Numa época em que os dados são o novo petróleo, mas em que os dados não são informação e a informação não é conhecimento, as empresas estão constantemente à procura de ferramentas inovadoras para aproveitar o seu poder.
Quando falamos de IA generativa, referimo-nos a um tipo de inteligência artificial que se concentra na criação de conteúdos, sejam eles textos, imagens ou simulações complexas. Utiliza algoritmos avançados para gerar resultados novos e originais com base nos seus dados de treino, permitindo-lhe imitar e alargar a criatividade e análise humanas em diversas aplicações.
Com o foco nos Large Language Models (LLMs) – os gigantes de IA como o GPT-4 da OpenAI, o BARD da Google e o LLaMA da Meta, entre outros, estão a revolucionar a forma como as empresas analisam os dados, tomam decisões e interagem com os clientes. Estes modelos têm a extraordinária capacidade de processar e gerar textos semelhantes aos humanos, o que lhes permite realizar tarefas que vão desde a redação de mensagens de correio eletrónico, à redação de ensaios, ao resumo de documentos e à codificação de programas. Apesar do seu potencial, a integração de LLMs nas organizações tem a sua quota-parte de desafios, incluindo a garantia da qualidade dos dados, a manutenção da privacidade e o cumprimento de normas éticas. Neste artigo, vamos aprofundar os benefícios transformadores e os desafios práticos da adoção de LLMs no domínio empresarial.
Qualidade e Disponibilidade de Dados – A Base da Eficácia do LLM: O desempenho dos LLMs depende em grande medida da disponibilidade de dados de alta qualidade. Muitas empresas precisam de mais dados, melhor qualidade de dados e melhor gestão de dados sensíveis. Para combater estas questões, as empresas estão a recorrer a técnicas sofisticadas de limpeza de dados para eliminar imprecisões, validar conjuntos de dados quanto à sua relevância e utilizar o aumento de dados para melhorar o seu material de formação. A anonimização e a encriptação também se tornaram uma prática corrente para utilizar dados sensíveis de forma responsável sem comprometer a privacidade.
Navegar no campo minado da privacidade e segurança dos dados: As capacidades avançadas dos LLMs têm um risco inerente – a exposição potencial de informações sensíveis. As empresas devem estabelecer estruturas rigorosas de Data Governance para proteger a privacidade dos indivíduos e manter a integridade dos dados. Os controlos de acesso, as auditorias regulares e a monitorização contínua constituem a espinha dorsal de uma implementação segura da LLM. Além disso, testes e verificações rigorosos são essenciais para garantir que o conteúdo gerado pelos LLMs seja exato, relevante e não enganoso.
Garantir a equidade – A dimensão ética dos LLMs: Os preconceitos dos LLMs são um reflexo da nossa sociedade, uma vez que aprendem e respondem a partir de dados criados por humanos. Para resolver este problema, é imperativo disponibilizar para estes modelos conjuntos de dados diversificados que representem corretamente diferentes demografias e pontos de vista. A transparência na forma como os modelos são desenvolvidos e a responsabilidade pelos seus resultados não são negociáveis para uma integração ética do LLM. As empresas não se devem concentrar apenas nos aspetos técnicos, mas também no impacto social da implantação de LLMs.
O desafio da integração e interoperabilidade de dados: Um desafio técnico significativo para os LLM nas empresas é a integração e a interoperabilidade com os ecossistemas de dados existentes. A normalização dos formatos de dados e a harmonização entre diferentes sistemas são essenciais para uma integração perfeita dos dados. As técnicas de transformação e os protocolos de intercâmbio, como as API, são fundamentais para garantir que os LLM possam comunicar eficazmente através de diversas plataformas e aplicações.
O potencial dos Large Language Models para revolucionar as empresas é inegavelmente imenso. Prometem elevar a análise de dados, aperfeiçoar os processos de tomada de decisões e criar experiências inigualáveis para os clientes. No entanto, a concretização deste potencial exige uma abordagem cuidadosa da gestão da qualidade dos dados utilizados, garantindo uma privacidade e segurança sólidas, comprometendo-se com normas éticas e conseguindo uma integração perfeita dos dados.
Ao concebermos uma solução para ajudar a escalar soluções de LLM nas empresas, abordamos desafios críticos de uma forma fácil e transparente, com toda a governação necessária num ambiente empresarial. A framework The Fast Track to OpenAI Accelerator não só simplifica a integração destes modelos complexos nos sistemas empresariais, como também garante que são geridos de forma responsável, ética e em conformidade com as normas regulamentares.
Artigo de opinião publicado em:
- Sapo Tek – janeiro, 2023
