Por que a IA Corporativa é uma Evolução, Não uma Revolução

Por Manoj Chaudhary, Diretor de Tecnologia

O argumento para uma abordagem mais inteligente da inteligência artificial.

Parece que não dá para passar um dia sem ver outro artigo sobre o que a IA vai revolucionar. Esta semana, variou de desenvolvimento farmacêutico e publicação para remoção de minas terrestres e o nosso sistemas de esgoto. Correndo ao lado deles estão pelo menos tantas opiniões sobre como a IA acabará afetando a humanidade, desde “salvar o mundo” até “selar nosso destino”.”

Seja você um “otimista” da IA ou um “apocalíptico” da IA, uma coisa é certa: quando se trata de inteligência artificial, todos os sistemas estão a todo vapor. Mas, embora a IA tenha o potencial de criar mudanças positivas em uma escala que mal conseguimos imaginar, será que a corrida precipitada atual realmente nos oferece a melhor chance de chegar lá?

Eu sigo um caminho diferente: uma abordagem mais incremental, cuidadosa e deliberada que garante aos trabalhadores um lugar à mesa. Essa filosofia produz IA projetada como um multiplicador de forças para os humanos, permitindo que realizem mais do que eles ou a IA conseguiriam sozinhos.

Todos nós queremos mudar o mundo

Os economistas tradicionalmente têm uma visão otimista das novas tecnologias. Os benefícios podem não ser distribuídos igualmente, eles argumentam, mas esses desenvolvimentos geralmente beneficiam a todos, sem deixar ninguém em situação pior. Mas um número cada vez maior de dados mais dados granulares estão desafiando essas crenças, resultando em modelos que preem duas vias divergentes para um mundo capacitado por IA.

Um deles é baseado em uma abordagem de cima para baixo e de disparo rápido para a inteligência artificial. Esta filosofia busca produzir IA boa o suficiente para substituir humanos, com o objetivo final de eliminar cargos.

Além das óbvias implicações econômicas, há outros problemas com essa abordagem. Já começamos a ver as desvantagens da abordagem centralizada no executivo e do tipo “atirar primeiro, perguntar depois” em relação à IA.

McDonald's acabou de encerrar um programa-piloto de dois anos para seus atendentes de IA. O McAI entendia os pedidos constantemente errado, com problemas que variavam desde o chatbot adicionando bacon ao sorvete de alguém, até um pedido mal interpretado como sendo para “2.610 Chicken McNuggets”.”

Da mesma forma, um juiz decidiu recentemente contra a Air Canada por informações falsas que o chatbot deles forneceu a um passageiro. O raciocínio, ao que parecia, era que, se a IA assumiria papéis humanos, ela também precisava assumir as responsabilidades correspondentes.

Você Pode Contar Comigo Fora

Estes casos ilustram o principal problema da abordagem de algumas empresas em relação à IA: ao tentarem impor uma revolução em seu próprio cronograma, elas acabam obtendo produtos piores, uma experiência insatisfatória para o cliente, menos empregos e maior risco – tudo isso por poucos benefícios comerciais tangíveis.

Há até um termo para isso, cunhado pelo professor do MIT Daron Acemoglu e por Pascual Restrepo, da Universidade de Boston: “tecnologia mais ou menos”. Essa tecnologia tende a ser apenas boa o suficiente para substituir empregos humanos, mas não boa o suficiente para melhorar significativamente qualquer coisa.

O exemplo clássico é a tecnologia de autoatendimento: ela funcionou bem o suficiente para eliminar alguns, mas não todos, os empregos de caixa, mas na verdade não funcionou Bem. Isso irritava tanto os clientes quanto os funcionários, que se viam mais sobrecarregados do que nunca, tendo que monitorar os clientes e gerenciar as máquinas ao mesmo tempo.

Agora estamos vendo o pêndulo balançar de volta na direção oposta, à medida que os varejistas eliminam, limitam ou reduzem drasticamente sua dependência dessa tecnologia. Alguns chamam isso de reação contrária, outros chamam de correção, mas eu vejo como uma indústria reconhecendo o erro de tentar ir do zero à revolução sem fazer nenhuma das etapas intermediárias. Em outras palavras, eles tentaram forçar uma revolução, quando deveriam estar buscando uma evolução.

Você Sabe Que Vai Dar Tudo Certo

A Jitterbit já vem trabalhando na próxima fase do nosso roteiro de produtos, e a IA tem um papel de destaque nisso. Mas não estamos buscando “revolucionar” nossos produtos. Não vamos cair na armadilha de adicionar IA por IA e acabar com recursos que são, na melhor das hipóteses, “levemente úteis” e, na pior, irritantes, assustadores ou inúteis.

A gigante das redes sociais Meta recentemente virou notícia ao anunciar que começaria a treinar seus modelos de IA generativa com dados fornecidos pelos usuários – quer os usuários quisesses ou não. Ela disse que vai “analisar os pedidos de oposição de acordo com as leis de proteção de dados relevantes”, mas isso significa pouco em lugares como os EUA, que têm poucas proteções desse tipo.

A UE, porém, é um caso à parte. A Meta está agora sendo forçada a suspender a implantação de sua IA na região devido à pressão regulatória, o que está atraindo ainda mais atenção negativa da mídia apenas um ano depois de ter sido multada em $1,3 bilhão por violações semelhantes à privacidade na UE.

O número e o escopo dessas regulamentações crescerão juntamente com a IA generativa – para não mencionar as dores de crescimento que as próprias plataformas de IA enfrentarão, como o instabilidades repetidas do ChatGPT da OpenAI no início de junho. Se o seu produto depende das ofertas de apenas uma empresa, o que acontecerá se essa empresa enfrentar uma interrupção semelhante?

Como parte de nossa abordagem de adoção de IA mais baseada em evolução e infusão, nos prevenimos para essa eventualidade criando uma tecnologia que é completamente agnóstica em relação à IA. A beleza do cenário de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) é a imensa quantidade de opções disponíveis, sendo que cada uma oferece seu próprio conjunto de benefícios.

Há muito tempo estamos comprometidos em reunir o melhor das soluções que você adora, permitindo integrá-las para maior eficiência e usabilidade. Estamos adotando a mesma abordagem em relação à IA. Ao reconhecer que o verdadeiro valor da IA vem da capacidade de utilizar melhor os seus próprios dados, a próxima geração de desenvolvimentos do Jitterbit permitirá às empresas a liberdade de trabalhar sem depender de nenhuma plataforma específica de IA Gen.

Ao dar a você o poder de usar uma ampla gama de LLMs para diferentes tarefas, do Mistral e Perplexity ao Copilot das Big Techs e Azure AI, você poderá alternar perfeitamente entre as ferramentas, sendo seus dados — e não o LLM específico que você selecionar — o principal diferencial.

Ao longo dos próximos meses, ofereceremos mais detalhes sobre esses desenvolvimentos. Mas, entretanto, saiba que a evolução da IA da Jitterbit será intencional, será significativa e será altamente benéfica para a sua força de trabalho e para o seu negócio.