O segundo dia da AI & Big Data Expo e da Digital Transformation Week em Londres mostrou um mercado em clara transição.
O entusiasmo inicial em relação aos modelos generativos está desaparecendo. Os líderes empresariais agora enfrentam o atrito de encaixar essas ferramentas nas pilhas atuais. As sessões do segundo dia focaram menos em grandes modelos de linguagem e mais na infraestrutura necessária para executá-los: linhagem de dados, observabilidade e conformidade.
A maturidade dos dados determina o sucesso da implantação
A confiabilidade da IA depende da qualidade dos dados. DP Indetkar, do Northern Trust, alertou contra permitir que a IA se tornasse um “robô de filme B”. Este cenário ocorre quando os algoritmos falham devido a entradas inadequadas. Indetkar observou que a maturidade analítica deve vir antes da adoção da IA. A tomada de decisão automatizada amplifica os erros em vez de reduzi-los se a estratégia de dados não for verificada.
Eric Bobek, da Just Eat, apoiou essa opinião. Ele explicou como os dados e o aprendizado de máquina orientam as decisões em nível empresarial global. Os investimentos em camadas de IA serão desperdiçados se a base de dados permanecer fragmentada.
Mohsen Ghasempour, da Kingfisher, também observou a necessidade de transformar dados brutos em inteligência acionável em tempo real. As empresas de varejo e logística devem reduzir a latência entre a coleta de dados e a geração de insights para obter retorno.
Dimensionamento em ambientes regulamentados
Os setores financeiro, de saúde e jurídico têm tolerância quase zero ao erro. Pascal Hetzscholdt, da Wiley, abordou diretamente esses setores.
Hetzscholdt afirmou que a IA responsável na ciência, finanças e direito depende de precisão, atribuição e integridade. Os sistemas empresariais nessas áreas precisam de trilhas de auditoria. Danos à reputação ou multas regulatórias tornam impossíveis implementações de “caixa preta”.
Konstantina Kapetanidi, da Visa, descreveu as dificuldades na construção de aplicações de IA generativas multilíngues, que utilizam ferramentas e são escalonáveis. Os modelos estão se tornando agentes ativos que executam tarefas em vez de apenas gerar texto. Permitir que um modelo use ferramentas – como consultar um banco de dados – cria vetores de segurança que precisam de testes sérios.
Parinita Kothari, do Lloyds Banking Group, detalhou os requisitos para implantação, dimensionamento, monitoramento e manutenção de sistemas de IA. Kothari desafiou a mentalidade de “implantar e esquecer”. Os modelos de IA necessitam de supervisão contínua, semelhante à infraestrutura de software tradicional.
A mudança nos fluxos de trabalho do desenvolvedor
É claro que a IA está mudando fundamentalmente a forma como o código é escrito. Um painel com palestrantes de Valae, Charles River Labs e Knight Frank examinou como os copilotos de IA remodelam a criação de software. Embora essas ferramentas acelerem a geração de código, elas também forçam os desenvolvedores a se concentrarem mais na revisão e na arquitetura.
Esta mudança requer novas competências. Um painel com representantes da Microsoft, Lloyds e Mastercard discutiu as ferramentas e mentalidades necessárias para futuros desenvolvedores de IA. Existe uma lacuna entre as capacidades atuais da força de trabalho e as necessidades de um ambiente aumentado pela IA. Os executivos devem planejar programas de treinamento que garantam que os desenvolvedores validem suficientemente o código gerado pela IA.
Dr. Gurpinder Dhillon da Senzing e Alexis Ego da Retool apresentaram estratégias de baixo código e sem código. Ego descreveu o uso de IA com plataformas de baixo código para criar aplicativos internos prontos para produção. Este método visa reduzir o acúmulo de solicitações internas de ferramentas.
Dhillon argumentou que essas estratégias aceleram o desenvolvimento sem diminuir a qualidade. Para o alto escalão, isso sugere uma entrega interna de software mais barata se os protocolos de governança permanecerem em vigor.
Capacidade da força de trabalho e utilidade específica
A força de trabalho mais ampla está começando a trabalhar com “colegas digitais”. Austin Braham, da EverWorker, explicou como os agentes remodelam os modelos de força de trabalho. Esta terminologia implica uma mudança de software passivo para participantes ativos. Os líderes empresariais devem reavaliar os protocolos de interação homem-máquina.
Paul Airey, de Anthony Nolan, deu um exemplo de IA que agrega valor literalmente de mudança de vida. Ele detalhou como a automação melhora a correspondência de doadores e os prazos de transplante de células-tronco. A utilidade destas tecnologias estende-se à logística que salva vidas.
Um tema recorrente durante todo o evento é que aplicações eficazes geralmente resolvem problemas muito específicos e de alto atrito, em vez de tentarem ser soluções de uso geral.
Gerenciando a transição
As sessões do segundo dia dos eventos co-localizados mostram que o foco empresarial agora mudou para a integração. A novidade inicial desapareceu e foi substituída por exigências de tempo de atividade, segurança e conformidade. Os chefes de inovação devem avaliar quais projetos possuem infraestrutura de dados para sobreviver ao contato com o mundo real.
As organizações devem priorizar os aspectos básicos da IA: limpeza de armazéns de dados, estabelecimento de proteções legais e treinamento de pessoal para supervisionar agentes automatizados. A diferença entre uma implantação bem-sucedida e um piloto paralisado está nesses detalhes.
Os executivos, por sua vez, devem direcionar recursos para estruturas de engenharia e governação de dados. Sem eles, os modelos avançados não conseguirão agregar valor.
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