IA sob medida: Como empresas estão moldando modelos generativos para criar vantagem competitiva

Ajuste fino, RAG, COT,  FSL... Hoje, no mundo da IA Generativa, a personalização — prática de adaptar os grandes modelos de linguagem (LLMs) para atender melhor às necessidades específicas de uma empresa — é essencial. Métodos e ferramentas de personalização vêm dando às empresas mais oportunidades de criar valor exclusivo a partir de seus próprios dados e base de conhecimento.

Uma pesquisa realizada recentemente pelo MIT e Microsoft,ouvindo 300 lideranças de tecnologia, em sua maioria de grandes organizações, procurou saber o papel da personalização de LLMs nas respectivas estratégias de IA. As principais conclusões?

• Aumentar a eficiência é a principal motivação para a personalização, segundo metade das lideranças pesquisadas. Mas vantagem competitiva (49%) e a maior satisfação do usuário (47%) são estímulos igualmente importantes.
• RAG não está morto — é mais importante do que nunca. Ponto de partida da personalização para dois terços das empresas. Mais da metade (54%) também está empregando técnicas de ajuste fino.
• E a integridade dos dados é a maior barreira para a personalização. Pelo menos 52% dos entrevistados citam a necessidade de garantir a privacidade e a segurança dos dados como dificuldade relevante. Para 49%, a qualidade e preparação dos dados também é obstáculo.

Em resumo, a personalização tem seus desafios, mesmo para as empresas mais maduras no uso da IA, com recursos substanciais à sua disposição. Entre os aspectos a serem considerados estão:

• Uma rigorosa avaliação do tempo gasto na empreitada. De preferência, manual, embora a avaliação automatizada esteja ganhando força. Praticamente um quarto (26%) das empresas pesquisadas já aplica métodos automatizados.
• A combinação dos métodos utilizados. Embora RAG seja um método eficaz, sua utilidade depende do caso de uso. Na maioria das vezes, seu desempenho é melhor quando empregado com outros métodos, como ajuste fino e N-Shot Learning.
• O cuidado com a proteção de dados. Uma governança sólida de modelos e dados é mais que desejada.
• O domínio das habilidades e do conhecimento necessários, uma vez que personalizar é mais que adaptar modelos e aplicativos individuais às necessidades de casos de uso específicos. LLMs personalizados oferecem a capacidade de automatizar e otimizar uma ampla gama de tarefas, desde atendimento e suporte ao cliente até criação e análise de conteúdo.