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.
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.
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.
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.
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.
Memória persistente transforma sistemas de IA em infraestruturas de identidade, sem mecanismos claros de explicação, correção ou limites de uso.
Novo relatório do EIC mapeia avanços em IA, materiais avançados, computação quântica e biotecnologia que começam a ganhar escala na corrida global pela inovação
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
