Após quase dois anos, quais são os reais casos de uso, investimentos e resultados do uso da IA generativa? A resposta pode não ser tão simples quando um turbilhão de inovações surge todos os dias. “É quase opressor acompanhar todas as mudanças na indústria [de IA]”, diz Kate Jensen, head de Vendas & Parcerias da Anthropic. Em sua percepção – e praticamente de todos nós – todas as semanas aparece algo novo e inovador. “E, ainda assim, a maioria das empresas ainda está no início da curva de adoção da A generativa.”
Se, em uma ponta de adoção estão as startups nativas de IA, que adotam os modelos de IA quando são lançados, testam e constroem novas coisas, do outro lado estão as empresas tradicionais. Essas companhias, por sua vez, ainda estão se familiarizando com casos de uso internos e descobrindo como e onde a tecnologia pode atuar.
“Eu concordo totalmente com isso. Nós tendemos a pensar como um arco de tecnologia de longo prazo que transformará a computação e como os aplicativos são embarcados. Você está começando a ver um pouco disso com as empresas de tecnologia de consumo, que estão implantando modelos de automação, recursos críticos e escala de produção para funções como suporte ao cliente, pesquisa em linguagem natural, fluxo de trabalho do produto”, complementa Vipul Ved Prakash, fundador e CEO da Together AI.
Mas, ainda que a curva de adoção ainda esteja em seus primeiros estágios, os investimentos em IA generativa estão crescendo. Para Prakash, o cenário é em formato de haltere: de um lado, startups, de outro, grandes empresas.
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“Uma das coisas que vemos com frequência é o que descrevo como a relação entre custo e inteligência. Conforme os modelos estão ficando melhores, estão se tornando mais capazes e desbloqueando mais casos de uso. Ao mesmo tempo, estamos tornando-os mais eficientes e com melhor custo-benefício, o que, de certa forma, torna as funcionalidades lucrativas”, revela ele.
Claudine Emeott, sócia do Salesforce Ventures Impact Fund, complementa a discussão dizendo que eficiência é o grande foco das empresas. “Os clientes estão buscando os caminhos mais eficientes para alcançar resultados de aprendizagem, porque se as pessoas estão aprendendo de forma eficaz, elas têm mais espaço para fazer mais coisas.”
Dentro desse contexto, 2024 é o ano de encontrar o ROI da IA generativa. De acordo com Kate, para ter esse retorno, as companhias devem ter atenção desde o início, na fase de brainstorming, no que realmente gostaria de investir.
“Tenho um mentor que sempre diz que a felicidade é o delta entre as expectativas e a realidade. Portanto, garantir que você está definindo as expectativas corretas para os investimentos que está fazendo com a tecnologia é muito importante. Por exemplo, a IA não vai substituir 100% a subscrição em uma empresa de seguros. É essencial saber o que a tecnologia é capaz de fazer hoje e o que você espera dela, e então configurar seus benchmarks para garantir que está realmente medindo o que importa”, completa a especialista.
Ainda assim, Claudine compartilha uma alta expectativa para a IA generativa. “A tecnologia pode criar uma mudança transformadora em um ritmo mais rápido, para resolver problemas que estamos tentando resolver lentamente há décadas, seja a obtenção de melhores resultados de aprendizagem em salas de aula ou descobrir como obter dados mais transparentes sobre deficiências na cadeia de suprimentos.”
O futuro do trabalho com a IA generativa também se destacou durante o Dreamforce. Ben Kus, CTO da Box, abriu o painel dizendo que, anteriormente, a IA ajudava com traduções ou reconhecimento de imagens, mas não afetava todo o mundo, apenas partes isoladas dos negócios.
“Mas, uma das principais características da IA generativa é o fato de que pode ser usada de diferentes maneiras tão amplas, em diversos contextos gerais. Não é mais uma IA restrita, é generalizada. E isso, para as empresas, abriu um universo de usos a partir dela”, afirma ele.
Denise Dresser, CEO do Slack, dá um passo atrás para refletir sobre o estado atual do trabalho. Em média, 41% do tempo é gasto em algo chamado “trabalho do trabalho”, ou seja, trabalho repetitivo, encontrar informações, organizar as tarefas. Por outro lado, pesquisas da empresa preveem que, até 2030, 80% das tarefas de gerenciamento de projetos poderão ser concluídas por IA.
“Nossa filosofia é que o futuro do trabalho vai exigir uma plataforma que permita reunir todas as pessoas, todos os dados, todas as aplicações e fluxos de trabalho em um só lugar. O que realmente precisamos é de um sistema operacional de trabalho. E se considerarmos o estado atual do trabalho, com a IA avançando rapidamente e a necessidade de uma nova plataforma para aproveitar isso, estamos observando uma mudança em como interagimos com a IA. Agora é mais conversacional, mais orientado por busca e ações automáticas, ou até por um agente que execute essas ações no fluxo de trabalho de maneira colaborativa”, revela ela.
Entretanto, as mudanças não estão presentes apenas nos postos de trabalho que já existem. “E, claro, novos empregos estão sendo criados. Nós estamos contratando para funções que nem existiam há 12 meses, como engenheiros de prompt ou arquitetos de IA ética, que estão mais focados em como o produto é desenvolvido. Então, acredito que, se encararmos os empregos como uma ‘série de testes’, sim, as tarefas dentro do trabalho mudam”, complementa Nathalie Scardino, presidente & Chief People Officer da Salesforce.
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*a jornalista viajou a convite da empresa
Jornalista com mais de dez anos de atuação na cobertura de tecnologia. É a quarta jornalista de tecnologia mais admirada no Brasil, pelo prêmio “Os +Admirados da Imprensa de Tecnologia 2022” e tem a experiência de contribuições para o The Verge.
