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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.

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