Algumas pessoas podem pensar na inteligência artificial generativa (IA) como uma solução na procura de um problema, mas a tecnologia já está a provar o seu valor numa área: produtividade no desenvolvimento de software. Quase metade dos profissionais de tecnologia usa IA generativa para criar aplicativos. Além do mais, um terço da equipe de TI usa IA para análise de dados. No entanto, pesquisas sugerem que outros casos de uso de negócios ainda não estão prontos.
A enquete de mais de 2.800 profissionais de tecnologia, divulgado pela O’Reilly, mostra que 44% dos entrevistados usam IA em seu trabalho de programação e 34% estão experimentando-a. A análise de dados também é um importante caso de uso para IA generativa, com 32% dos profissionais de TI utilizando-a para análise e 38% experimentando-a.
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“Não estamos surpresos que a aplicação mais comum de IA generativa seja na programação, usando ferramentas como GitHub Copilot ou ChatGPT”, escreve Mike Loukides, autor do relatório O’Reilly. “No entanto, estamos surpresos com o nível de adoção.”
Há também evidências de um ecossistema de ferramentas saudável que já surgiu em torno da IA generativa, indica o relatório. “Como foi dito sobre a Corrida do Ouro na Califórnia, se você quiser ver quem está ganhando dinheiro, não olhe para os mineiros; olhe para as pessoas que vendem pás”, diz Loukides.
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“Automatizar o processo de construção de prompts complexos tornou-se comum, com padrões como geração aumentada de recuperação (RAG) e ferramentas como LangChain. E existem ferramentas para arquivar e indexar prompts para reutilização, bancos de dados vetoriais para recuperar documentos que uma IA pode usar para responder a uma pergunta e muito mais. Já estamos migrando para a segunda geração de ferramentas.” A pesquisa mostra que 16% dos profissionais de TI relatam que suas empresas estão construindo modelos de código aberto.
Os autores do relatório acreditam que a adoção de ferramentas de IA pelos desenvolvedores crescerá, independentemente de a administração tentar desencorajá-la. “Esperamos que os programadores utilizem IA mesmo em organizações que proíbem o seu uso”, acrescenta Loukides.
“Os programadores sempre desenvolveram ferramentas que os ajudariam a realizar seu trabalho, desde estruturas de teste até controle de origem e ambientes de desenvolvimento integrados. Os programadores farão o que for necessário para realizar o trabalho, e os gerentes ficarão felizmente inconscientes, desde que suas equipes sejam mais produtivas. e as metas estão sendo cumpridas.”
O relatório mostra que também há uma demanda crescente por profissionais com experiência em IA, especialmente programação de IA (66%), análise de dados (59%) e operações para IA/ML (54%). A alfabetização geral em IA (52%) também é crítica, como os usuários aprenderam ao se depararem com as alucinações que as ferramentas generativas de IA às vezes apresentam.
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Os níveis crescentes de adoção de IA generativa para análise de dados refletem “a adição da Análise Avançada de Dados (anteriormente Code Interpreter) da OpenAI ao repertório de recursos beta do ChatGPT”, acrescenta o relatório.
No entanto, a pesquisa sugere que muitos outros casos de uso empresarial para IA generativa ainda estão em andamento – e apresentam alguns riscos. O caso de uso comercial direto mais comum são os aplicativos que interagem com os clientes, incluindo suporte ao cliente, mostra a pesquisa da O’Reilly. Perto de dois terços (65%) dos entrevistados relatam que suas empresas estão experimentando (43%) ou usando IA (22%) para aplicações de suporte ao cliente.
No entanto, o relatório alerta que “as interações voltadas para o cliente são muito arriscadas” quando usadas com IA. Os autores sugerem que: “Respostas incorretas, comportamento preconceituoso ou sexista e muitos outros problemas bem documentados com IA generativa levam rapidamente a danos difíceis de desfazer”.
A dificuldade em encontrar casos de utilização empresariais apropriados é citada pelos profissionais de TI como o obstáculo mais pronunciado à adoção de IA generativa – 31% para não utilizadores, 22% para utilizadores. Culpe a cultura de “agir rápido e quebrar as coisas”, escreve Loukides. “Soluções de IA mal pensadas e mal implementadas podem ser prejudiciais, por isso a maioria das empresas deve pensar cuidadosamente sobre como usar a IA de forma adequada.”
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Outra razão pela qual os casos de uso de negócios demoram para serem formulados é que a IA penetra profundamente nos processos organizacionais. “Também temos que reconhecer que muitos desses casos de uso desafiarão as formas tradicionais de pensar sobre os negócios. Reconhecer casos de uso para IA e compreender como a IA permite reimaginar o próprio negócio andarão de mãos dadas.”
Por fim, vale lembrar que a IA ainda é nova. No geral, 38% dos profissionais de TI relatam que as suas empresas trabalham com IA há menos de um ano. “Mesmo com modelos básicos baseados em nuvem como o GPT-4, que eliminam a necessidade de desenvolver seu próprio modelo ou fornecer sua própria infraestrutura, ajustar um modelo para qualquer caso de uso específico ainda é uma tarefa importante.”
source – www.zdnet.com
