A IA tornou-se um componente de estratégia essencial nas empresas, impulsionando inovações e eficiências em diversos setores. À medida que a IA continua a evoluir, as empresas exploram ativamente maneiras de integrar essa tecnologia para impulsionar a inovação, produtividade e competitividade.

Obter sucesso e extrair o maior valor possível da IA tornou-se o foco, a direção a seguir, no entanto, elementos básicos como:
(1) Estabilizar uma ambição sobre o que se espera da IA e
(2) Implementar, Revitalizar e aderir governança de IA, são pontos inegociáveis.

Tamanho a importância desses 02 elementos que o Gartner pontuou em sua última analise que pelo menos, 30% dos projetos de GenAI serão abandodados após a prova de conceito (POC) devido a qualidade ruim de dados, riscos e controles inadequados e não mapeados, custos descontrolados e até valores de negócio nada bem mapeados.

Sendo assim, temos 05 melhores práticas para escalarmos o business através da IA Generativa, naturalmente, cada empresa estará em um ciclo de maturidade e poderá ou não tirar proveito destes elementos.

1. Defina um objetivo macro e priorize casos de uso: O alinhamento da ambição com AI deve fazer parte desse planejamento. Tenha claro quais são os elementos que impulsionam a empresa, seja por texto, imagem, audio, video, codigo. Evite a máxima de ter AI só para dizer que tem. Utilize frameworks que entregam valor de mensuração e acompanhamento que cada fase da AI, piloto, estão trazendo os benefícios esperados.
   
2. Desenhe um arquitetura de Platforma para AI: Para alcançar altos níveis de escala com AI, ter uma plataforma suportiva a tudo isso é essencial. Evite processos e costuras manuais, elas irão custar bem caro mais para frente. Comece seu caminho aderindo algo que te dê possibilidade end to end de possibilidade, trazendo flexibilidade de uso dos modelos, reduzindo issues técnicos e limitando o lock-in em algo que possa ser substituído futuramente. Junto a isso a clareza de AI for Business, com o uso responsável da AI e elementos de transparência e explicabilidade fazem parte deste composto. A IBM através do plataforma de watsonX traz essa capilaridade desde a automação, modelos, dados até a governança.
   
3. Escolha ser Multi-Model: A discussão sobre LLMs vs SLMs, qual o melhor custo benefício, a melhor assertividade de resposta, onde tecnicamente traz melhor para seu business já é e será algo frequente daqui para frente. Não se prenda a um único modelo. A recomendação aqui é qual o melhor modelo para seu business, para sua industria, qual traz eficiência e custo benefício melhor?
   
   Não se impressione com o numero de tokens (antes bilhões, agora trilhões) ou a quantidade de horas. Nada disso faz sentido se não estiver adequado para o custo benefício do seu negocio, da sua empresa.
   
   Novamente ter uma plataforma como o watsonx.ai que te permite facilmente testar multiplos modelos (Llama2, Mixtral, Granite) e fazer um fine-tunning passa a ser algo decisivo para melhoria constante da IA na sua empresa.
   
4. Invista na qualidade dos Dados e na experiencia de AI: O ítem anterior justamente evidencia que hoje os modelos (LLMs) já possuem um nível de treinamento muito amplo, estamos falando de bilhões ou trilhões de parametros bem estabelecidos e ready to use. No entanto, a mágica da IA acontece quando os seus dados fazem parte dessa equação. Quando todo o valor útil das informações que você guardou durante 10-20 anos tornam a realidade da analise e tomada de decisão. Atente-se a qualidade dos dados, utilização de uma estratégia voltada a dados sintéticos, uma melhor abordagem de lakehouse, tornam essa utilização mais viável e fácil.
   
5. Comece a aderir FinOps para AI: Sim, você leu corretamente. FinOps agora para AI. Porque não? Adotar AI em larga escala irá exigir da sua empresa um controle do custo efetivo e do valor que a AI está entregando. Validar corretamente o uso dos modelos, dos tokens utilizados, garantir um “fine-tunning” em conversas e analises deverá entrar no catalogo de monitoração e governança de sua empresa. A educação para o time de TI em técnicas de prompting, utilização dos dados e uso com sabedoria de elementos que façam o uso inteligente devem estar aqui evidenciados.

Estes passos são só o começo de uma jornada de AI, futuramente encontraremos regulamentações, esforços locais e adequação do uso.

Tenha convicção, coloque AI Generativa no core, no coração de sua empresa, promova o enriquecimento da personalização e tire proveitos infinitos da AI focada em seu business.

Obrigado e abraços,

VIOLA, Thiago
Director, Data, AI, Automation, IBM Brazil
MBA AI & Cloud Computing Teacher

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