A IA generativa tem sido muito elogiada nos últimos meses, mas ainda enfrenta s®rios problemas; o watsonx, da IBM, poderia ajudar a resolv¬-los
*Nota relevante: a IBM é cliente do autor
A IBM anunciou o watsonx no evento Think, e já tem potencial para ser um destaque de IA generativa. Isso é importante porque a IA generativa atingiu a indústria de tecnologia como um caminhão e parece estar avançando em um ritmo inacreditável. Com a mesma rapidez, surgiram preocupações bem fundamentadas sobre a qualidade do treinamento massivo por trás dele. Primeiro, a tecnologia é muito nova para a maioria das pessoas e os riscos que a cercam não são bem conhecidos. E segundo, ainda não sabemos como garantir que o que é produzido por ferramentas generativas de IA seja preciso.
Além disso, assim como alguns problemas iniciais com o Linux, questões de propriedade intelectual cercam a IA geracional e estão assustando os criadores até a morte. As ferramentas básicas de produtividade, como as usadas para editar, formatar e fazer apresentações, parecem relativamente seguras. Mas quando ferramentas como o ChatGPT são solicitadas a criar ou fornecer suporte à decisão – ou mesmo tomar decisões de forma autônoma – esses problemas de IP são mais pronunciados. E a velocidade de adoção pode levar a problemas futuros se as questões relacionadas à qualidade não forem tratadas adequadamente.
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É aí que entra a IBM. Ela é uma empresa que agora tem décadas de experiência em IA operacional, que identificou anos atrás quais seriam as preocupações atuais e trabalhou para mitigá-las muito antes de ouvirmos o termo IA generativa. A IBM, sob Thomas Watson, Jr. décadas atrás, estabeleceu uma política de produtos e serviços confiáveis e, mais recentemente, afirmou abertamente que a IA deve ser usada para aprimorar, e não substituir, funcionários.
A capacidade da IBM é rara nessa área, devido à sua longa história com o Watson, a plataforma de IA vinculada ao suporte de assistência médica e diagnóstico. (É um mercado que exige colocar a precisão e a proteção de dados em primeiro lugar.) Além disso, a IBM foi indiscutivelmente a campeã mais poderosa do Linux, ajudando a garantir a propriedade intelectual subjacente por trás do software de código aberto. A IBM finalmente comprou a Red Hat, o provedor de Linux mais poderoso e capaz, dando-lhe acesso legal exclusivo a conjuntos de treinamento massivos sem violar a privacidade (saúde) ou os direitos de propriedade intelectual de terceiros (Linux).
O foco da IBM nas grandes empresas e no governo significa que ela levava a sério a confiabilidade, a disponibilidade e a segurança bem antes de eu ingressar na empresa na década de 1980. Suas defesas contra malware são quase lendárias, sua plataforma de mainframe série z é a plataforma mais confiável e segura do mercado e é líder do setor em computação híbrida. Seu exclusivo e seguro IBM Cloud o diferencia do pacote e pode ser uma espécie de modelo para IA generativa à medida que evolui.
À medida que a IA avança, ela precisará adotar um modelo híbrido porque mover e atualizar os conjuntos de dados massivos que a suportam será impraticável, e mover pelo menos parte do processamento para mais perto do usuário será necessário para evitar a latência. Por exemplo, se você usasse essa tecnologia em uma linha de fabricação para garantir a qualidade da construção, a latência excessiva poderia levar a maiores taxas de falhas e menores volumes de produção.
A IBM tem uma grande deficiência: não tem mais presença no desktop. Ela vendeu sua empresa de PCs para a Lenovo no início dos anos 2000. No entanto, ainda mantém relações com Intel, AMD (Intel e AMD são clientes) e, ao mesmo tempo, teve parceria com a Apple. (A Apple parece ter sido pega cochilando pelo rápido surgimento da IA generativa, mas poderia se unir à IBM para fornecer esse recurso e fechar o que em breve será uma embaraçosa lacuna tecnológica.)
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Com unidades de processamento neural (NPUs), unidades de processamento visual (VPUs) chegando ao mercado no próximo ano, a necessidade de uma solução de desktop só aumentará. Isso exigirá que a IBM aproveite uma de suas muitas parcerias – e precisa fazer isso antes que esses parceiros invistam demais em uma tecnologia diferente.
Embora a IA generativa possa revolucionar a tecnologia, como qualquer novo produto, ela está tendo alguns problemas iniciais quando se trata de qualidade e confiabilidade. O watsonx da IBM poderia abordar essas preocupações porque é baseado em décadas de pesquisa, práticas anteriores de garantia de confiança e padrões de mainframe que devem torná-lo o padrão contra o qual outros esforços são medidos. Se a IBM conseguir descobrir o que fazer com seu negócio de desktop inexistente, seu watsonx se destaca como a primeira e melhor esperança para uma solução confiável de IA generativa.
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