Os grandes desafios no uso de IA Generativa

A inteligência artificial se expandiu muito nos últimos anos e permitiu o desenvolvimento de novas ferramentas tecnológicas. Dentro dessa área, a IA generativa se destaca por ser capaz de aprender a linguagem humana — ou qualquer outro assunto — e criar conteúdo original, como textos, imagens, vídeos, músicas e até códigos de programação a partir de um prompt do usuário.

Essa tecnologia ganhou bastante popularidade nos últimos anos devido a ferramentas como ChatGPT, DALL-E e Midjourney, que são práticas e podem ser utilizadas por qualquer pessoa sem que habilidades técnicas na área sejam necessárias.

Esse avanço tecnológico fez com que empresas de todos os portes começassem a explorar formas de incorporar a IA generativa em suas rotinas objetivando automatizar processos, reduzir custos e inovar no mercado.

Contudo, assim como qualquer nova tecnologia, o uso da IA generativa envolve riscos e desafios que vão além da simples implementação técnica da ferramenta. Questões relacionadas à proteção de dados, à ética, à confiabilidade dos resultados e ao impacto social que a inteligência artificial pode causar na sociedade vêm sendo muito discutidas e exigem atenção por parte de empresários, líderes de projetos, desenvolvedores e usuários.

Pensando nisso, neste artigo, abordaremos os principais desafios no uso de IA generativa, explicando como eles podem afetar a sua empresa e quais caminhos podem ser seguidos para vencê-los com responsabilidade e segurança. 

 

Você verá neste artigo:

• Quais os benefícios da IA generativa;
• Quais os principais desafios no uso da IA generativa;
• Como vencer esses desafios e adotar IA de forma responsável.

 

A importância da IA generativa 

A Inteligência Artificial (IA) generativa vem se consolidando como uma ferramenta essencial para empresas que buscam inovação, eficiência e personalização em seus processos. Sua capacidade de automatizar tarefas complexas, criar conteúdo original e aprimorar a interação com clientes tem transformado setores como marketing, vendas, atendimento ao cliente e desenvolvimento de produtos.

Sua aplicação vai muito além de chatbots ou automação básica. Empresas que adotam IA generativa conseguem:

• Automatizar processos repetitivos com a geração de relatórios, contratos, análises de dados e respostas a clientes.
• Personalizar a experiência de clientes em escala, oferecendo recomendações, conteúdos e interações mais assertivas.
• Reduzir custos operacionais e aumentar a produtividade ao liberar equipes para tarefas estratégicas.
• Otimizar a tomada de decisão com acesso a insights mais rápidos e baseados em dados.

 

Com promessas de aumentar a produtividade, a agilidade e a inovação em negócios de diversos setores, a IA generativa tem sido cada vez mais adotada por setores diversos. No entanto, sua implementação não é isenta de desafios. Integrar essa tecnologia ao fluxo de trabalho existente exige planejamento, infraestrutura adequada e estratégias para mitigar riscos como viés algorítmico, segurança de dados e confiabilidade dos resultados.

Veja, a seguir, seis desafios no uso de IA generativa que todo empresário precisa levar em consideração ao adotar essa tecnologia.

 

• Adoção e integração da IA generativa

Um dos primeiros obstáculos que a empresa pode se deparar é de ordem técnica. Implementar soluções de IA de modo eficaz requer uma infraestrutura tecnológica que nem todas as organizações detêm. Em aplicações mais complexas, o investimento em servidores com alto poder de processamento se faz necessário, assim como em ferramentas específicas para treinar ou refinar o modelo de acordo com as necessidades da empresa. Isso pode gerar custos elevados que precisam ser pensados antes do processo de implementação.

Além disso, a falta de profissionais capacitados para aplicar inteligência artificial também prejudica a adoção e a integração dessa tecnologia. Ter uma equipe qualificada para implementar soluções de IA na empresa é de extrema importância para garantir que elas estejam devidamente alinhadas com os objetivos de negócio.

Outro ponto crítico é o desalinhamento entre o que se espera da tecnologia e o que ela realmente pode fornecer. É comum que organizações comecem projetos esperando resultados exagerados e irreais com base em grandes promessas ou em demonstrações de uso genérico. 

Ao notarem que, para obter resultados mais relevantes, investimentos em personalização, curadoria de dados específicos e refinamento do modelo são necessários, é comum que haja frustração. Por isso, um bom plano de ação — com objetivos realistas — precisa ser desenvolvido antes de se adotar uma nova tecnologia.

 

• Qualidade e confiabilidade dos resultados 

Os modelos de IA generativa são treinados em grandes volumes de dados para reconhecer padrões de escrita e gerar respostas com base em estatísticas e probabilidades. A partir da solicitação do usuário, o modelo produz uma resposta provável e não necessariamente verdadeira. 

Isso significa que eles podem gerar saídas irreais ou até informações inventadas, embora pareçam convincentes e bem formuladas. Esse fenômeno é conhecido como alucinação de IA.

Utilizar LLMs (Large Language Models) especialistas, por exemplo, pode ser a melhor escolha para certos nichos, como o setor jurídico, pois, dessa forma, as respostas seriam mais confiáveis devido ao treinamento específico que o modelo recebeu para atuar em determinada área. 

No entanto, mesmo ao empregar um modelo especialista, o acompanhamento por profissionais humanos se faz necessário para garantir a qualidade das respostas geradas, principalmente porque confiar cegamente na IA pode trazer sérias consequências para qualquer área, especialmente as mais sensíveis.

Sem um bom acompanhamento do modelo e uma checagem de informações importantes, usuários da IA generativa — tanto as empresas quanto o público geral — arriscam tomar decisões baseadas em informações imprecisas ou até mesmo incorretas.

 

• Privacidade e segurança de dados 

Atualmente, modelos de IA generativa estão sendo usados de forma maliciosa, criando notícias falsas, deepfakes e outros conteúdos carregados de desinformação. Essas ações instigaram o debate sobre segurança e privacidade de dados.

Para o treinamento de muitos modelos, com o objetivo de gerar respostas mais precisas, são usados grandes volumes de informações — e dados sensíveis, confidenciais ou proprietários podem estar inclusos.

O uso de plataformas públicas de IA, como o ChatGPT, para tratar de dados internos de empresas, por exemplo, é um grande risco, pois ao inserir informações sensíveis, estratégicas ou pessoais em uma ferramenta que não é controlada localmente, esses dados sofrem o risco de serem vazados, armazenados ou utilizados para retreinamento do próprio modelo. 

Além disso, é essencial que as empresas desenvolvedoras deixem claro como os dados são armazenados, onde ficam e por quanto tempo. A falta de transparência nesses pontos pode gerar insegurança jurídica para quem deseja implementar a IA, especialmente no cumprimento da LGPD e de outras leis de proteção de dados.

 

• Ética e viés algorítmico 

Em conjunto com o crescimento do debate sobre privacidade e segurança de dados, a discussão sobre impactos éticos que a IA generativa pode causar também se expandiu. Dentro dos dados utilizados para treinar os modelos de IA, podem estar dados que refletem desigualdades e preconceitos. Isso significa que o modelo pode gerar respostas com viés algorítmico, perpetuando ou até ampliando discriminações sociais.

Um dilema atual, por exemplo, é o uso de ferramentas de IA para selecionar currículos ou candidatos para vagas de emprego. Esse uso é preocupante porque a seleção automatizada pode contribuir para a perpetuação de preconceitos e desigualdades.

Outro exemplo de viés algorítmico são as produções de imagens e de textos que reforçam estereótipos de gênero, raça, nacionalidade e classe social — como imagens que associam profissões de maior prestígio social a homens brancos ou textos que tratam personagens femininas com conotações misóginas e sexistas, por exemplo. 

Definir limites éticos claros para o uso da IA generativa também é um desafio. Questões como em quais atividades o uso de inteligência artificial é adequado, deepfakes e uso não autorizado de artes para treinar modelos que geram imagens ainda causam bastante insegurança tanto para consumidores quanto para empresas.

Nesse sentido, vieses podem prejudicar a reputação de marcas, afetar a experiência de clientes e reforçar discriminações. Enquanto não se atentar para questões éticas, além dos prejuízos anteriores, pode resultar em multas ou outras perdas financeiras para as empresas.

 

• Manutenção de sistemas de IA

Manter um sistema de IA atualizado também faz parte dos desafios no uso de IA generativa, e ele não pode ser negligenciado. Enquanto ferramentas tradicionais funcionam com base em regras fixas, os modelos de IA operam com base no aprendizado proporcionado por grandes bases de dados usadas em seu treinamento. 

No entanto, caso o modelo não seja atualizado periodicamente, há o risco de ele se tornar obsoleto, já que podem ocorrer mudanças nos dados, nos contextos de uso e nas expectativas dos usuários.

Modelos de IA precisam ser ajustados regularmente, com atualizações, monitoramentos e ajustes periódicos. Esse esforço constante ajuda a eliminar vieses identificados ao longo do uso e adaptar sistemas a novos conjuntos de dados e a mudanças de comportamento do usuário. Não realizar essa manutenção pode comprometer a performance da ferramenta, que pode gerar resultados imprecisos ou pouco relevantes.

Nesse contexto, ter uma equipe interna dedicada à manutenção do modelo é muito importante para mantê-lo funcionando adequadamente. A equipe deve incluir não apenas desenvolvedores ou profissionais de TI no geral, mas também especialistas em dados e gestores de negócio capazes de mensurar o desempenho e o impacto real da ferramenta e orientar melhorias visando objetivos estratégicos da empresa.

 

• Barreiras culturais e organizacionais

Um dos grandes desafios no uso de IA generativa é a resistência a mudanças, principalmente em empresas mais tradicionais. Esse obstáculo vai além de desafios técnicos: ele é cultural e organizacional. 

Essa resistência envolve diversos fatores. Muitos colaboradores podem se opor à adoção dessa nova tecnologia por a enxergar como uma ameaça à sua função ou como uma desumanização de setores como o atendimento ao cliente.

Os gestores e líderes de projetos também podem ser contrários a essa adoção e não terem preparo necessário para orientar os seus funcionários no uso estratégico da inteligência artificial. Além disso, áreas mais afastadas do setor de TI — como marketing e atendimento ao cliente — podem não saber como incorporar a nova ferramenta de forma adequada devido à falta de diálogo.

Por isso, superar essas barreiras exige mudança de mentalidade, investimento em educação tecnológica, capacitação de funcionários de todos os setores que terão contato com a inteligência artificial e estratégias de gestão de mudança. Promover uma cultura de inovação dentro da empresa, por exemplo, pode facilitar a implementação, além de ajudar na capacitação dos funcionários. 

 

Como vencer os desafios e utilizar IA generativa com responsabilidade

Os desafios no uso de IA generativa podem fazer parecer que investir nessa tecnologia é arriscado demais. Contudo, na sociedade atual, que exige cada vez mais rapidez e personalização, o caminho não é evitar a inteligência artificial, mas sim adotá-la com estratégia e responsabilidade.

O primeiro passo é investir em capacitação de funcionários, principalmente da equipe de liderança. Isso é fundamental para entender como esses sistemas funcionam, quais as suas limitações e o que é necessário para utilizá-los de forma segura.

Outro ponto fundamental é desenvolver um plano de ação que considere os possíveis obstáculos que a empresa pode vir a enfrentar no processo de adoção da IA. Esse plano é importante para identificar áreas que se beneficiariam com o emprego de IA e para projetar metas claras e realistas.

A transparência também deve ser uma prioridade. Promover discussões sobre ética, garantir que a ferramenta se adeque às leis de proteção de dados, ter critérios claros para verificar a geração de conteúdos e informar os clientes e usuários sobre o emprego de IA promove o uso seguro e ajuda a construir confiança entre empresa e funcionários ou clientes. Manter um canal para feedback e revisão da ferramenta pode ser uma boa forma de manter o modelo sempre atualizado.

Por fim, a empresa precisa contar com parceiros confiáveis e infraestruturas seguras, que estejam de acordo com a LGPD e sejam transparentes sobre suas soluções de IA. Procure empresas comprometidas em oferecer sempre o melhor serviço, como a NeuralMind, que usa IA de ponta para desenvolver a solução certa para o seu negócio. 

No fim das contas, a IA generativa é uma ferramenta poderosa que possibilita diversas mudanças positivas para empresas e para a sociedade, mas ela precisa ser usada com responsabilidade — supervisão humana e desenvolvedores responsáveis são essenciais para garantir resultados relevantes sem comprometer a segurança e a integridade de dados e informações.

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