O que a IA generativa significará para o seu negócio?

Não será nenhuma surpresa saber que ultimamente tem havido muito entusiasmo e especulação sobre IA generativa em nossas reuniões com executivos de clientes da Amazon Web Services (AWS). A pergunta que eles têm é: “O que isso significa para o meu negócio?” Essa é uma boa maneira de enquadrar a questão; não se trata do que a IA generativa pode fazer, mas do que ela pode fazer pelo seu negócio. E as sementes da resposta também estão nesse enquadramento. O modo como a IA generativa afetará seus negócios depende de como você e seus concorrentes a utilizarão para inovar em novos modelos de negócios e obter novas vantagens competitivas. Não se trata do que a tecnologia em si faz – por mais emocionante que seja – mas de como você irá combiná-la com outras tecnologias, as habilidades de seu pessoal, seus valores e competências e sua visão distinta.

É uma questão de como gerir a inovação na sua empresa, o que não é uma questão nova. A IA generativa, que tem poderes que nem sequer concebemos, junta-se a outras formas influenciadas pela tecnologia de resolver desafios de negócios e missões, formas de imaginar o futuro e ferramentas tecnológicas como IoT, análises e os muitos serviços que a AWS oferece para inovar novas tecnologias. produtos e operando com excelência. O mundo da TI muitas vezes cometeu o erro de confundir tecnologias com modelos de negócios. O que você ganhará (ou perderá) com a IA generativa depende dos usos inovadores que você e seus concorrentes encontrarem para ela. As questões importantes – e que requerem alguma reflexão – são como inovar com IA generativa, dimensioná-la, incorporá-la em modelos de negócio e gerir os seus riscos.

Com isso em mente, a abordagem da AWS para IA generativa fica mais clara. Assim como acontece com outros serviços da AWS, nossa ênfase sempre foi ajudar nossos clientes a impulsionar seus negócios, não apenas produzindo recursos técnicos, mas também ajudando nossos clientes a usar esses recursos para obter mais sucesso. Isso é o que queremos dizer com “obcecado pelo cliente”. Falamos em democratizar a IA: torná-la tão facilmente disponível que possa tornar-se parte dos ciclos normais de experimentação, aprendizagem, compreensão das necessidades dos clientes e desenvolvimento de capacidades empresariais de uma empresa.

Vejamos a IA generativa do ponto de vista da inovação e excelência empresarial.

Isso é empolgante

A IA generativa, juntamente com tudo o que dela resulta, parece ser a próxima grande novidade a transformar a forma como fazemos negócios. Numa visão geral, os avanços recentes na IA generativa mostram-nos que modelos básicos extremamente grandes são práticos e poderosos e podem ser ajustados com bastante facilidade para realizar tarefas importantes. Isto é um tanto surpreendente. Mesmo aqueles que estão na vanguarda da pesquisa em IA não tinham certeza, até recentemente, de quão convincente poderia ser o conteúdo de linguagem natural gerado, mesmo por um modelo extremamente grande, e muito menos de quão grande esse modelo teria que ser. E há comportamentos emergentes de grandes modelos linguísticos que são surpreendentes e cujas implicações ainda não são claras.

A linguagem não é o único campo que pode ser favorável à modelagem básica – modelos básicos de sequências de aminoácidos podem ser usados para projetar novas proteínas para uso na área da saúde, modelos baseados em mercados financeiros podem informar aplicações financeiras e modelos de difusão estável podem criar imagens. Os comportamentos emergentes inesperados de modelos linguísticos muito grandes vão muito além da manipulação linguística. A IA generativa mudará a forma como pensamos na resolução de uma ampla gama de desafios empresariais e de missão. Inovar com IA generativa é mais do que apenas encontrar usos para chatbots!

Vantagens Competitivas Sustentáveis

As empresas que utilizam IA generativa desejarão construir vantagens competitivas sustentáveis. Para o fazer, devem combinar IA generativa com recursos únicos e proprietários (ou defensáveis). Os grandes modelos de linguagem usados por serviços baseados em texto como ChatGPT são um tipo de modelo básico (FM), um modelo pré-treinado que – no caso do GPT-4 – contém centenas de bilhões de parâmetros. A maioria das empresas não conseguirá criar os seus próprios FMs, pois isso requer enormes recursos e conhecimentos. Terão, portanto, de utilizar FMs de fornecedores externos, os mesmos FMs disponíveis para os seus concorrentes e futuros disruptores. A vantagem competitiva sustentável não pode vir apenas do uso de IA generativa – se você puder adicionar um chatbot ao front-end do seu aplicativo, seus concorrentes também poderão.

Suas vantagens de longo prazo virão de como você ajusta o FM, dos dados proprietários que você adiciona ou usa para treinar o modelo ou de como você integra a IA generativa em processos de negócios que são verdadeiramente exclusivos para sua empresa.

Embora o FM em si possa não ser exclusivo da sua empresa, você tem muitos dados exclusivos: dados sobre seus clientes, suas transações anteriores, sensores que você possui ou controla e sua pesquisa. Alguns desses dados podem ser usados para ajustar o FM, derivar prompts para seus aplicativos generativos de IA, construir seus próprios modelos ou simplesmente criar aplicativos em conjunto com o FM. O Amazon Bedrock permite que você use seus dados proprietários com um FM de maneira segura, mantendo a privacidade de seus dados proprietários. Isso permite que você se concentre no gerenciamento da qualidade dos seus dados e na descoberta de maneiras exclusivas de usá-los para criar serviços diferenciados e capacidades competitivas.

Incorporar IA generativa nas formas distintas de sua empresa fornecer valor aos clientes é uma tarefa de integração; A IA generativa deve ser contínua com seus aplicativos de TI diários. Com seus outros aplicativos de negócios em execução, a nuvem pode fornecer recursos de integração por meio de ferramentas como Amazon API Gateway, serviços de análise, data lakes e movimentação assíncrona de dados. E você deseja que suas políticas de autenticação e autorização sejam consistentes em todos os seus recursos de TI, incluindo IA generativa.

A abordagem da AWS para IA generativa visa apoiar nossos clientes na construção de diferenciais competitivos sustentáveis, e não apenas na implementação de tecnologias novas e interessantes.

Gestão da Inovação

Os líderes empresariais muitas vezes assumem erroneamente que tornar-se mais inovador é uma questão de fazer com que os funcionários tenham mais ideias. Na verdade, os funcionários costumam ter muitas ideias, especialmente aqueles que trabalham em estreita colaboração com os clientes. O desafio da inovação é executar essas ideias, dar-lhes a oportunidade de mostrar que podem ser eficazes. Por definição, as ideias inovadoras são necessariamente arriscadas porque são novas e não comprovadas. A chave para gerir a inovação é reduzir o risco da inovação e depois ajustar os processos de governação para permitir mais liberdade dado o menor risco.

É aqui que a nuvem sempre se destacou. Um funcionário pode criar rapidamente uma infraestrutura para testar uma ideia e, em seguida, descartá-la e parar de pagar por ela se a ideia não funcionar, ou alterar rapidamente a infraestrutura, se necessário. Um funcionário pode criar funcionalidades de maneira rápida e econômica combinando os muitos serviços de alto nível da AWS como blocos de construção e integrando-os por meio de funções sem servidor — ou parar de usá-los se descobrir uma maneira melhor. Por exemplo: em vez de passar anos desenvolvendo recursos de reconhecimento de imagem, eles podem obtê-los imediatamente com o Amazon Rekognition e parar de usar e pagar por esses serviços se as novas ideias não forem comprovadas.

Como a nuvem reduz drasticamente o custo e o risco de experimentar ideias inovadoras, ela permite que as empresas considerem ideias que anteriormente teriam rejeitado. Com a IA generativa na nuvem, as empresas podem combiná-la com outros serviços básicos para testar as novas ideias estimuladas pelas capacidades da IA generativa – com riscos e custos reduzidos. Novamente, não se trata apenas de testar as capacidades da IA generativa, mas de incorporá-las em processos de negócios que devem ser testados.

Fundamentalmente, o Amazon Bedrock permite que os funcionários inovem com diferentes FMs. A versão inicial do Bedrock suporta modelos do AI21 Labs, Anthropic, Stability AI e dois modelos Amazon Titan. Cada um deles foi projetado para se especializar em determinados tipos de aplicações. Os funcionários que testam novas ideias podem escolher o FM que melhor apoia as suas intenções ou experimentar vários e comparar.

A abordagem da AWS para IA generativa é receptiva a boas práticas para gerenciar a inovação e estimular a inovação nos processos de negócios.

Agilidade responsiva: mantendo o ritmo

Embora a vantagem competitiva sustentável seja um objetivo crítico, as empresas também podem utilizar a IA generativa simplesmente para melhorar a forma como servem os seus clientes. Quando as necessidades dos seus clientes mudam, uma empresa que aprendeu as técnicas de agilidade na nuvem pode responder com agilidade. E à medida que a IA generativa evolui – e certamente evoluirá – as empresas podem usar essa agilidade para incorporar novos recursos e criar novos aplicativos. À medida que os concorrentes lançam novos recursos, as empresas precisam responder rapidamente para igualá-los. Tal como acontece com outras capacidades de TI, as empresas devem aprender a ter agilidade no que diz respeito à IA generativa.

As empresas têm aprendido a agilidade nas últimas décadas e as mesmas considerações serão aplicadas à medida que começarem a incorporar a IA generativa. Como eles podem sentir a necessidade de mudança? Entregar de forma incremental e rápida? Governar os investimentos para avançar rapidamente para a execução e conciliar os requisitos com a mudança de prioridades? A nuvem (e práticas contemporâneas como DevOps) são a chave para construir agilidade e velocidade.

Operacionalizando IA Generativa

Os líderes de TI reconhecerão rapidamente que usar IA generativa não é simplesmente uma questão de ter uma ideia e implementá-la. Tal como outras tecnologias, deve ser operacionalizada de forma eficaz e os desafios de o fazer são bem conhecidos dos profissionais de TI. Pensando bem, os aplicativos e modelos de IA devem ter processos de implantação confiáveis, ser controlados por versão, ser testados e atender aos requisitos de conformidade. Os usuários devem ser autorizados, as interfaces para outros sistemas devem ser construídas e os serviços de helpdesk devem estar disponíveis. Os aplicativos devem ser protegidos. Há questões éticas a serem abordadas e barreiras de proteção devem ser implementadas.

A IA generativa deve tornar-se parte das operações técnicas gerais de uma empresa. A nuvem é excelente na simplificação das operações de TI; A ampla seleção de serviços da AWS e a automação suportada pela nuvem serão essenciais para tornar os aplicativos generativos de IA confiáveis, resilientes, seguros e eficientes. Em particular, o Amazon SageMaker foi projetado para facilitar a operacionalização de aplicativos de IA. Entre outros recursos, ele oferece suporte e automatização de processos de governança, fornece um catálogo centralizado para artefatos de aprendizado de máquina, integra aplicativos de aprendizado de máquina em pipelines de teste e implantação automatizados (CI/CD) e monitora dados e modelos à medida que são usados para garantir sua qualidade.

Falando em eficiência, quando as aplicações generativas de IA se tornam parte dos principais processos de negócios de uma empresa, o custo torna-se um fator importante. Embora os chips AWS Inferentia e AWS Trainium sejam especialmente projetados para treinar e implantar modelos de IA de maneira econômica, todo o conjunto de serviços em nuvem e a capacidade da nuvem de aumentar e diminuir continuamente provavelmente desempenharão um papel crítico no gerenciamento dos custos de quaisquer inovações que as empresas desenvolver.

Conclusão

A IA generativa é uma nova tecnologia poderosa. Mas para os clientes da AWS, é mais do que isso: é uma forma de atingir objetivos de negócios e formular novas metas de negócios. É menos uma questão do que a tecnologia pode fazer e mais uma questão de como as empresas irão inovar para torná-la parte da entrega de valor aos seus consumidores, de forma a dar-lhes uma vantagem competitiva. Esta é a perspectiva através da qual a abordagem da AWS à IA generativa deve ser vista.

Sobre o autor

Mark Schwartz

Mark Schwartz é estrategista empresarial na Amazon Web Services e autor de The Art of Business Value e A Seat at the Table: IT Leadership in the Age of Agility. Antes de ingressar na AWS, ele foi CIO do Serviço de Cidadania e Imigração dos EUA (parte do Departamento de Segurança Interna), CIO da Intrax e CEO da Auctiva. Ele possui MBA pela Wharton, bacharelado em Ciência da Computação pela Yale e mestrado em Filosofia pela Yale.