IA generativa: 5 passos para uma implementação segura nas empresas

O uso inadequado da inteligência artificial generativa (GenAI), especialmente ao compartilhar dados sensíveis das empresas em prompts, é uma preocupação crescente para a gestão desses serviços por parte das empresas. Quem faz o alerta é Dennys Cabrerizo, gerente técnico de arquitetura da Dedalus.

O especialista recomenda a utilização de modelos privados para garantir uma infraestrutura segura. “Utilizar servidores internos ou nuvens privadas reduz a exposição de dados a provedores externos, melhorando a privacidade das empresas e diminuindo o risco de vazamento de informações. No entanto, é essencial que as empresas conheçam os processos necessários para implementar a GenAI de forma eficiente”, explica.

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É necessário um planejamento que inclua estruturação, treinamento e progressão de acessos, diz Cabrerizo, que lista os principais passos para garantir que a adoção seja segura e eficaz:

1. Definição do problema: entender o problema que a empresa espera que a GenAI resolva. Ter um ponto de partida bem definido ajuda a direcionar esforços e recursos para as áreas corretas, diz o executivo. A estruturação gradual também é crucial: começar em pequena escala permite identificar problemas iniciais, ajustar processos e treinar a IA com maior precisão antes de expandir para outras áreas. Essa abordagem evita desperdícios e garante um retorno sobre investimento (ROI) bem definido.
2. Escolha do modelo ideal: as empresas devem avaliar as vantagens de cada tipo de modelo. Modelos pré-treinados são mais rápidos e seguros, mas possuem limitações. Já os modelos customizados oferecem maior precisão, embora possam demandar mais recursos e apresentar desafios adicionais.
3. Infraestrutura segura: a infraestrutura desempenha um papel central na implementação da GenAI. Utilizar servidores internos ou nuvens privadas proporciona maior controle sobre os dados e reduz o risco de exposição a provedores externos, garantindo mais segurança para a organização.
4. Preparação de dados: a governança de dados é uma grande aliada nesse processo. É necessário definir a origem dos dados, planejar como serão armazenados e organizados, e garantir que estejam prontos para serem utilizados pela IA. Um pipeline de dados bem estruturado é fundamental para o sucesso da GenAI.
5. Avaliação de custos e ROI: é importante realizar uma análise considerando os custos de implementação e o retorno que a empresa espera que a GenAI entregue, buscando os benefícios reais para a empresa.

Para que todos esses processos sejam realizados de maneira eficiente, o treinamento detalhado das equipes é indispensável, lembra Cabrerizo, “… estabelecendo regras claras sobre o que pode ou não ser compartilhado”.

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