Oportunidades da IA e Estratégias para o Sucesso

Criando uma estratégia de produto de IA (Inteligência Artificial)? Não perca tempo com modismos. Aditya Challapally, especialista de Stanford, desmistifica mitos e compartilha o que realmente funciona com IA, baseado em insights de mais de 300 usuários e 50 executivos.
No cenário empresarial atual, conhecer IA faz toda a diferença. As tecnologias emergentes usam o poder dos modelos de IA para gerar novos dados e promover mudanças em setores como saúde, direito e finanças. Como profissionais de todos os setores podem aproveitar essa tendência?

Mitos da Inteligência Artificial (IA)
Embora muitos conheçam os conceitos básicos da IA, muitos cometem erros. Challapally destaca o que você deve e não deve fazer em IA:
• Não chame de “IA Generativa”: “IA Generativa” é um termo de marketing, não técnico. Use “machine learning” em vez disso.
• Não descarte a IA como uma bolha: A IA generativa está seguindo a mesma curva da internet, que inicialmente foi rejeitada. A IA está inovando e criando empresas rapidamente. Os próximos 5 a 10 anos serão determinantes.

O futuro com a Inteligência Artificial (IA)
Para entender como a IA transformará nossas vidas, você precisa compreender seus três tipos principais de aplicação:
• Aplicações colaborativas: Trabalham ao seu lado, como um assistente virtual, amplificando suas ideias.
• Aplicações personalizadas: Criam conteúdo personalizado para você.
• Aplicações proativas: Realizam ações para você.
Imagine um futuro em que você e seu assistente virtual de IA criam um produto, enquanto outra aplicação de IA gera conteúdo para suas redes sociais, como o gerador de conteúdo da Clique Bit, e uma IA proativa completa suas tarefas.

Não construa seu próprio modelo
Empresas antes precisavam de dados, algoritmos e cientistas de dados para criar modelos de linguagem (pense no Facebook). Agora, com a IA, as empresas podem acessar uma variedade de modelos pré-fabricados prontos para uso.

Posicione-se
Existem três tipos principais de empresas que exploram IA:
• Takers: Empresas que usam modelos de IA existentes e criam interfaces ou aplicativos que os tornam acessíveis aos usuários finais.
• Personalizadores: Integram seus próprios dados em modelos existentes, adaptando a IA para necessidades comerciais específicas.
• Criadores: Desenvolvem novos modelos do zero.

A bola da vez
Tradicionalmente, as empresas que criam modelos (criadores) eram as mais lucrativas. Mas a democratização dos modelos de IA mudou a vantagem para aqueles que podem distribuir esses modelos melhor e criar interfaces amigáveis ao usuário. Os verdadeiros vencedores são os takers e personalizadores que usam modelos como ChatGPT, adicionam uma interface e os tornam acessíveis a bilhões de pessoas.

Integração
O acesso a dados em massa não é mais a chave para o sucesso. Modelos de IA prontos estão disponíveis, então o foco está em integrar esses modelos em produtos e serviços que atinjam um público amplo. O importante é ter um produto nas mãos do maior número possível de pessoas. Empresas como a NVIDIA (hardware de IA) e plataformas de nuvem como Google Cloud e Amazon Web Services continuam lucrativas, mas empresas não tecnológicas agora podem integrar a IA para aprimorar seus sistemas existentes e beneficiar-se de sua grande base de usuários. Por exemplo, a JP Morgan, com seu grande alcance no setor financeiro, está mais bem posicionada para o sucesso do que a IBM, apesar da experiência técnica da IBM.

User Experience
A experiência do usuário (UX) é crucial. Uma interface intuitiva pode fazer ou quebrar um produto alimentado por IA. Empresas que se concentram em UX, mesmo com IA menos avançada, podem obter sucesso. Recursos que ajudam os usuários a acessarem informações relevantes com facilidade, como ferramentas de resumo orientadas por IA, são mais valorizados.

Novos entrantes
A mudança para a distribuição e UX cria oportunidades para startups e empresas menores. Startups podem se concentrar em setores com conjuntos de dados exclusivos e desafios de distribuição, conquistando nichos de mercado e desafiando empresas tradicionais. Por exemplo, uma startup pode desenvolver uma ferramenta de IA generativa para o setor jurídico.

Conclusão
O sucesso da IA depende da distribuição eficaz de tecnologias existentes, não da criação de modelos proprietários. Empresas que se concentram em UX e acessibilidade ampla são as que mais se beneficiam do mercado de IA. Essa mudança oferece uma oportunidade única para startups e empresas não tecnológicas entrarem no espaço da IA.

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