Como superar os 8 principais desafios da IA generativa

 A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) representa uma força transformadora no cenário digital, prometendo soluções inovadoras e abordagens criativas para a síntese de dados. No entanto, a GenAI enfrenta seu grande número de obstáculos de adoção. As organizações comprometidas com o aproveitamento da IA generativa devem navegar por uma infinidade de desafios, garantindo a eficácia da solução e a aplicação ética. 

Vamos nos aprofundar nos oito principais desafios e explorar abordagens de solução de problemas para desbloquear o potencial da IA generativa no trabalho. 

Desafio 1: A qualidade do resultado depende das fontes de dados  

Os sistemas de IA generativa estão profundamente ligados aos dados que os moldam. Se os dados de entrada forem tendenciosos, incompletos ou errôneos, os resultados da GenAI poderão ser distorcidos, tornando-os não confiáveis ou até mesmo prejudiciais. Essa dependência significa que os resultados da GenAI estão diretamente relacionados à qualidade dos dados empregados durante o treinamento inicial do modelo. 

Da mesma forma, a introdução de dados de alta qualidade e de origem ética em um modelo de inferência estática com base no modelo GenAI pré-treinado permite que você faça previsões eficientes quase em tempo real. As estratégias que ajudam incluem: 

• Auditoria de dados: Revisar e analisar regularmente os dados em busca de imprecisões e vieses.
• Conjuntos de dados diversificados: Olhe além dos dados internos para permitir respostas mais completas. Por exemplo, os dados de notícias podem fornecer o contexto do mundo real para informar a análise dos dados do cliente.
• Rotação conduzida por humanos: Implementar loops de feedback para permitir o ajuste manual do modelo de inferência para otimizar continuamente o desempenho ao longo do tempo. 

Desafio 2: preocupações éticas e responsabilidade no uso de IA generativa 

Por mais útil que possa ser, a IA generativa pode produzir conteúdo que, às vezes, ofusca as linhas éticas, podendo levar a desinformação, deturpação ou uso indevido. 

Além disso, determinar quem é responsável quando um sistema de IA produz conteúdo prejudicial ou enganoso torna-se uma preocupação fundamental. A implementação de grades de proteção pode ajudar: 

• Estruturas éticas: Estabelecer diretrizes éticas e políticas de uso robustas para ajudar a garantir que a GenAI seja usada de forma responsável.
• Transparência: Manter a transparência nas operações de IA e nos processos de tomada de decisão. Essa transparência também deve se estender aos clientes. Se a GenAI estiver sendo usada em um chatbot ou em outras plataformas voltadas para o cliente, informar os usuários antecipadamente ajuda a criar confiança.
• Medidas de responsabilidade: Implementar mecanismos para rastrear e auditar o conteúdo gerado por IA. E não faria mal nenhum oferecer laboratórios de alfabetização digital. Da mesma forma que os usuários precisaram aprender a fazer pesquisas na Internet, identificar fontes confiáveis e aplicar o pensamento crítico quando a rede mundial de computadores se tornou pública, a alfabetização digital é fundamental para o uso eficaz da GenAI. 

Desafio 3: Manter a conformidade legal e normativa no ambiente dinâmico da IA generativa

Com o rápido avanço da GenAI, as estruturas legais e regulatórias estarão em um estado constante de fluxo, tornando a adesão desafiadora. As operações de IA podem violar acidentalmente as regulamentações regionais ou globais, levando a consequências jurídicas. As estratégias a serem consideradas incluem: 

• Atualizações de políticas: Mantenha-se a par das mudanças nas políticas globais e adapte as operações de acordo com elas. Por exemplo, a UE está no caminho certo para criar requisitos de transparência e outras proteções após a aprovação de um projeto de lei em junho de 2023. Os legisladores dos EUA também têm a IA generativa em seu radar.
• Conhecimento jurídico: Envolva profissionais da área jurídica com experiência em IA, conformidade com direitos autorais e legislação tecnológica.
• Auditorias de conformidade: Audite regularmente as operações e os resultados da IA para verificar a conformidade com as normas existentes e emergentes. Além disso, valide se os dados de terceiros que você obtém são provenientes de um fornecedor que trabalha com editores e permanece no escopo dos contratos de licenciamento para garantir que os dados sejam obtidos de forma ética e legal. 

Desafio 4: manter a autenticidade e a originalidade ao usar IA generativa 

Com a GenAI, há o risco de o conteúdo produzido espelhar trabalhos existentes, prejudicando a autenticidade e a originalidade. Além disso, a diferenciação entre conteúdo gerado por IA e conteúdo criado por humanos torna-se cada vez mais difícil, levantando preocupações sobre a genuinidade em vários campos. Para ajudar a garantir que o que está sendo gerado atenda aos seus padrões, considere: 

• Auditoria regular: A auditoria do conteúdo gerado pela GenAI aparece mais de uma vez por um bom motivo. Avaliações frequentes são uma necessidade à medida que o uso e os recursos da GenAI aumentam. Nesse caso, a auditoria da originalidade ajuda a reduzir o risco de resultados não autênticos ou abaixo do padrão.
• Inclusão da inovação: Integre continuamente novos dados e ideias para alimentar resultados inovadores. Se os dados que alimentam a GenAI não estiverem evoluindo, seus resultados também não evoluirão.
• Verificações de plágio: Use ferramentas avançadas de detecção de plágio para garantir a autenticidade do conteúdo. 

Desafio 5: Permitir acessibilidade e usabilidade onde a IA generativa oferece maior potencial de valor 

As ferramentas de IA, especialmente as sofisticadas, podem apresentar curvas de aprendizado acentuadas ou carecer de recursos de acessibilidade. Isso pode dificultar a adoção em diversos grupos demográficos de usuários, limitando o alcance e os possíveis benefícios da tecnologia. Desenvolva soluções de GenAI tendo o usuário em mente com estas estratégias: 

• Design centrado no usuário: Adote uma filosofia de design centrada no usuário para tornar os aplicativos intuitivos.
• Recursos de acessibilidade: Integrar recursos que garantam a acessibilidade para pessoas com necessidades especiais.
• Educação do usuário: Forneça amplos recursos e treinamento para facilitar a adoção pelos usuários. Demonstrações ao vivo com perguntas e respostas, bem como demonstrações gravadas e outros materiais de treinamento podem ajudar os usuários internos ou externos a obter o máximo de valor do fornecimento de dados e das ferramentas GenAI. 

Desafio 6: Garantir a segurança e a privacidade 

A grande quantidade de dados utilizados pelos sistemas de IA apresenta riscos de segurança significativos e há a possibilidade de uso indevido ou violações. Além disso, a proteção da privacidade dos indivíduos cujos dados são usados para treinamento ou operações torna-se fundamental. Se você está preocupado com o vazamento de IP ou com o uso acidental de informações confidenciais, privadas ou proprietárias, estabelecer uma base sólida de segurança pode ajudar: 

• Criptografia robusta: Adote tecnologias de criptografia de primeira linha para proteger as entradas e saídas de dados.
• Políticas de privacidade: Desenvolver e aplicar políticas rigorosas de privacidade de dados, incluindo uma estrutura para conjuntos de dados permitidos e recomendações de anonimização de dados.
• Auditorias de segurança regulares: Realize auditorias e atualizações de segurança frequentes, especialmente para dados que apresentam riscos mais altos, como informações de identificação pessoal (PII). 

Desafio 7: Garantia de crescimento e adaptabilidade 

À medida que sua organização aumenta a adoção e o uso da GenAI, certifique-se de que suas soluções sejam projetadas para serem dimensionadas e adaptadas de acordo. Fazer isso sem comprometer a eficiência, a velocidade ou a precisão torna-se uma tarefa complexa, portanto, tenha em mente estas dicas: 

• Projeto modular: Crie sistemas de IA com arquiteturas modulares para facilitar a expansibilidade.
• Implementação em etapas: alguns departamentos, como os associados à criatividade, como o de marketing, têm uma afinidade natural com a GenAI. Ao começar com casos de uso conhecidos, você pode criar interesse e adesão para uma maior expansão.
• Estratégias à prova de futuro: Desenvolva estratégias que atendam a futuras expansões e adaptabilidade.
• Planejamento de recursos: Implemente o planejamento estratégico de recursos para possibilitar um crescimento seguro. Como observa a PWC, "a chave para um ROI rápido e uma transformação de longo alcance por meio da GenAI é o foco em disciplina, crescimento e confiança". 

Desafio 8: Tratar do impacto social e da percepção pública da IA generativa 

O rápido crescimento das tecnologias de IA gerou tanto admiração quanto ceticismo entre o público. Em um determinado dia, você pode encontrar muitas notícias na mídia impressa e televisiva sobre a GenAI, provavelmente variando de boas a más notícias.  É fundamental equilibrar os avanços tecnológicos com os impactos sociais, assim como gerenciar as percepções públicas e internas para garantir a confiança e a integração benéfica. 

• Envolvimento do público: Envolver-se com o público e as partes interessadas para criar confiança e obter feedback.
• Análise de impacto social: Avalie e aborde os impactos sociais dos aplicativos de IA, especialmente em áreas em que a parcialidade inadvertida poderia refletir negativamente em sua organização.
• Operações éticas: Garantir que as operações estejam alinhadas com as normas sociais e considerações éticas. 

Desmitificando a promessa da IA Generativa 

Navegar pelas complexidades e desafios da GenAI exige uma abordagem abrangente, ética e estratégica. As organizações que abordam conscientemente esses obstáculos não apenas aumentam o potencial de valor da GenAI em toda a empresa, mas também estabelecem precedentes para o uso responsável e inovador da IA. 

Faça o download do relatório "LexisNexis® Future of Work Report 2024: How Generative AI is Shaping the Future of Work" para continuar explorando esse cenário em desenvolvimento e seu impacto multifacetado em nosso futuro digital.