{"id":203674,"date":"2024-11-06T04:32:39","date_gmt":"2024-11-06T12:32:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=203674"},"modified":"2025-06-10T07:51:06","modified_gmt":"2025-06-10T14:51:06","slug":"ia-generativa-solucoes-rapidas-para-tarefas-complexas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/pt-br\/outros-blogs\/mcafee-labs\/ia-generativa-solucoes-rapidas-para-tarefas-complexas\/","title":{"rendered":"IA generativa: solu\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas para tarefas complexas"},"content":{"rendered":"

O r\u00e1pido crescimento da IA generativa gerou muitas perguntas e considera\u00e7\u00f5es n\u00e3o apenas nos c\u00edrculos de tecnologia, mas na sociedade em geral. Tanto o avan\u00e7o da tecnologia quanto o f\u00e1cil acesso significam que praticamente qualquer pessoa pode aproveitar essas ferramentas. Ali\u00e1s, grande parte de 2023 foi dedicada \u00e0 descoberta de novas maneiras pelas quais a IA generativa poderia ser usada para resolver problemas ou melhorar nossas vidas.<\/p>\n

Entretanto, na pressa de aplicar essa tecnologia transformadora, \u00e9 importante n\u00e3o esquecer do conceito da lei do instrumento ou “martelo de Maslow”. Atribu\u00eddo a Abraham Maslow, famoso pela hierarquia de necessidades, o martelo de Maslow destaca a depend\u00eancia excessiva de uma \u00fanica ferramenta, um conceito popularmente resumido como “Para quem s\u00f3 sabe usar martelo todo problema \u00e9 um prego”. \u00c0 medida que as empresas navegam na evolu\u00e7\u00e3o cont\u00ednua da IA, precisamos ter certeza de que a estamos aplicando onde faz mais sentido, e n\u00e3o apenas porque podemos. Em \u00faltima an\u00e1lise, isso economizar\u00e1 tempo, dinheiro e energia, que podem ser aplicados na cria\u00e7\u00e3o de ferramentas e solu\u00e7\u00f5es robustas para casos de uso vi\u00e1veis.<\/p>\n

Reconhecer quando usar a IA generativa e quando evit\u00e1-la \u00e9 uma habilidade essencial para cientistas de dados full-stack<\/a>, engenheiros e executivos especializados. A execu\u00e7\u00e3o da IA generativa \u00e9 cara e envolve compromissos.<\/p>\n

Atualmente, o planejamento descuidado de um aplicativo de IA generativa pode levar a um retorno negativo sobre o investimento (devido ao custo operacional excessivo), a problemas de escalabilidade e tempo de inatividade (devido \u00e0 limita\u00e7\u00e3o dos recursos de computa\u00e7\u00e3o) e a s\u00e9rios danos \u00e0 experi\u00eancia do cliente e \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o da marca (devido \u00e0 poss\u00edvel gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado impr\u00f3prio, alucina\u00e7\u00f5es, desinforma\u00e7\u00e3o, conselhos enganosos, etc). As organiza\u00e7\u00f5es enfrentam dificuldades para controlar essas vari\u00e1veis, e os impactos negativos e limita\u00e7\u00f5es precisam ser compensados por uma grande proposta de valor.<\/p>\n

Um aspecto interessante a ser observado em todos os setores s\u00e3o os efeitos colaterais inesperados (mas bem-vindos) de embarcar na jornada da IA generativa, quase como uma epifania. Como podemos equilibrar esse risco\/recompensa? O que devemos observar e quais s\u00e3o as perguntas devemos fazer para garantir que estamos aplicando (ou n\u00e3o) a IA com sucesso?<\/p>\n

Romper com o vi\u00e9s da complexidade:<\/strong><\/h2>\n

Como seres humanos, tendemos a favorecer e dar cr\u00e9dito apenas a solu\u00e7\u00f5es complexas (conhecido como “vi\u00e9s da complexidade”). Isso \u00e9 especialmente verdadeiro para as aplica\u00e7\u00f5es de IA generativa nos dias de hoje, pois somos influenciados e “for\u00e7ados” a usar a IA generativa para resolver todos os problemas. S\u00f3 porque “parece funcionar” n\u00e3o significa que seja a melhor ou a solu\u00e7\u00e3o ideal. Seguindo essa l\u00f3gica, algumas equipes podem ter uma chance significativa de descobrir que h\u00e1 meios mais simples (provavelmente n\u00e3o IA generativa) de resolver alguns desses problemas do mundo real (ou partes do problema!). Para chegar a essa conclus\u00e3o, \u00e9 necess\u00e1rio ter uma mente humilde, disposta a considerar que n\u00e3o precisamos, necessariamente, da solu\u00e7\u00e3o mais complexa ou cara, mesmo que seja elegante e acess\u00edvel.<\/p>\n

Nem sempre \u00e9 tudo ou nada:<\/strong><\/h2>\n

Um aspecto que \u00e9 vi\u00e1vel apenas para algumas empresas, mas n\u00e3o para a maioria, \u00e9 a necessidade de executar a IA generativa o tempo todo. Caso o seu modelo de neg\u00f3cios n\u00e3o esteja relacionado \u00e0 venda ou suporte de infraestrutura da IA generativa, \u00e9 prov\u00e1vel que voc\u00ea a esteja usando como uma ferramenta para atingir metas espec\u00edficas do seu setor. Se for assim, o que qualquer empresa do setor busca \u00e9 aumentar o valor enquanto reduz os custos operacionais. Com o custo atual da execu\u00e7\u00e3o da IA generativa, a forma mais clara de atingir isso \u00e9 minimizar seu uso, sem deixar de entregar a maior parte do valor esperado. Esse delicado equil\u00edbrio \u00e9 uma maneira inteligente e elegante de lidar com o problema: n\u00e3o descartar o valor fornecido pela IA generativa nem us\u00e1-la obsessivamente at\u00e9 o ponto de gerar um ROI negativo. Como voc\u00ea consegue isso? Esse \u00e9, provavelmente, o segredo do sucesso da sua \u00e1rea de aplica\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n

Diminui\u00e7\u00e3o \u00e9tica do tamanho:<\/strong><\/h2>\n

Os modelos de IA generativa podem ser (e geralmente s\u00e3o) bastante grandes. Embora isso seja necess\u00e1rio em alguns cen\u00e1rios, n\u00e3o \u00e9 essencial para a maioria das aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do mundo real, como v\u00e1rios autores da IA generativa est\u00e3o descobrindo em todo a ind\u00fastria (por exemplo, Phi-2). Dessa forma, n\u00e3o \u00e9 importante apenas para sua empresa, mas tamb\u00e9m para a humanidade, que aprendamos a reduzir e otimizar os modelos de IA generativa o m\u00e1ximo poss\u00edvel. Al\u00e9m de proporcionar efici\u00eancia para sua aplica\u00e7\u00e3o (economia de custos, agilidade na infer\u00eancia, menor consumo de recursos, redu\u00e7\u00e3o de riscos, etc), tamb\u00e9m garante um uso respons\u00e1vel da tecnologia que valoriza os recursos humanos. Cada vez que voc\u00ea economiza um quilowatt ou alguns segundos de infer\u00eancia por usu\u00e1rio, est\u00e1 contribuindo explicitamente para um futuro sustent\u00e1vel em que a IA generativa \u00e9 aproveitada para maximizar o valor e minimizar o impacto ambiental. Isso \u00e9 motivo de orgulho.<\/p>\n

A solu\u00e7\u00e3o mais simples \u00e0s vezes \u00e9 a melhor…<\/strong><\/b><\/h2>\n

O segredo \u00e9 ser humilde o suficiente para buscar o caminho ideal: mantenha a mente aberta para considerar primeiro solu\u00e7\u00f5es que n\u00e3o sejam da IA generativa para seus problemas. Se a IA generativa for realmente o melhor caminho a seguir, descubra se voc\u00ea realmente precisa execut\u00e1-la o tempo todo ou apenas \u00e0s vezes. E, por fim, reduza o tamanho o m\u00e1ximo poss\u00edvel, n\u00e3o apenas por causa do custo e da velocidade, mas por causa da responsabilidade social. A IA generativa est\u00e1 em alta, com seu potencial claramente comprovado. Ao mesmo tempo, ser capaz de reconhecer as desvantagens t\u00e9cnicas e financeiras da IA generativa \u00e9 igualmente importante para o desenvolvimento saud\u00e1vel do setor.<\/p>\n

Da mesma forma que n\u00e3o usamos o martelo para todas as tarefas em casa, devemos nos perguntar sempre: esse problema justifica o uso da IA generativa? Ser\u00e1 que o valor dessa tecnologia (aplicada ao meu caso espec\u00edfico) vai compensar as falhas operacionais? \u00c9 com essa mentalidade que o setor far\u00e1 progressos significativos e respons\u00e1veis na solu\u00e7\u00e3o de problemas com um conjunto de ferramentas diversificado, mas eficiente. Vamos continuar explorando e construindo o fascinante mundo da IA generativa, sem esquecer quais s\u00e3o nossos objetivos finais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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