Acessibilidade cresce com a IA e companhias apostam na construção de modelos personalizados
Essa acessibilidade e viabilidade em prol de modelos personalizados de IA Generativa foi um dos debates mais interessantes do AWS Summit 2024, que aconteceu no mês passado em São Paulo. O alto volume de dados disponíveis e a ampliação de ferramentas que gerem maior eficiência com menores custos seguem dentre as prioridades para executivos e especialistas, e isso ficou bastante nítido ao longo dos debates ao longo de todo um dia.
Foram apresentados no encontro soluções e casos de uso de IA e IA Generativa, temas que representaram cerca de 35% das mais de 90 seções disponíveis, abordando desde conceitos básicos até temas avançados. Uma das inovações apresentadas foi justamente a que tratou a democratização por meio do uso da IA, permitindo que empresas de todos os tamanhos adotem essa tecnologia de maneira escalável e segura, impulsionando sua competitividade.
Há pelo menos quatro aspectos que facilitam a construção de modelos personalizados de IA Generativa para empresas e negócios. Temos uma ampla oferta de frameworks e ferramentas que oferecem um ambiente de desenvolvimento robusto e intuitivo, simplificando o processo de criação e treinamento de modelos. Além disso, a evolução da infraestrutura de nuvem e a crescente disponibilidade de recursos aceleram significativamente o treinamento de modelos complexos, tornando-o mais viável para empresas de diferentes tamanhos.
O que a AWS e outras gigantes de tecnologia oferecem e que contribuem para essa construção são os chamados modelos de linguagem pré-treinados, que reúnem grandes conjuntos de dados e que servem como uma base sólida para a construção dos modelos personalizados. Organizações podem desta forma ajustar esses modelos pré-treinados aos seus próprios dados, economizando tempo e recursos computacionais. Adicione a democratização do acesso a dados públicos e privados e você terá uma plataforma sólida.
Todavia, existem várias considerações e desafios a serem superados. Dados de qualidade são essenciais para treinar todo e qualquer modelo de linguagem, sob pena de gerar uma plataforma falha e imprevisível. Os custos com desenvolvimento e treinamento são outro elemento importante, assim como as implicações éticas em torno da privacidade para construção e utilização desses modelos de IA Generativa.
Para as organizações que já seguem ou que pensam em seguir esse caminho, os benefícios são variados. Modelos personalizados podem ser adaptados para atender às necessidades específicas de cada empresa, resultando em soluções mais precisas e relevantes. Há ainda o ganho de vantagem competitiva às empresas, permitindo-lhes desenvolver produtos e serviços inovadores. Adicione-se o aprimoramento constante desses modelos e proteção da propriedade intelectual, o que garante o controle sobre seus dados e algoritmos.
O que se coloca como tendência ganha ainda mais corpo quando combinado com ferramentas para desenvolvedores e a infraestrutura em nuvem. Ao lado da IA Generativa e dos modelos personalizados, estamos tratando de uma vantagem competitiva significativa às companhias que queiram criar novas experiências aos seus clientes e otimizar os seus processos internos. E quem decidir explorar com ênfase essas tecnologias estará à frente no futuro dos negócios.
