Recentemente, a Gartner publicou um novo relatório indicando que, até 2027, as empresas usarão modelos de IA específicos para tarefas com três vezes mais frequência do que modelos de linguagem grandes (LLMs) de uso geral. O relatório menciona que, embora os LLMs possuam capacidades poderosas no processamento de linguagem, sua precisão nas respostas diminui quando se trata de tarefas que exigem um profundo entendimento de áreas de negócios específicas. Portanto, cada vez mais empresas estão focando em modelos de IA personalizados para atender às suas necessidades específicas.
Observação da fonte: Imagem gerada por IA, provedor de serviços de licenciamento de imagens Midjourney
Sumit Agarwal, vice-presidente e analista da Gartner, afirma que essa mudança se deve principalmente à crescente complexidade dos fluxos de trabalho comerciais e à crescente demanda por precisão. “Esses modelos menores e específicos para tarefas oferecem respostas mais rápidas e utilizam menos recursos computacionais, reduzindo assim os custos operacionais e de manutenção”, observou Agarwal no relatório.
Diferentemente dos LLMs, os modelos específicos para tarefas podem ser ajustados para atender às necessidades de negócios específicas por meio de técnicas como geração aprimorada por recuperação ou ajuste fino. Nesse processo, os dados corporativos são extremamente importantes, pois podem ajudar as empresas a personalizar os modelos. No entanto, isso também exige que as empresas realizem verificações de qualidade, preparação e gerenciamento de dados para garantir que os dados apropriados sejam usados.
Agarwal afirma: “À medida que as empresas tomam cada vez mais consciência do valor de seus dados privados e dos insights derivados de processos específicos, elas podem começar a monetizar seus modelos e fornecer acesso a esses recursos a um público mais amplo, incluindo seus clientes e até mesmo concorrentes.” Isso marca uma mudança nas empresas, de uma abordagem protetora para uma abordagem mais aberta e colaborativa no uso de dados e conhecimento.
A Gartner também oferece várias recomendações para as empresas na transição para modelos de IA menores. Isso inclui a realização de pilotos de modelos personalizados em áreas onde um profundo entendimento do contexto comercial é necessário ou onde os LLMs existentes não atendem aos requisitos de velocidade e precisão. Se um único modelo não for suficiente, a Gartner recomenda que as empresas considerem o uso combinado de vários modelos e fluxos de trabalho. Além disso, o relatório destaca a importância de investir em preparação de dados e desenvolvimento de talentos. As empresas precisam priorizar a curadoria de dados para se preparar para o treinamento de modelos de IA menores, além de aprimorar as habilidades de equipes multifuncionais, incluindo partes interessadas-chave como cientistas de dados, engenheiros de IA, responsáveis pela conformidade e especialistas em compras.
Destaques:
🌟 Os modelos de IA específicos para tarefas serão a escolha principal das empresas em 2027, com três vezes mais frequência do que os modelos de IA de uso geral.
⚙️ Esses modelos respondem mais rápido, exigem menos recursos computacionais e ajudam a reduzir os custos operacionais das empresas.
📊 As empresas precisam se concentrar na preparação de dados e no desenvolvimento de talentos para apoiar a personalização e a aplicação de modelos de IA.
