Embora a maioria de nós já tenha ouvido falar sobre IA generativa, um termo que existe desde a década de 1960, só recentemente se tornou parte do nosso dia-a-dia e da consciência dominante. Pode abrir muitas portas e proporcionar inúmeros benefícios, não apenas para nossas vidas pessoais, mas também para as empresas.
As descobertas da IDC preveem que, até 2026, 85% da população conectada na EMEA se beneficiará ativamente da IA generativa em suas vidas diárias. No entanto, para obter o impacto necessário de seu investimento, as empresas precisam garantir uma implementação completa da IA generativa, em que ela é adotada da maneira certa para garantir uma experiência positiva para todos.
A IA generativa pode fornecer oportunidades e benefícios infinitos em uma variedade de operações e atividades. Ao implementá-lo, as organizações podem automatizar mais rapidamente e simplificar a descoberta e o desenvolvimento de processos, permitindo que os usuários escrevam prompts para criar processos, automação e outros componentes. Ao tornar a análise de dados mais fácil e acessível, a IA generativa pode ajudar a facilitar a tomada de decisões aprimorada. Ao integrar perfeitamente casos de uso mais complexos e diferenciados aos processos existentes, podemos reduzir a complexidade da automação de uma forma que cause o mínimo de interrupção e impacto na qualidade.
Mas por trás do sucesso, sempre deve haver governança, segurança e responsabilidade de dados robustas. Qualquer empresa que adote a tecnologia para qualquer processo precisa garantir que a confiança e a transparência venham em primeiro lugar e sejam “por design”, não apenas uma reflexão tardia. É aqui que a fusão de automação inteligente (IA) e IA generativa cria uma combinação vencedora.
Automação responsável
A IA generativa precisa ser responsável e auditável. Ela precisa ser instruída e aprender quais informações pode recuperar. Combiná-la com IA serve como o eixo da governança de dados eficaz, aprimorando a precisão, a segurança e a responsabilidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida.
Simplificando, ao envolver IA generativa com IA, as empresas têm maior controle de dados e fluxos de trabalho automatizados, gerenciando como eles são processados, protegidos – contra alterações não autorizadas – e armazenados. É esse conceito de 'wrapper de processo' que permitirá que as organizações implementem IA generativa de forma eficaz e responsável.
A adoção e a transparência da IA generativa são imperativas, pois a inovação continua a crescer em ritmo acelerado. Nos últimos 12 meses, houve inovações significativas em modelos de aprendizado de idiomas (LLMs) e IA generativa para simplificar a automação que lida com processos complexos e difíceis de automatizar. De acordo com a IDC, isso inclui grandes empresas que dependem de processos com infusão de IA para aumentar a eficiência dos ativos, simplificar as redes de suprimentos e melhorar a satisfação do cliente.
Cinco anos atrás, as ferramentas e modelos de IA eram bastante limitados e tinham aplicações restritas, mas agora, com modelos e aplicativos de aprendizado prontos para uso que exigem baixas habilidades, a única barreira à entrada que limita a adoção da IA generativa é a qualidade dos dados.
Com 80% dos líderes de tecnologia planejando adotar a IA generativa dentro de três anos (Gartner), organizações de todos os setores estão se esforçando para utilizar essas novas tecnologias empolgantes em seus processos de negócios. Manter a segurança e a conformidade dos dados é fundamental.
Preparação para o futuro
Seja você uma potência de manufatura ou uma instituição financeira global, resumir grandes quantidades de dados não estruturados é um desafio para a diretoria e as equipes de receita. A pesquisa AI Pulse da Forrester destaca como, à medida que a IA generativa aumenta a pressão sobre os sistemas, a medição se torna imprevisível, complicando a entrega de insights.
Gerenciar segurança, privacidade e consentimento adiciona outra camada de complexidade. A natureza aleatória do aprendizado de máquina exige conjuntos de dados ao vivo para medição e monitoramento, sem um padrão que vincule modelos de IA generativa aos dados de origem, aumentando a incerteza e o risco – a maior barreira para a adoção de IA generativa por empresas B2B.
Antes de implementar qualquer tipo de nova tecnologia de automação, as organizações devem estabelecer casos de uso exclusivos para seus negócios e realizar avaliações de gerenciamento de risco para evitar possíveis não conformidades, violações de dados e outros problemas sérios.
Com as proteções certas em vigor por meio de um wrapper de processo como IA para controlar modelos de entrada, saída e treinamento de dados, a IA generativa pode transformar a forma como uma empresa automatiza seus processos. Ao combiná-la com IA como wrapper de processos, as organizações podem garantir a segurança e a transparência de seu gerenciamento de dados.
Os fornecedores estão oferecendo um excedente de opções, tornando importante que os clientes diferenciem entre hype e valor comercial real. Os limites da nuvem, dados, IA e software de automação continuarão a ser ultrapassados, levando a aplicativos exclusivos que se sobrepõem. Além disso, a combinação de IA e IA generativa pode facilitar efetivamente a governança de dados, aprimorando a precisão, a segurança e a responsabilidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida, permitindo que os líderes de negócios aproveitem com confiança a IA generativa em todo o seu potencial para impulsionar seus negócios.
Ao investir em tecnologias digitais e uma força de trabalho digital, as organizações podem proteger seu gerenciamento de dados e tomar decisões informadas. Eles também podem manter a transparência e a confiança em suas operações usando a IA como wrapper do processo.
