Impulsionando a gestão da inovação através da IA

O avanço rápido da inteligência artificial generativa nos últimos meses tem inaugurado uma ampla gama de aplicações práticas. Com a disponibilidade de sistemas de IA robustos, como GPT-3 da OpenAI, PalM do Google, Amazon Titan, Claude da Anthropic e Llamma da Meta, a utilização da IA generativa na gestão da inovação pode parecer à primeira vista um processo simples.

No entanto, simplesmente conectar uma ferramenta de IA pronta sem uma estratégia raramente produz resultados significativos.

A chave é garantir que você realmente escolha as ferramentas certas de IA e as combine com o nível adequado de julgamento e experiência humana. Esses modelos não vão substituir os humanos, eles nos tornarão muito mais produtivos e eficientes.

Mais importante ainda, você precisa sintonizar esses modelos com seus dados de maneira segura, para que, no final das contas, esses modelos sejam personalizados para as necessidades de sua organização. Seus dados serão o diferenciador e o ingrediente chave para criar produtos, experiências ao cliente ou avanços significativos na operação do negócio.

Quando implementada de forma adequada, a IA pode aumentar significativamente as capacidades humanas para impulsionar a inovação. Mas isso requer três pilares principais:

1. Dados: combustível para inovação de IA

A IA generativa é baseada em dados. Os mais recentes modelos foram pré-treinados em enormes conjuntos de dados coletados da internet e de fontes públicas. Por exemplo, modelos como GPT-3 e Claude coletaram mais de um trilhão de parâmetros de sites, livros e outros materiais para identificar padrões linguísticos. Isso lhes dá uma ampla capacidade de aplicações mesmo antes de serem personalizados para tarefas específicas.

No entanto, para destravar o potencial da IA para suas necessidades específicas de inovação corporativa, o ajuste fino em dados exclusivos da empresa é essencial. Seus dados exclusivos refletem prioridades estratégicas, clientes, contexto do setor e conhecimento organizacional que a IA genérica não tem visibilidade.

Para tornar esses modelos relevantes para ambientes corporativos, as técnicas de fine-tuning e embedding são importantes. O fine-tuning personaliza os dados gerais dos LLMs para alinhá-los às necessidades especializadas de uma organização. Isso ajuda a criar algoritmos que possam interpretar e analisar termos específicos da empresa, tendências do setor e até mesmo comportamento do usuário, transformando assim os dados em insights contextualizados à estratégia da empresa.

2. Tecnologia: privacidade e segurança

As empresas precisam ter uma estratégia de adoção de IA considerando múltiplas técnicas alinhadas às necessidades de caso de uso e prioridades de inovação. A abordagem de IA certa pode destravar tremendo valor, enquanto a abordagem errada desperdiça recursos e expõe o negócio.

Além de escolher as melhores técnicas para casos de uso específicos, os aspectos de segurança e privacidade devem estar no centro da estratégia tecnológica para utilização da IA no processo de inovação. Ao lidar com dados confidenciais dos clientes ou da empresa, proteger a privacidade e garantir a segurança cibernética é fundamental.

Monitoramento contínuo, testes regulares e verificações de viés também devem ser instituídos para avaliação de riscos e conformidade. Considerar a ética e o gerenciamento responsável de riscos da IA desde o início evita problemas posteriormente.

Com os controles adequados de segurança e privacidade, as empresas podem desbloquear o tremendo potencial da IA para impulsionar a inovação e o crescimento. A chave é ter essas considerações no centro da estratégia da tecnologia.

3. Talentos: o fator humano da utilização da IA

Ter os algoritmos e dados de IA mais avançados é inútil sem as pessoas certas para operá-los. Uma abordagem centrada no ser humano para a IA garante que as habilidades das pessoas sejam aprimoradas e não substituídas.

Nesse contexto, os inovadores corporativos devem dominar alguns aspectos fundamentais para maximizar a IA generativa no processo de inovação: entender como os modelos funcionam, formulação de problemas, interpretação de dados, design de prompts, criatividade, comunicação e pensamento crítico.

O estabelecimento de um plano de desenvolvimento de competências específicas para a adoção da inteligência artificial no processo de inovação é importante para que as pessoas efetivamente possam tirar o máximo da tecnologia.

Destravando a inovação com IA

Em resumo, os três pilares — Dados, Tecnologia e Talentos — estão interconectados. Cada um desempenha um papel crítico no estabelecimento de um quadro eficaz de gestão da inovação utilizando inteligência artificial.

As pessoas seguirão determinando os objetivos, formulando os problemas, preparando os dados, interpretando os resultados e aplicando os insights. A IA torna cada ser humano mais capaz, criativo e produtivo.

A Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta operacional, mas um parceiro de inovação. Alavancá-la de forma eficaz pode resultar em transformações que redefinem não apenas produtos e serviços, mas o próprio cerne da competitividade e sucesso organizacional.

Felipe Ost Scherer