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 avanço da Inteligência Artificial começa a migrar da escala dos modelos para arquiteturas que combinam múltiplas formas de inteligência computacional.
O avanço dos agentes, a memória persistente e a integração entre aplicativos estão gerando novas arquiteturas de software e redefinindo a competição no mercado pessoal de GenAI.
Apesar da escassez de exits e da instabilidade política, quase metade dos investidores planeja ampliar aportes. O foco agora está na digitalização de setores tradicionais da economia
Estudos mostram que agentes de IA podem automatizar crédito, compliance e análise financeira, mas o setor ainda enfrenta barreiras para escalar a tecnologia
Pesquisas recentes sugerem que a tecnologia pode reduzir os custos de coordenação dentro das organizações — permitindo que equipes maiores, diversas e conectadas trabalhem com mais eficiência.
O paradoxo da IA nas empresas: decisões mais rápidas, aprendizado mais lento.
Aproveite nossas promoções de renovação
Clique aquiPara continuar navegando como visitante, vá por aqui.
Cadastre-se grátis, leia até 5 conteúdos por mês,
e receba nossa newsletter diária.
Já recebe a newsletter? Ative seu acesso
