O crescimento explosivo da IA generativa suscitou muitas questões e considerações não só nos círculos tecnológicos, mas também na sociedade em geral. Tanto o avanço da tecnologia como o fácil acesso significam que praticamente qualquer pessoa pode tirar partido destas ferramentas. Aliás, grande parte de 2023 foi passada a descobrir novas formas de utilizar a IA generativa para resolver problemas ou melhorar as nossas vidas.
No entanto, na pressa de aplicar esta tecnologia transformadora, devemos também ter em mente o “martelo de Maslow”. Atribuído a Abraham Maslow, mais conhecido por ter delineado uma hierarquia de necessidades, o martelo de Maslow destaca uma 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, temos de ter a certeza de que a estamos a aplicar onde faz mais sentido, e não apenas porque podemos. Isto acabará por poupar tempo, dinheiro e energia que podem ser aplicados na criação de ferramentas e soluções robustas para casos de utilização viáveis.
Reconhecer quando utilizar a IA generativa ou não é uma competência essencial para cientistas de dados de full-stack, engenheiros e executivos especializados.
A execução da IA generativa é dispendiosa e não está isenta de contrapartidas. Atualmente, o planeamento descuidado de uma aplicação 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 à limitação dos recursos informáticos) e a graves prejuízos para a experiência do cliente e para a reputação da marca (devido à potencial geração de conteúdos impróprios, alucinações, desinformação, conselhos enganosos, etc). As organizações lutam para controlar esses fatores, e os impactos negativos e limitações precisam ser compensados por uma forte proposta de valor.
Um aspeto interessante observado em várias indústrias são 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 são as perguntas que devemos fazer para garantir que estamos a aplicar (ou não) a IA com sucesso?
Romper com o viés da complexidade: enquanto humanos, tendemos a valorizar unicamente soluções complexas (o que chamamos de “viés da complexidade”). Infelizmente, isto aplica-se particularmente às aplicações da IA generativa hoje em dia, uma vez que somos influenciados e “forçados” a utilizar a IA generativa para resolver todos os problemas. Só porque “parece funcionar”, não significa que seja a melhor ou a mais otimizada solução. É seguindo esta lógica que algumas equipas podem ter uma hipótese significativa de descobrir que existem meios mais simples (provavelmente não IA generativa) de resolver alguns destes problemas do mundo real (ou partes do problema!). Chegar a essa conclusão exige humildade para admitir que nem sempre precisamos da solução mais complexa ou cara.
Nem sempre é tudo ou nada: um aspeto que funciona apenas para algumas empresas, mas não para a maioria, é a necessidade de executar a IA generativa a toda a hora. Se o seu negócio não é vender ou dar suporte à infraestrutura de IA generativa, é provável que a utilize como uma ferramenta para objetivos específicos do seu sector. Se assim for, o que todos os intervenientes no sector pretendem é maximizar o valor e minimizar os custos operacionais. Com o atual custo de funcionamento da IA generativa, a resposta mais óbvia para o conseguir é evitar o seu funcionamento tanto quanto possível, continuando a fornecer a maior parte do valor desejado. Esta delicada solução de compromisso é uma forma inteligente e elegante de abordar o problema: não descartar o valor fornecido pela IA generativa nem utilizá-la obsessivamente até ao ponto de produzir um ROI negativo. Como consegue isso? Esse é provavelmente o ingrediente secreto da sua área de aplicação num sector especializado.
Reduzir a dimensão ética: os modelos IA generativa podem ser (e normalmente são) bastante grandes. Embora possa ser exigido em algumas situações, não é necessário para a maioria das aplicações específicas, como têm percebido diversos autores de IA generativa, como o Phi-2. Como tal, é importante não só para o seu negócio, mas também para a humanidade, que aprendamos a reduzir e otimizar os modelos de IA generativa tanto quanto possível. Além de aumentar a eficiência (economia de custos, velocidade de inferência, menor impacto, redução de riscos, etc), também garante o uso responsável da tecnologia, respeitando os recursos humanos. Cada vez que economiza um kilowatt ou alguns segundos de inferência por utilizador, está a contribuir para um futuro sustentável, onde a IA generativa é usada para maximizar o valor e minimizar o impacto ambiental. E isso é algo de que se deve orgulhar.
Siga pelo percurso mais fácil…
A chave é ser suficientemente humilde para procurar o caminho ideal: mantenha a mente aberta para considerar primeiro soluções que não sejam da IA generativa para os seus problemas. Se a IA generativa é realmente a melhor opção, então descubra se precisa mesmo de a utilizar sempre ou só de vez em quando. E, finalmente, reduza o mais possível a sua dimensão, não só por uma questão de custo e rapidez, mas também por uma questão de responsabilidade social.
A IA generativa está a ter um destaque significativo, com um potencial comprovado. Ao mesmo tempo, ser capaz de reconhecer as desvantagens técnicas e financeiras da IA generativa é igualmente importante para o desenvolvimento saudável do sector. Da mesma forma que não utilizamos o martelo para todas as tarefas em casa, devemos perguntar continuamente: este problema necessita da IA generativa? E será que o valor proporcionado por esta tecnologia (quando aplicada ao meu caso de utilização específico do domínio) vai ultrapassar as deficiências operacionais?
É com esta mentalidade que o sector fará progressos significativos e responsáveis na resolução 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.
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