Todos nós amamos uma boa previsão, certo? Bom, prevejo que neste ano as soluções superficiais de IA serão expostas pelo o que realmente são: impostores ostentando crachás falsos.
Muitas empresas de SaaS que se comercializam como orientadas por IA podem, na realidade, não ter capacidades verdadeiramente orientadas por IA. A SEC americana já alertou contra a “lavagem da IA” em dezembro, mas esta prática enganosa provavelmente se tornará predominante à medida que a IA ganha popularidade e as empresas procuram capitalizar sobre esta tendência.
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Não me interpretem mal, existem muitos jogadores reais neste jogo. Os profissionais de TI, no entanto, devem ser capazes de identificar a diferença para manter a integridade quando se trata de fornecer às suas organizações as ferramentas de que realmente necessitam.
De acordo com a pesquisa da Freshworks, 71% dos profissionais de TI já contam com IA para dar suporte às suas demandas de trabalho. Com esta crescente dependência da IA, os profissionais de TI se tornaram mais perspicazes e menos facilmente manipulados por falsas promessas. Muitas decepções anteriores com soluções exageradas e uma maior consciência das tecnologias de IA levaram a isso.
Reconhecendo o papel crítico da IA nas suas operações, os profissionais de TI têm agora cautela e exigem provas concretas antes de adotarem novas ferramentas baseadas em IA. Esta ênfase crescente na responsabilidade da IA leva-os a simplificar as aplicações, garantindo que as soluções adotadas não só melhoram a produtividade, mas também proporcionem valor tangível.
Veja os chatbots de suporte ao cliente, por exemplo. Algumas ofertas podem ser comercializadas como “orientadas por IA”, mas na verdade são superficiais em termos de capacidades de IA generativa – o que significa que o fornecedor está a anunciar os seus chatbots como “alimentados por IA”, sugerindo que eles podem compreender e responder aos clientes com inteligência semelhante à humana.
No entanto, os chatbots podem contar apenas com respostas pré-programadas e algoritmos básicos baseados em regras, ao invés de uma verdadeira tecnologia de inteligência artificial por de trás, como processamento de linguagem natural ou aprendizado de máquina. Embora possam fornecer automação no tratamento das dúvidas dos clientes, eles carecem de recursos mais avançados de IA para conversas significativas.
Para determinar se um chatbot utiliza genuinamente IA, os profissionais de TI devem inicialmente testá-lo internamente e depois apresentá-lo gradualmente a clientes reais, monitorando o seu desempenho. Essas etapas ajudarão o chatbot a melhorar com o tempo, proporcionando aos clientes uma melhor experiência.
Quem não gostaria de um assistente virtual com tecnologia de IA que pudesse agendar e gerenciar calendários? É certamente uma ótima ferramenta de IA que sem dúvida aumentará a produtividade, certo?
Quando os assistentes virtuais são comercializados como “alimentados por IA” e afirmam ter a capacidade de compreender comandos de linguagem natural e gerir autonomamente a agenda de um utilizador, um olhar mais atento pode revelar que estes assistentes virtuais dependem de algoritmos básicos baseados em regras e modelos predefinidos para lidar com tarefas de agendamento.
Um verdadeiro assistente virtual com tecnologia de IA se adapta e faz escolhas inteligentes com base no que aprende. As equipes de TI também devem testar essas soluções internamente primeiro para descobrir se um assistente virtual realmente usa IA. Veja se ele entende e responde à forma como sua equipe fala naturalmente com ele, se consegue lidar com tarefas complicadas e se aprende com o tempo, demonstrando pensamento inteligente em suas respostas.
Descobrir o que é real e o que não é leva tempo, mas é melhor fazer o trabalho braçal antecipadamente para economizar tempo e custos futuros. Para desmascarar soluções superficiais de IA, os profissionais de TI devem se engajar em uma racionalização incansável de aplicativos – avaliando e examinando as ferramentas de IA que adotam para garantir que melhorem genuinamente a produtividade.
Eliminar gradualmente softwares excessivamente complexos e adicionar apenas soluções que aumentem genuinamente a produtividade e forneçam valor real às suas organizações é o caminho a seguir em 2024 e além.
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