s
Crédito Canva
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Como escolher o projeto de IA Generativa adequado

Um dos caminhos é usar métodos que ajudem a identificar os casos de uso com menor risco e maior valor para a empresa, considerando a demanda

Nos últimos dias, temos ouvido exageros e especulações sobre as implicações de grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT e o GPT4, da OpenAI, o Bard, do Google, o Claude, da Anthropic e o LLaMA, da Meta. O ChatGPT, em particular, atingiu 100 milhões de usuários em dois meses, tornando-se o aplicativo de consumo de mais rápido crescimento e todos os tempos.

Muitos especialistas argumentam que os LLMs terão pouco impacto (pesquisas acadêmicas iniciais sugerem que a capacidade dos LLMs é restrita à competência linguística formal) ou que mesmo um volume quase infinito de dados de treinamento baseados em texto ainda é severamente limitante. Outros, como Ethan Mollick, argumentam o oposto: “As empresas que entenderem o significado dessa mudança — e agirem primeiro — terão uma vantagem considerável”.

Apesar das questões em aberto sobre essa nova tecnologia, as empresas estão buscando maneiras de aplicá-la — agora. Existe uma maneira de afastar os exageros e hipérboles e pensar claramente sobre onde a tecnologia atingirá o alvo primeiro? Como identificar os casos de uso mais valiosos — e menos arriscados — para sua empresa? É o que essa matriz 2 × 2, elaborada por Marc Zao-Sanders, CEO e co-fundador da Filtered e Marc Ramos, diretor de Aprendizagem da Cornerstone, propõe ajudar a responder.

Este é um conteúdo exclusivo para assinantes.

Cadastre-se grátis para ler agora
e acesse 5 conteúdos por mês.

É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.

O que o balanço da IA não mostra

Inteligência Artificial

O que o balanço da IA não mostra

Quando os projetos fracassam, os custos somem. Quando os funcionários ficam de fora, ninguém conta. A indústria celebra uma transformação que seus próprios dados contradizem.

Sam Altman quer regular a IA. A pergunta é: podemos confiar nele?

Inteligência Artificial

Sam Altman quer regular a IA. A pergunta é: podemos confiar nele?

A empresa posicionada para capturar os maiores lucros da IA propõe como ela deve ser tributada, regulada e distribuída — e pede ao governo que faça o que ela própria não se compromete a fazer.

Limites cognitivos e a vida emocional oculta dos LLMs

Inteligência Artificial

Limites cognitivos e a vida emocional oculta dos LLMs

Pesquisa de interpretabilidade da Anthropic identifica 171 representações internas de emoção no Claude Sonnet 4.5. Elas são causais e o modelo já desenvolveu mecanismos para ocultá-las.

A órbita como infraestrutura

Inteligência Artificial

A órbita como infraestrutura

SpaceX, Google e Nvidia convergem para a mesma aposta: computação de IA no espaço. Os dados técnicos mostram onde estão os gargalos — e onde está o dinheiro.

A IA já constrói um modelo de quem somos, mas não podemos auditá-lo

Inteligência Artificial

A IA já constrói um modelo de quem somos, mas não podemos auditá-l...

Memória persistente transforma sistemas de IA em infraestruturas de identidade, sem mecanismos claros de explicação, correção ou limites de uso.

O radar da deep tech: 25 tecnologias que podem transformar o mundo

Inteligência Artificial

O radar da deep tech: 25 tecnologias que podem transformar o mundo

Novo relatório do EIC mapeia avanços em IA, materiais avançados, computação quântica e biotecnologia que começam a ganhar escala na corrida global pela inovação