O rápido crescimento da IA generativa gerou muitas perguntas e considerações não apenas nos círculos de tecnologia, mas na sociedade em geral. Tanto o avanço da tecnologia quanto o fácil acesso significam que praticamente qualquer pessoa pode aproveitar essas ferramentas. Aliás, grande parte de 2023 foi dedicada à descoberta de novas maneiras pelas quais a IA generativa poderia ser usada para resolver problemas ou melhorar nossas vidas.
Entretanto, na pressa de aplicar essa tecnologia transformadora, é importante não esquecer do conceito da lei do instrumento ou “martelo de Maslow”. Atribuído a Abraham Maslow, famoso pela hierarquia de necessidades, o martelo de Maslow destaca a dependência excessiva de uma única ferramenta, um conceito popularmente resumido como “Para quem só sabe usar martelo todo problema é um prego”. À medida que as empresas navegam na evolução contínua da IA, precisamos ter certeza de que a estamos aplicando onde faz mais sentido, e não apenas porque podemos. Em última análise, isso economizará tempo, dinheiro e energia, que podem ser aplicados na criação de ferramentas e soluções robustas para casos de uso viáveis.
Reconhecer quando usar a IA generativa e quando evitá-la é uma habilidade essencial para cientistas de dados full-stack, engenheiros e executivos especializados. A execução da IA generativa é cara e envolve compromissos.
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 à limitação dos recursos de computação) e a sérios danos à experiência do cliente e à reputação da marca (devido à possível geração de conteúdo impróprio, alucinações, desinformação, conselhos enganosos, etc). As organizações enfrentam dificuldades para controlar essas variáveis, e os impactos negativos e limitações precisam ser compensados por uma grande proposta de valor.
Um aspecto interessante a ser observado em todos os setores são 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 são as perguntas devemos fazer para garantir que estamos aplicando (ou não) a IA com sucesso?
Romper com o viés da complexidade: como seres humanos, tendemos a favorecer e dar crédito apenas a soluções complexas (conhecido como “viés da complexidade”). Isso é especialmente verdadeiro para as aplicações de IA generativa nos dias de hoje, pois somos influenciados e “forçados” a usar a IA generativa para resolver todos os problemas. Só porque “parece funcionar” não significa que seja a melhor ou a solução ideal. Seguindo essa lógica, algumas equipes podem ter uma chance significativa de descobrir que há meios mais simples (provavelmente não IA generativa) de resolver alguns desses problemas do mundo real (ou partes do problema!). Para chegar a essa conclusão, é necessário ter uma mente humilde, disposta a considerar que não precisamos, necessariamente, da solução mais complexa ou cara, mesmo que seja elegante e acessível.
Nem sempre é tudo ou nada: um aspecto que é viável apenas para algumas empresas, mas não para a maioria, é a necessidade de executar a IA generativa o tempo todo. Caso o seu modelo de negócios não esteja relacionado à venda ou suporte de infraestrutura da IA generativa, é provável que você a esteja usando como uma ferramenta para atingir metas específicas do seu setor. Se for assim, o que qualquer empresa do setor busca é aumentar o valor enquanto reduz os custos operacionais. Com o custo atual da execução da IA generativa, a forma mais clara de atingir isso é minimizar seu uso, sem deixar de entregar a maior parte do valor esperado. Esse delicado equilíbrio é uma maneira inteligente e elegante de lidar com o problema: não descartar o valor fornecido pela IA generativa nem usá-la obsessivamente até o ponto de gerar um ROI negativo. Como você consegue isso? Esse é, provavelmente, o segredo do sucesso da sua área de aplicação específica.
Diminuição ética do tamanho: os modelos de IA generativa podem ser (e geralmente são) bastante grandes. Embora isso seja necessário em alguns cenários, não é essencial para a maioria das aplicações específicas do mundo real, como vários autores da IA generativa estão descobrindo em todo a indústria (por exemplo, Phi-2). Dessa forma, não é importante apenas para sua empresa, mas também para a humanidade, que aprendamos a reduzir e otimizar os modelos de IA generativa o máximo possível. Além de proporcionar eficiência para sua aplicação (economia de custos, agilidade na inferência, menor consumo de recursos, redução de riscos, etc), também garante um uso responsável da tecnologia que valoriza os recursos humanos. Cada vez que você economiza um quilowatt ou alguns segundos de inferência por usuário, está contribuindo explicitamente para um futuro sustentável em que a IA generativa é aproveitada para maximizar o valor e minimizar o impacto ambiental. Isso é motivo de orgulho.
A solução mais simples às vezes é a melhor…
O segredo é ser humilde o suficiente para buscar o caminho ideal: mantenha a mente aberta para considerar primeiro soluções que não sejam da IA generativa para seus problemas. Se a IA generativa for realmente o melhor caminho a seguir, descubra se você realmente precisa executá-la o tempo todo ou apenas às vezes. E, por fim, reduza o tamanho o máximo possível, não apenas por causa do custo e da velocidade, mas por causa da responsabilidade social. A IA generativa está em alta, com seu potencial claramente comprovado. Ao mesmo tempo, ser capaz de reconhecer as desvantagens técnicas e financeiras da IA generativa é igualmente importante para o desenvolvimento saudável do setor.
Da mesma forma que não usamos o martelo para todas as tarefas em casa, devemos nos perguntar sempre: esse problema justifica o uso da IA generativa? Será que o valor dessa tecnologia (aplicada ao meu caso específico) vai compensar as falhas operacionais? É com essa mentalidade que o setor fará progressos significativos e responsáveis na solução de problemas com um conjunto de ferramentas diversificado, mas eficiente. Vamos continuar explorando e construindo o fascinante mundo da IA generativa, sem esquecer quais são nossos objetivos finais.
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