{"id":203736,"date":"2024-11-07T07:21:16","date_gmt":"2024-11-07T15:21:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=203736"},"modified":"2025-06-11T03:53:43","modified_gmt":"2025-06-11T10:53:43","slug":"ia-generativa-siga-pelo-percurso-mais-facil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/pt-pt\/other-blogs\/mcafee-labs\/ia-generativa-siga-pelo-percurso-mais-facil\/","title":{"rendered":"IA generativa: siga pelo percurso mais f\u00e1cil"},"content":{"rendered":"

O crescimento explosivo da IA generativa suscitou muitas quest\u00f5es e considera\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00f3 nos c\u00edrculos tecnol\u00f3gicos, mas tamb\u00e9m na sociedade em geral. Tanto o avan\u00e7o da tecnologia como o f\u00e1cil acesso significam que praticamente qualquer pessoa pode tirar partido destas ferramentas. Ali\u00e1s, grande parte de 2023 foi passada a descobrir novas formas de utilizar a IA generativa para resolver problemas ou melhorar as nossas vidas.<\/p>\n

No entanto, na pressa de aplicar esta tecnologia transformadora, devemos tamb\u00e9m ter em mente o “martelo de Maslow”. Atribu\u00eddo a Abraham Maslow, mais conhecido por ter delineado uma hierarquia de necessidades, o martelo de Maslow destaca uma 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, temos de ter a certeza de que a estamos a aplicar onde faz mais sentido, e n\u00e3o apenas porque podemos. Isto acabar\u00e1 por poupar tempo, dinheiro e energia que podem ser aplicados na cria\u00e7\u00e3o de ferramentas e solu\u00e7\u00f5es robustas para casos de utiliza\u00e7\u00e3o vi\u00e1veis.<\/p>\n

Reconhecer quando utilizar a IA generativa ou n\u00e3o \u00e9 uma compet\u00eancia essencial para cientistas de dados de full-stack<\/a>, engenheiros e executivos especializados.<\/p>\n

A execu\u00e7\u00e3o da IA generativa \u00e9 dispendiosa e n\u00e3o est\u00e1 isenta de contrapartidas. Atualmente, o planeamento descuidado de uma aplica\u00e7\u00e3o IA generativa pode conduzir a um retorno negativo do investimento (devido ao custo operacional excessivo), a problemas de escalabilidade e de tempo de inatividade (devido \u00e0 limita\u00e7\u00e3o dos recursos inform\u00e1ticos) e a graves preju\u00edzos para a experi\u00eancia do cliente e para a reputa\u00e7\u00e3o da marca (devido \u00e0 potencial gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fados impr\u00f3prios, alucina\u00e7\u00f5es, desinforma\u00e7\u00e3o, conselhos enganosos, etc). As organiza\u00e7\u00f5es lutam para controlar esses fatores, e os impactos negativos e limita\u00e7\u00f5es precisam ser compensados por uma forte proposta de valor.<\/p>\n

Um aspeto interessante observado em v\u00e1rias ind\u00fastrias s\u00e3o os efeitos inesperados (mas bem-vindos) de explorar a IA generativa, como uma verdadeira descoberta. Como equilibramos este risco\/recompensa? O que devemos analisar e quais s\u00e3o as perguntas que devemos fazer para garantir que estamos a aplicar (ou n\u00e3o) a IA com sucesso?<\/p>\n

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

Enquanto humanos, tendemos a valorizar unicamente solu\u00e7\u00f5es complexas (o que chamamos de \u201cvi\u00e9s da complexidade\u201d). Infelizmente, isto aplica-se particularmente \u00e0s aplica\u00e7\u00f5es da IA generativa hoje em dia, uma vez que somos influenciados e “for\u00e7ados” a utilizar a IA generativa para resolver todos os problemas. S\u00f3 porque “parece funcionar”, n\u00e3o significa que seja a melhor ou a mais otimizada solu\u00e7\u00e3o. \u00c9 seguindo esta l\u00f3gica que algumas equipas podem ter uma hip\u00f3tese significativa de descobrir que existem meios mais simples (provavelmente n\u00e3o IA generativa) de resolver alguns destes problemas do mundo real (ou partes do problema!). Chegar a essa conclus\u00e3o exige humildade para admitir que nem sempre precisamos da solu\u00e7\u00e3o mais complexa ou cara.<\/p>\n

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

Um aspeto que funciona apenas para algumas empresas, mas n\u00e3o para a maioria, \u00e9 a necessidade de executar a IA generativa a toda a hora. Se o seu neg\u00f3cio n\u00e3o \u00e9 vender ou dar suporte \u00e0 infraestrutura de IA generativa, \u00e9 prov\u00e1vel que a utilize como uma ferramenta para objetivos espec\u00edficos do seu sector. Se assim for, o que todos os intervenientes no sector pretendem \u00e9 maximizar o valor e minimizar os custos operacionais. Com o atual custo de funcionamento da IA generativa, a resposta mais \u00f3bvia para o conseguir \u00e9 evitar o seu funcionamento tanto quanto poss\u00edvel, continuando a fornecer a maior parte do valor desejado. Esta delicada solu\u00e7\u00e3o de compromisso \u00e9 uma forma inteligente e elegante de abordar o problema: n\u00e3o descartar o valor fornecido pela IA generativa nem utiliz\u00e1-la obsessivamente at\u00e9 ao ponto de produzir um ROI negativo. Como consegue isso? Esse \u00e9 provavelmente o ingrediente secreto da sua \u00e1rea de aplica\u00e7\u00e3o num sector especializado.<\/p>\n

Reduzir a dimens\u00e3o \u00e9tica:<\/strong><\/h2>\n

Os modelos IA generativa podem ser (e normalmente s\u00e3o) bastante grandes. Embora possa ser exigido em algumas situa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio para a maioria das aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, como t\u00eam percebido diversos autores de IA generativa, como o Phi-2. Como tal, \u00e9 importante n\u00e3o s\u00f3 para o seu neg\u00f3cio, mas tamb\u00e9m para a humanidade, que aprendamos a reduzir e otimizar os modelos de IA generativa tanto quanto poss\u00edvel. Al\u00e9m de aumentar a efici\u00eancia (economia de custos, velocidade de infer\u00eancia, menor impacto, redu\u00e7\u00e3o de riscos, etc), tamb\u00e9m garante o uso respons\u00e1vel da tecnologia, respeitando os recursos humanos. Cada vez que economiza um kilowatt ou alguns segundos de infer\u00eancia por utilizador, est\u00e1 a contribuir para um futuro sustent\u00e1vel, onde a IA generativa \u00e9 usada para maximizar o valor e minimizar o impacto ambiental. E isso \u00e9 algo de que se deve orgulhar.<\/p>\n

Siga pelo percurso mais f\u00e1cil…<\/strong><\/h2>\n

A chave \u00e9 ser suficientemente humilde para procurar o caminho ideal: mantenha a mente aberta para considerar primeiro solu\u00e7\u00f5es que n\u00e3o sejam da IA generativa para os seus problemas. Se a IA generativa \u00e9 realmente a melhor op\u00e7\u00e3o, ent\u00e3o descubra se precisa mesmo de a utilizar sempre ou s\u00f3 de vez em quando. E, finalmente, reduza o mais poss\u00edvel a sua dimens\u00e3o, n\u00e3o s\u00f3 por uma quest\u00e3o de custo e rapidez, mas tamb\u00e9m por uma quest\u00e3o de responsabilidade social.<\/p>\n

A IA generativa est\u00e1 a ter um destaque significativo, com um potencial 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 sector. Da mesma forma que n\u00e3o utilizamos o martelo para todas as tarefas em casa, devemos perguntar continuamente: este problema necessita da IA generativa? E ser\u00e1 que o valor proporcionado por esta tecnologia (quando aplicada ao meu caso de utiliza\u00e7\u00e3o espec\u00edfico do dom\u00ednio) vai ultrapassar as defici\u00eancias operacionais?<\/p>\n

\u00c9 com esta mentalidade que o sector far\u00e1 progressos significativos e respons\u00e1veis na resolu\u00e7\u00e3o de problemas com um conjunto de ferramentas diversificado mas eficiente. Vamos continuar a navegar e a construir o fascinante mundo da IA generativa, sem esquecer os nossos objetivos finais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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