IA para todos

Resumo

• A tecnologia que sustenta o ChatGPT vai transformar o modo como trabalhamos e reinventar as empresas.
• Avanços em IA baseada em linguagem – a tecnologia que alimenta aplicações como o ChatGPT – dão início a uma nova era para a Total Enterprise Reinvention.
• Tudo será transformado: da ciência aos negócios e à própria sociedade. O impacto positivo sobre a criatividade humana e a produtividade será enorme.
• As empresas precisarão repensar radicalmente como o trabalho é feito, com foco na evolução das operações, capacitação de pessoas e tecnologia.
• Para capitalizar, as empresas precisam ter uma forte essência digital e investir nas pessoas para extrair valor da IA de um modo responsável.

Bem-vindo ao novo ponto de inflexão da IA

A popularidade global explosiva do ChatGPT deu-nos o primeiro ponto de inflexão verdadeiro da IA na adoção pelo público. Finalmente, todos, em todo lugar, podem ver o potencial disruptivo da tecnologia.

Os large language models (LLM) e foundation models que turbinam estes avanços em IA generativa são um ponto de virada significativo. Eles não só quebraram o código da complexidade da linguagem, capacitando máquinas a aprender contextos, a inferir intenções e a ser criativas de forma independente, como também podem ser rapidamente ajustados para uma ampla gama de diferentes tarefas.

Esta tecnologia está pronta para transformar fundamentalmente tudo, desde a ciência até as empresas, a assistência de saúde, por exemplo, e a própria sociedade. O impacto positivo sobre a criatividade humana e a produtividade será enorme.

As empresas usarão esses modelos para reinventar a maneira como o trabalho é feito. Cada função em cada empresa tem o potencial de ser reinventada, pois humanos trabalhando com co-pilotos de IA se tornam a norma, ampliando dramaticamente o que as pessoas podem alcançar. A IA generativa afetará as tarefas, não as ocupações. Algumas dessas tarefas serão automatizadas, algumas serão transformadas por meio da assistência de IA e outras não serão afetadas.

Também podemos esperar um grande número de novas tarefas para pessoas executarem, tais como garantir o uso preciso e responsável de sistemas de IA generativa. É por isso que as organizações que investem no treinamento das pessoas para trabalhar com IA generativa terão uma vantagem significativa.

IA generativa para todos

Imagine todos os funcionários na sua empresa tendo um assistente que “conhecesse” tudo que sua organização já fez um dia – a história inteira, contexto, nuances e intenção do negócio e suas operações – e pudesse processar, analisar e usar essa informação em questão de segundos, de modo infinitamente repetível.

Estamos numa fase no ciclo de adoção em que a maioria das organizações começa a consumir foundation models já disponíveis. No entanto, o maior valor para muitas virá quando elas customizarem ou ajustarem os modelos com o uso de seus próprios dados, para resolver seus problemas específicos.

Consumir

IA generativa e aplicações LLM estão prontas para consumo e são fáceis de acessar. As empresas podem usá-las por meio de APIs e customizá-las para seus próprios casos de uso através de técnicas de engenharia como ajustes imediatos e prefix learning.

Customizar

Para aumentar o valor de IA generativa e foundation models em casos de uso especiais, as empresas vão customizar modelos pré-treinados com ajustes finos de seus próprios dados – destravando novas fronteiras de performance.

Um olhar à frente sobre a evolução acelerada da tecnologia, regulamentação e negócios

Os próximos anos verão grandes investimentos em IA generativa, LLMs e foundation models. O que é exclusivo nesta evolução é que a tecnologia, a regulação e a adoção pelas empresas estão em ritmo exponencialmente acelerado ao mesmo tempo.

O acervo tecnológico

Cada camada do tech stack da IA generativa (aplicações, ajuste fino, foundation models, dados e infraestrutura) vai evoluir rapidamente – à medida que a tecnologia amadurecer e que as demandas computacionais crescerem exponencialmente. Custos e emissões de carbono são considerações centrais na adoção de IA generativa de uso intensivo de energia.

Os riscos e o ambiente regulatório

O ChatGPT levanta questões importantes sobre o uso responsável de IA. A velocidade da evolução tecnológica e da adoção requer que as empresas prestem grande atenção a quaisquer riscos legais, éticos e reputacionais em que possam incorrer. Elas precisarão responder a questões-chave sobre propriedade intelectual, privacidade de dados e segurança, discriminação, responsabilidade pelo produto, confiança e identidade.

A escala de adoção nos negócios

As empresas precisam reinventar o trabalho a fim de encontrar um caminho para o valor da IA generativa. Líderes empresariais devem gerir a mudança, começando agora, com o redesenho dos cargos, das tarefas e requalificação das pessoas. Em última análise, toda função numa empresa tem o potencial de ser reinventada, uma vez que os cargos atuais sejam decompostos em tarefas que possam ser automatizadas ou assistidas e reimaginadas para um novo futuro do trabalho humano + máquina.

Como capitalizar essa mudança radical nos recursos de IA?

As empresas terão milhares de modos para aplicar IA generativa e foundation models a fim de maximizar eficiência e impulsionar vantagem competitiva. Mas elas precisarão reinventar o trabalho para encontrar um caminho para gerar valor a partir desta tecnologia. Os líderes empresariais devem liderar a mudança, começando desde já, no redesenho dos empregos, das tarefas e na recapacitação das pessoas.

Para iniciar o processo, considere os seguintes tópicos essencias de adoção:

Mergulhe fundo, com um mindset voltado para os negócios.

As organizações deverão ter uma dupla abordagem de experimentação. Uma que seja focada em oportunidades do tipo “frutos de fácil alcance,” por meio do uso de modelos e aplicações consumíveis para produzir retornos rápidos. E outra concentrada na reinvenção da empresa através do uso de modelos que sejam customizados com os dados da organização. Uma mentalidade guiada pelo negócio é chave para definir e entregar com sucesso o business case.

Adote uma abordagem centrada nas pessoas.

Foque nas pessoas tanto quanto na tecnologia, intensificando os investimentos em talento para endereçar a criação e o uso de IA. Isto significa desenvolver competências técnicas como engenharia de IA e arquitetura empresarial e treinar pessoas da organização para trabalhar efetivamente com processos infundidos por IA.

Prepare seus dados proprietários.

Foundation models precisam de vastos volumes de dados bons para aprender – e isso torna a solução do desafio dos dados uma prioridade urgente para qualquer empresa. Adote uma abordagem estratégica e disciplinada para adquirir, refinar, proteger e usar dados. Certifique-se de que a organização tenha uma plataforma de dados empresariais moderna construída na nuvem com um conjunto confiável e reutilizável de produtos de dados.

Invista em uma base tecnológica sustentável.

Considere os requisitos de infraestrutura, arquitetura, modelo operacional e estrutura de governança para alavancar a IA generativa e os foundation models, observando de perto o custo e o consumo de energia sustentável.

Acelere a inovação no ecossistema.

Acesse recursos e expertise necessários para construir e escalar aplicações de IA. Beneficie-se das melhores práticas do seu setor e insights oferecidos pelos parceiros do ecossistema – big tech players, startups, empresas de serviços profissionais e instituições acadêmicas.

Estimule a IA responsável.

Avalie com urgência se o regime de governança de IA responsável da empresa é suficientemente robusto antes de ampliar os aplicativos de IA generativa. Crie controles para avaliar os riscos no estágio de design e incorpore princípios e abordagens responsáveis de IA em toda a empresa.

O futuro da IA está acelerado

Momentos como este não surgem com frequência. Estamos no início de uma era incrivelmente animadora, que vai transformar fundamentalmente o modo como a informação é acessada, o conteúdo é criado, as necessidades dos clientes são satisfeitas e as empresas são conduzidas.

Incorporados à essência digital da companhia, a IA generativa e os foundation models vão otimizar tarefas, aumentar as capacidades humanas e abrir novos caminhos para o crescimento. Nesse processo, estas tecnologias criarão uma linguagem inteiramente nova para a reinvenção das empresas.

Mas reimaginar como executar o trabalho e ajudar as pessoas a acompanhar a mudança guiada por tecnologia será essencial para extrair o potencial por completo.

As empresas precisam investir tanto na evolução das operações e no treinamento das pessoas quanto em tecnologia.

Agora é a hora de usarem os avanços revolucionários em IA para estabelecer novas fronteiras de desempenho – redefinindo elas próprias e os setores em que operam.

Construímos Technology Quotient (TQ) em toda a empresa

O TQ é como construímos e demonstramos nossa compreensão das tecnologias transformadoras e como elas cumprem a promessa da tecnologia e da criatividade humana. Do C-suite à linha de frente, os funcionários de todos os níveis precisarão desenvolver um TQ para conduzir uma reinvenção bem-sucedida.

Investimos em treinamento contínuo em toda a Accenture e cada funcionário recebe uma pontuação individual de TQ. A série de aprendizado TQ da Accenture é uma maneira simples e eficaz de garantir que todos os membros da equipe aprendam sobre tecnologia, como ela é aplicada, por que é importante e como funciona com outras tecnologias.