A inteligência artificial gerativa, o principal impulsionador de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, ganhou reputação principalmente como uma forma de automatizar a criação de conteúdo.
E embora seja altamente hábil na escrita de blogues e white papers e na geração de palavras faladas, códigos informáticos e até mesmo obras de arte, a sua contribuição mais ampla para o modelo de negócio virá provavelmente da sua capacidade de gestão do conhecimento.
A GC é essencialmente a forma como as organizações otimizam os dados disponíveis para que possam ser aproveitados ao máximo. Quanto maior a organização, mais dados ela acumula, portanto deve haver uma maneira eficiente de armazenar, categorizar, recuperar, processar e disseminar dados em alta velocidade e com desempenho ideal.
Um levantamento pesado
No entanto, esta pode ser uma tarefa hercúlea, por isso não é de admirar que muitas organizações estejam ansiosas por libertar o poder da IA nas suas plataformas de GC. Mas e o GAI, em particular, que o tornou um desenvolvimento tão promissor para esta aplicação específica?
Acontece que o GAI é muito bom na criação de novos conteúdos porque pode localizar, combinar e transformar o conteúdo existente para atender a novos objetivos. Se, por exemplo, alguém precisar de um documento técnico que explique como diferentes produtos podem ser usados em conjunto para explorar novos mercados, a GIA pode procurar todos os dados de produtos relevantes, análises de mercado e outras fontes de conhecimento para o fazer.
David Pickering, engenheiro técnico sênior de marketing da desenvolvedora de automação australiana Ivanti, diz que isso permite não apenas gerar mais conhecimento a partir do conhecimento existente, mas o novo conhecimento será mais preciso, envolvente e contextual para qualquer projeto. Por sua vez, isto dá ao GAI a propensão para gerar novos insights e ideias e fornecer uma resolução mais rápida de problemas.
Pesquisando com Inteligência Artificial
As funções de pesquisa corporativa do GAI por si só alimentam um nível inteiramente novo de produtividade na empresa, diz Eddie Zhou, engenheiro fundador do desenvolvedor de pesquisa Glean. Não só permite que os trabalhadores do conhecimento interajam de forma mais natural com os assistentes de trabalho digitais, aumentando a sua capacidade de encontrar rapidamente as informações de que necessitam, como também, com a formação adequada, pode até traduzir entre vários idiomas para fornecer acesso a conhecimentos que, de outra forma, permaneceriam bloqueados. ausente.
Outra vantagem importante é a capacidade de automatizar a segurança, a privacidade e o acesso em toda a base de conhecimento. Antes de qualquer conteúdo ser lançado, o GAI pode comparar automaticamente as permissões incorporadas nos dados com as do funcionário solicitante. Se não corresponderem, os dados não poderão ser alterados. Desta forma, as organizações não só simplificam a divulgação de dados, mas também aumentam a sua proteção. (Divulgação completa: participei do webinar do qual este artigo foi elaborado.)
Impulsionando Aplicações Dependentes de Conhecimento
O GAI já está entrando no mercado aplicativos que preenchem funções empresariais críticas, como recursos humanos, atendimento ao cliente e modernização de aplicativos. O Institute of Business Value da IBM estima que pode melhorar as métricas de experiência do cliente em até 70% usando ferramentas como geração aumentada, resumo e classificação. Isso permite que aplicativos e plataformas personalizem seus resultados com base no histórico e no sentimento do cliente.
Enquanto isso, o GAI pode refinar as classificações de cargos com base nas habilidades e responsabilidades exigidas em RH e, em seguida, combinar esses pontos com um grupo de candidatos ou até mesmo procurar candidatos adequados em outro lugar. E em toda a empresa, o GAI pode atualizar continuamente os aplicativos à medida que os processos, as estruturas organizacionais e até mesmo os modelos de negócios evoluem para atender às mudanças na demanda.
O traço comum em todas estas contribuições é que a força de trabalho humana gasta menos tempo em trabalhos tediosos e repetitivos e mais tempo na prossecução de objectivos estratégicos de nível superior.
GAI, treine-se
Fechando o círculo, o GAI pode até aprimorar o gerenciamento do conhecimento para treinar novos modelos de IA, incluindo aqueles criados no GAI em si. Em um artigo recente na Harvard Business Review, Thomas H. Davenport, distinto professor de TI e gestão no Babson College, e Maryam Alavi, professora de Gestão de TI no Scheller College of Business do Georgia Institute of Technology, explicam como a gestão do conhecimento baseada em GAI pode ser usado para ajustar modelos existentes ou construí-los do zero.
Em alguns casos, o GAI pode personalizar o conteúdo para um modelo específico usando conhecimento específico do domínio. Desta forma, um único modelo treinado em conhecimentos básicos e interação baseada em linguagem pode abordar uma ampla gama de consultas médicas, jurídicas ou financeiras com base nas necessidades do usuário. O desafio é expor o modelo a conjuntos de dados suficientemente grandes sem ampliar o escopo a ponto de tentar satisfazer muitos atributos díspares.
Outra chave para a implementação bem-sucedida destes processos é a qualidade dos dados, que pode ser automatizada até certo ponto, mas, em última análise, depende da força de trabalho humana para uma curadoria adequada. Sem isso, o GAI tem uma tendência a “alucinar”, isto é, afirmar afirmações como factos baseados em dados incorrectos ou inexistentes. Não importa como um modelo seja treinado, a avaliação constante é essencial quando ele entra nos ambientes de produção.
O resultado final
Diz-se que Sir Francis Bacon cunhou a frase “conhecimento é poder” (potencial científico est), embora expressões semelhantes remontem a alguns dos primeiros escritos conhecidos. Na era digital de hoje, o poder impulsionado pelo conhecimento aumentou por factores incalculáveis com a adopção do processamento massivo de dados e da disseminação generalizada. A inteligência artificial está preparada para levar isto a um nível totalmente novo, com um resultado que ainda é difícil de compreender.
A utilização da GAI como meio de gerir o conhecimento será crucial para navegarmos no futuro no nosso mundo cada vez mais conectado, mas também pode levar a conclusões falsas e a uma visão deficiente se não for desenvolvida e gerida adequadamente. Fazer isso da maneira certa é provavelmente o desafio mais importante que a empresa enfrenta no momento.
