Construindo competência GenAI para o crescimento dos negócios

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Para embarcar na jornada de adoção da tecnologia GenAI para o sucesso empresarial, as organizações necessitam de atividades fundamentais relacionadas ao investimento GenAI, orientação na priorização de casos de uso e identificação das principais partes interessadas, essenciais para a construção e implementação de iniciativas bem-sucedidas, de acordo com a IDC .

Atividades-chave essenciais

Estabelecer uma política de IA responsável: Isto deve incluir princípios definidos em torno de justiça, transparência, proteções e responsabilidade em relação aos dados utilizados para treinar modelos, bem como a forma como os resultados são utilizados. Uma política responsável de IA também deve proporcionar transparência sobre as funções e responsabilidades dos desenvolvedores, usuários e outras partes interessadas, ao mesmo tempo em que aborda questões legais e de conformidade .

Construir uma estratégia e um roteiro de IA: É necessário um conjunto de casos de uso de GenAI definidos, mensuráveis ​​e priorizados para alinhar a organização nas principais áreas que proporcionarão o máximo impacto nos negócios no curto, médio e longo prazo.

Projete uma arquitetura de inteligência: é fundamental gerenciar o ciclo de vida e a governança de dados, modelos e contexto de negócios para cada caso de uso. A arquitetura também deve incluir protocolos para privacidade de dados, segurança e proteção de propriedade intelectual.

Requalificar e formar pessoal: Serão necessárias novas competências para construir e utilizar modelos GenAI, tais como “engenheiros de alerta” para escrever e testar avisos para sistemas GenAI. Cada organização deve criar um novo mapa de competências para as principais tecnologias de IA e capacidades de negócios para implantar GenAI em escala em toda a organização. As organizações também devem criar programas de treinamento personalizados para funções-chave.

Uma vez implementadas as atividades principais, as organizações devem desenvolver uma compreensão clara das principais tecnologias GenAI, bem como dos seus modelos e capacidades fundamentais. No centro de qualquer sistema GenAI está um modelo de base generativo, incluindo os bem conhecidos modelos de linguagem grande (LLMs). A virada de jogo no mercado de IA é a capacidade desses modelos serem treinados em quantidades extraordinariamente grandes de conteúdo semiestruturado e não estruturado e gerarem novo conteúdo com base em solicitações simples e imediatas.

Avaliando três casos de uso GenAI

A próxima etapa na definição do caminho para o impacto da GenAI é priorizar um conjunto identificado de casos de uso. A IDC define um caso de uso como uma iniciativa financiada por negócios possibilitada pela tecnologia que fornece um resultado mensurável.

  • Indústria: envolvem um trabalho mais personalizado e, em alguns casos, podem exigir que as organizações construam os seus próprios modelos generativos de IA. Os exemplos incluem a descoberta generativa de medicamentos em ciências biológicas e o design generativo de materiais para fabricação. Os casos de uso especializados tendem a ser construídos em torno de modelos e provedores de modelos específicos, com arquiteturas de integração personalizadas projetadas para clientes individuais.
  • Função de negócios: Esses casos de uso normalmente envolvem a integração de um modelo (ou vários modelos) com dados corporativos para uso por departamentos ou funções de negócios específicos, como Marketing, Vendas e Compras. Muitas organizações já estão testando esses tipos de casos de uso, mas estão preocupadas com o vazamento de propriedade intelectual e com a governança de dados .
  • Produtividade: Esses casos de uso estão alinhados com tarefas de trabalho, como resumir relatórios, criar descrições de cargos ou gerar código Java. A funcionalidade GenAI para melhoria da produtividade está sendo incorporada em aplicativos existentes, como Microsoft 360 Copilot ou Duet AI para Google. Para muitos desses casos de uso, o valor comercial pode ser entregue por meio do conteúdo e dos dados nos quais os modelos básicos subjacentes foram pré-treinados.

Adoção da estrutura GenAI

Em última análise, o GenAI só será amplamente adotado se os dados, modelos e aplicações que os utilizam forem confiáveis ​​para os usuários finais e clientes. Para conseguir isto, as organizações precisam de estabelecer um programa de confiança e supervisão bem orquestrado para garantir que as tecnologias GenAI possam ser implementadas de forma sustentável. As organizações e os fornecedores de IA devem compreender os benefícios e limitações associados ao uso da GenAI e estar preparados para remediar problemas, ao mesmo tempo que cumprem os regulamentos regionais de privacidade de dados.

Por fim, a IDC recomenda a adoção de uma estrutura de “três horizontes” para ajudar as organizações a transformar os seus modelos de negócios usando GenAI. O Horizonte 1 centra-se na inovação incremental de curto prazo, seguida pela inovação disruptiva no Horizonte 2 a médio prazo e na transformação do modelo de negócio a longo prazo no Horizonte 3. O quadro impulsiona o alinhamento em todos os domínios empresariais e ajuda a priorizar iniciativas-chave.

“À medida que a indústria avança com esta transição fundamental para a IA incorporada em todos os negócios e funções tecnológicas da empresa, a IDC acredita que cada CEO precisará ter uma estratégia de IA – e a IA generativa é o gatilho”, disse Phil Carter, vice-presidente do grupo . , pesquisa sobre liderança inovadora na IDC. “É melhor começar rapidamente. Esperamos que esta estrutura ajude cada organização a desenvolver seu próprio caminho para causar impacto.”

FONTE: HELP NET SECURITY

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