IA generativa: privacidade e segurança de dados preocupam maioria dos líderes

A inteligência artificial (IA) generativa entrou, definitivamente, na pauta das empresas. Mas, segundo estudo realizado pelo SAS, apesar de os líderes enxergarem potencial para aumento de produtividade, ainda falta planejamento estratégico e talentos para mensurar o valor da tecnologia nos negócios.

O estudo, conduzido no início deste ano pela Coleman Parkes Research, consultou 300 executivos norte-americanos responsáveis pela estratégia de GenAI ou análises de dados para verificar as principais áreas de investimento e os obstáculos enfrentados pelas organizações. A Coleman Parkes também entrevistou líderes fora dos EUA para esse estudo, mas os resultados globais estarão disponíveis no final de 2024.

Segundo o levantamento, as organizações enfrentam obstáculos em quatro importantes áreas de implementação:

1. Aumentar a confiança no uso dos dados e garantir compliance. Apenas uma em dez organizações conta com um sistema confiável para avaliar o viés e o risco de privacidade em LLMs. Além disso, 93% das empresas dos EUA não têm uma estrutura de governança abrangente para a GenAI, e a maioria enfrenta o risco de não conformidade com as regulamentações.

2. Integrar a GenAI a sistemas e processos existentes. As organizações demonstram problemas de compatibilidade ao tentar combinar a GenAI com seus sistemas atuais.

3. Talento e competências em falta para GenAI interna. Como as áreas de RH se deparam com uma escassez de contratações satisfatórias, os líderes organizacionais se preocupam com o fato de não terem acesso às competências necessárias para extrair o máximo do investimento em GenAI.

4. Previsão de gastos. Os líderes citaram custos diretos e indiretos excessivos associados ao uso de LLMs. Desenvolvedores de modelos passam uma estimativa de custo simbólica (que agora as organizações percebem que são altos). Mas os custos de preparação de conhecimento privado, treinamento e gestão de ModelOps são extensos e complexos.