas entradas rapidamente para levar em consideração questões de segurança, normas sociais, necessidades de nossos colegas e empregador, além de precisão e metas estratégicas. Ao mesmo tempo, podemos comunicar essas decisões oralmente, por escrito e por meio de gestos, usando vários sistemas e fluxos de trabalho.
Embora as tecnologias de computação e o acesso aprimorado a dados possam ter ajudado as empresas a tomar melhores decisões rotineiras e de baixo valor, qualquer coisa mais complexa ainda requer entrada e supervisão humanas. A reputação de uma organização depende das decisões tomadas dentro dela e, uma vez perdida, é difícil e muitas vezes impossível de recuperar. Embora os chatbots assumam muitas funções atualmente desempenhadas por centrais de atendimento com funcionários humanos, eles operarão dentro de parâmetros rigorosamente definidos, incluindo suas entradas de dados e as respostas que podem fornecer.
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O problema das alucinações da IA, em que um grande modelo de linguagem (LLM) apresenta resultados autênticos, mas falsos, não deve ser subestimado nas implementações de IA empresarial. Estima-se que a taxa de alucinação para o ChatGPT esteja entre 15% e 20%, inaceitável para a tomada de decisões críticas para os negócios.
As alucinações podem ser reduzidas nas implementações empresariais por meio do ajuste fino dos LLMs, treinando-os em dados privados verificados. Melhorias adicionais 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. Essas ferramentas e estruturas ainda estão em estágios iniciais de desenvolvimento, e os usuários precisarão experimentar várias abordagens e soluções. Levará pelo menos alguns anos antes que métodos estabelecidos e confiáveis para reduzir as alucinações a níveis aceitáveis estejam amplamente disponíveis.
Embora a adoção de novas tecnologias pelos consumidores, como smartphones e redes sociais, ocorra rapidamente, ela geralmente é muito mais lenta nas empresas. Fluxos de trabalho, treinamento de usuários e dependência tecnológica agem como obstáculos à implantação de novas soluções de hardware e software. A computação em nuvem, formatos de dados comuns e APIs diminuíram essas barreiras em certa medida, mas ainda são significativas. Uma pesquisa do Gartner revelou recentemente que 45% dos representantes de atendimento ao cliente evitaram a adoção de novas tecnologias e optaram por confiar em sistemas e ferramentas legados.
O pioneiro da computação em nuvem e CEO da Box, Aaron Levie, expressou recentemente suas dúvidas de que a IA terá um impacto significativo nas iniciativas de transformação digital a curto prazo, afirmando: “Acho que estamos muito no início de qualquer tipo de fluxo de tarefas operacionais com qualquer nível de eficácia para substituir mesmo 10 minutos do que uma pessoa real faz”.
A empolgação inicial com a IA generativa está começando a diminuir, e expectativas mais realistas estão surgindo. O tráfego para o site do ChatGPT caiu quase 10% em junho, em relação a maio, com os usuários passando 9% menos tempo no site. Está ficando evidente que o uso prático dessas novas ferramentas dentro das empresas exigirá personalização e investimento consideráveis. A complexidade e sutileza do trabalho humano e a necessidade de as organizações manterem a confiança do consumidor estão por trás dessa percepção. No entanto, seria tolice para uma empresa não começar essa jornada, porque as recompensas potenciais são significativas.
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