O ChatGPT da OpenAI permite que muitas pessoas vivenciem as mudanças revolucionárias que a IA está trazendo para nossas vidas. Prevê-se que essa tecnologia emergente continue a crescer e tenha um grande impacto em todos os setores, trazendo muitas mudanças para nossas vidas.
Em seu discurso no fórum "Estratégias para Sobrevivência e Crescimento na Era da IA" , na Coreia do Sul, o Sr. Matt McDevitt compartilhou que a IA generativa tem um potencial econômico de até US$ 4,4 trilhões, sem contar os aspectos imprevisíveis e ainda não observados. A tecnologia impulsionará negócios em diversas áreas, desde tecnologia avançada até manufatura, energia, educação e varejo.
O fórum, organizado pelo Korea Times em colaboração com a McKinsey & Company, se concentrou em explicar por que a IA está se tornando mais importante, como aproveitar a tecnologia e o que precisa ser feito para melhorar as capacidades de IA da Coreia.
No fórum, figuras proeminentes na área de IA e formuladores de políticas discutiram o impacto da IA na indústria e como a tecnologia pode ser usada positivamente sem ser abusada.
Em seu discurso, o sócio da McKinsey disse que houve mudanças significativas na percepção da IA generativa nos últimos meses, desde que a OpenAI lançou a versão 3.5 do ChatGPT em novembro passado.
Antes do lançamento da versão 3.5, havia muitas dúvidas sobre o que era IA generativa e se ela era prática. No entanto, agora é hora de discutir como essa tecnologia é aplicada e utilizada em diferentes setores, como por exemplo, onde e como devemos começar com a IA generativa.
“Há apenas alguns meses, as pessoas perguntavam: o que é IA generativa? É tudo exagero? Ou é tudo realidade? Como você pode ver, ela pode ser usada para escrever discursos para pessoas e, basicamente, parece um ser humano”, disse ele.
Ele também mencionou os esforços de empresas globais para desenvolver e usar IA generativa à sua maneira. "Por exemplo, o Morgan Stanley está usando IA para apoiar seus gestores de ativos globalmente em seu trabalho", compartilhou o especialista.
No espaço das ciências biológicas, a Insilico Medicine desenvolveu um modelo de IA generativo para prever taxas de sucesso de ensaios clínicos com mais de 80% de precisão, enquanto a AstraZeneca acelera a descoberta de medicamentos treinando modelos de IA em bioquímica e imagens de patologia digital para ajudar a criar novas moléculas.
No campo de software, a Adobe desenvolveu um conjunto de ferramentas de IA generativa para impulsionar sua plataforma de edição de fotos e vídeos . A Naver também lançou o HyperCLOVA X usando o modelo de linguagem de grande porte (LLM) da Coreia e o Cue:, seu mecanismo de busca generativo baseado em IA.
“Vimos exemplos disso na Coreia. O foco do HyperCLOVA X no idioma coreano torna o modelo de LLM coreano mais eficaz”, comentou McDevitt.
As organizações precisam entender sua posição para usar a IA de forma eficaz
Ele define o valor da IA em termos de quatro Cs: concisão, resumo e extração de insights; codificação, interpretação e geração de código; conteúdo criativo, geração de texto, imagens e muito mais; engajamento do cliente, atendimento ao cliente por meio de chat e expansão do uso de chatbots no contato com o cliente e na coleta de dados.
Oferecendo conselhos a organizações que buscam usar e investir em IA generativa, McDevitt sugere que elas devem começar identificando se são tomadoras, modeladoras ou criadoras.
Um taker, diz ele, é uma empresa que simplesmente aplica a IA generativa existente ao seu fluxo de trabalho, sem qualquer personalização. O Shaper utiliza seus dados e insights proprietários para adaptar a IA generativa às suas necessidades organizacionais e comerciais. Já o maker desenvolve um modelo inteiramente novo, adaptado às suas necessidades específicas. Google, Amazon e Uber são típicos maker que investem em LLM e IA generativa.
A maioria das organizações com as quais trabalham não são criadoras, afirma McDevit. São, pelo menos, tomadoras e estão considerando como se tornar formadoras. Além disso, o que as organizações devem considerar não é o tipo de IA generativa, mas a arquitetura de dados para melhorar sua competitividade fundamental.
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