Introdução

Nos últimos anos, a tecnologia tem avançado em um ritmo exponencial, transformando profundamente a maneira como vivemos e trabalhamos. Em 2018, muito se discutia sobre Inteligência Artificial Geral (AGI), o impacto nos empregos e como diferentes profissões seriam afetadas. Estudos e consultorias tentavam mapear quais áreas e processos seriam mais suscetíveis à automação.

Agora, seis anos depois, as preocupações continuam, mas o panorama mudou significativamente com o advento de novas tecnologias, especialmente os transformers e o mecanismo de atenção. Esses avanços deram origem a modelos de linguagem e imagem revolucionários como ChatGPT, LLama, Gemini, Claude e DALL-E, entre outros.

A Transformação no Acesso à Inteligência Artificial

Antes da popularização dos modelos de linguagem de larga escala (LLMs, ou Large Language Models), implementar inteligência artificial era um processo complexo e caro. Envolvia contratar especialistas, preparar dados, selecionar algoritmos, treinar modelos e, só então, aplicar os resultados nos processos empresariais. Esse caminho ainda é relevante, mas devido aos custos elevados, historicamente foi acessível apenas para grandes empresas, e cada vez mais foi se aproximando das médias e pequenas organizações, em uma velocidade lenta.

Com o surgimento dos LLMs e o modelo freemium de acesso, o cenário mudou. Hoje, a IA generativa está ao alcance de muitos. Ferramentas como ChatGPT permitem que profissionais de diversas áreas explorem e aprendam rapidamente com esses modelos, alcançando resultados impressionantes com um esforço inicial muito menor.

O Desafio dos Dados Relevantes

Apesar do sucesso, um dos grandes desafios iniciais dos LLMs era sua dependência sobre os dados disponíveis na internet, o que limitava sua aplicabilidade para resolver problemas específicos de empresas. Para superar essa barreira, surgiram técnicas como Retrieval-Augmented Generation (RAG), HyDE e Fine-Tuning.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Essa abordagem combina os recursos de um modelo pré-treinado com os dados específicos de uma empresa, armazenados em forma de vetores. Quando uma consulta é feita, ela é convertida em um vetor e comparada aos dados armazenados para gerar respostas mais precisas e relevantes.
• Fine-Tuning: Consiste em ajustar modelos existentes para atender a necessidades específicas, aumentando a precisão em determinados contextos.
• HyDE: Outra técnica que utiliza o próprio LLM para gerar textos hipotéticos sobre a questão pesquisada, aumentando a possibilidade de resultados mais relevantes.

Essas técnicas não substituem totalmente os projetos tradicionais de Machine Learning, mas podem resolver uma série de casos de uso e trazer fluidez aos processos que exigem IA específica.

O Futuro da IA nas Empresas

O impacto da IA generativa vai além de sua acessibilidade, ela está gerando resultados sim (ok, em sua maioria são resultados funcionais, para o profissional que faz a pesquisa, mas isto já é incrível). Mas, à medida que as técnicas de RAG se proliferam, os agentes sejam desenvolvidos (Surge agora os Multi-agentes e o Agentic RAG), os resultados serão mais ligados a processos, redução de custos. Com os custos dessas tecnologias caindo e mais profissionais qualificados entrando no mercado, espera-se uma maior penetração da IA nas médias e pequenas empresas.

Estamos vivendo um momento de transição. A combinação de IA generativa com modelos personalizados de Machine Learning promete não apenas reduzir custos, mas também aumentar a eficiência e gerar insights valiosos para os negócios. No futuro próximo, é provável que todas as empresas, independentemente de seu porte, estejam utilizando IA de maneira estratégica, impulsionando inovação e resultados. A revolução tecnológica está apenas começando, e o mundo corporativo deve se preparar para um cenário onde a IA será não apenas um diferencial, mas uma necessidade.