Inteligência artificial, criatividade e 100 trilhões de dólares bastante inquietos
Confira os destaques da GTC 2024, a conferência global da Nvidia, em uma série de três conteúdos exclusivos, desenvolvidos por Pedro Braga, Advisor da Match<IT>.
A GTC da Nvidia costumava ser uma conferência de desenvolvedores. Costumava, porque a edição de 2024 se tornou o maior evento que São Francisco (CA) viu nos últimos anos, com direito a lançamentos dramáticos e pirotécnicos que prometem ampliar ainda mais os horizontes, as possibilidades e aplicações da Inteligência Artificial.
Durante os últimos dias, acompanhamos de perto tudo que pudermos entender de uma das grandes protagonistas dessa revolução, que tem deixado chacoalhado o mercado tecnológico e tem impactos em praticamente todas as indústrias.
Keynote de abertura com Jensen Huang, CEO da Nvidia:
A inteligência artificial e a revolução de mais de 100 trilhões de dólares
100T USD é o tamanho estimado do mercado de tecnologia em alguns meses. Evidentemente, este será o mercado mais impactado pela revolução da Inteligência Artificial, mas Jensen Huang, CEO da Nvidia, logo na palestra de abertura, deixou claro que estamos diante de uma revolução que transformará a relação entre humanos e tecnologia, e não apenas a indústria da tecnologia.
Jensen comparou este momento à introdução da energia elétrica nas rotinas humanas, com a mesma amplitude de usos e impactos.
A IA capaz de aprender qualquer coisa e entender tudo
Segundo ele, estamos diante de uma revolução tecnológica que permitirá, em pouco tempo, que possamos capturar, entender, criar e redesenhar praticamente todos os aspectos da experiência humana digitalmente. Tudo o que puder ser digitalizado (incluindo proteínas, DNA, RNA, ondas cerebrais) poderá ser entendido, parametrizado e usado como base para simulações e novas criações.
Um novo chip, mais parcerias e muitas aplicações
Jensen anunciou parcerias estratégicas com grandes empresas como Microsoft e Siemens, lançou um novo chip Blackwell com capacidade ampliada de processamento e trouxe algumas aplicações emergentes impressionantes das novas tecnologias.
As aplicações demonstradas foram desde desenho de novas soluções médicas, predição de eventos climáticos extremos, passando por arte digital, uso acelerado de gêmeos digitais e o Project Groot, uma plataforma completa para criação e treinamento de robôs humanoides, capazes de aprender apenas observando seres humanos.
Keynote com Open AI | What’s Next in Generative AI
Brad Lightcap, COO da Open AI, é chamado de arma secreta de Sam Altman e tem sido peça fundamental no desenvolvimento da empresa. Durante a conversa, Brad explorou a rápida evolução da Open AI e como soluções como Chat GPT estão sendo adotadas por empresas de diferentes setores.
Assim que a solução ganhou tração, grandes empresas buscaram a Open AI para implementar rapidamente de alguma forma a inovação. O time interno disse que pareciam mais terapeutas que vendedores, por conta da quantidade de desafios corporativos que ouviam de cada cliente. Mas este não parece ser o caminho mais curto para extrair valor da inovação e Brad compartilhou algumas dicas interessantes.
Como extrair valor do Chat GPT e outras soluções inovadoras
Uma boa prática, segundo Brad, é começar com uma aplicação pequena, pensada para resolver uma parte específica do fluxo de trabalho. Essa abordagem permitirá criar um caso de uso real e escalável. Muitas vezes, reduzir uma ou duas horas nas análises financeiras que um grande time faz diariamente pode ter um grande impacto na organização.
Outra boa prática é não limitar as ambições. Mesmo que se inicie com uma aplicação delimitada, a visão deve ser ampla. Se você começou usando a IA para comparar planilhas, já pode explorar prompts para gerar insights automáticos dos dados ou criar gráficos, por exemplo.
A terceira dica valiosa é: ampliar o contato com a tecnologia. Brad conta que muitas empresas descobriram diversos usos novos para o Chat GPT uma vez que os times entenderam as possibilidades e começaram a testar soluções para seus próprios problemas.
Afinal, ninguém melhor que o usuário para entender onde aplicar uma tecnologia com tantas possibilidades.
Segundo Brad, a Open AI não planeja criar soluções de uso específico, mas focar seus esforços em habilitar empresas para fazê-lo:
“Toda vez que pensamos em criar algo para um uso específico, lembramos que em algum lugar do mundo tem alguém que se importa mais com esse problema do que nós. Por isso, estamos focados em evoluir nosso modelo. O próprio Chat GPT é apenas uma forma de acessá-los.”
Sobre o quão grandes os modelos de linguagem realmente precisam ser, Brad diz ter espaço para todos. Segundo ele, da mesma forma como você não usa uma centena de doutores para resolver uma tarefa simples, talvez não faça sentido usar um grande modelo de última geração para tudo.
Sobre os próximos anos, Brad diz que não pode falar muito, mas que certamente alguém que nasça hoje terá uma relação com a tecnologia absolutamente diferente do que nós temos. Coisas básicas como interfaces gráficas, arquivos que precisam ser encontrados em pastas e e-mails não farão mais o menor sentido.
Toda lógica de “arquivar, registrar e resgatar” informação pronta e estática será substituída por uma abordagem mais generativa, onde a informação é construída instantaneamente, a partir do uso necessário a cada momento. É uma mudança fundamental na forma como interagimos com a tecnologia, que deve ampliar muito os horizontes e gerar infinitas possibilidades.
Painel Executivo com líderes de tecnologia | Driving Enterprise Transformation
Nesse painel, os CIOs e VPs do LinkedIn, ServiceNow, Nvidia e SentinelOne deram exemplos reais de como estão usando IA para transformar seus negócios, quais são os desafios e as oportunidades.
Sabry Tozin, VP de Engenharia do LinkedIn, revelou que um dos primeiros casos de uso da tecnologia foi a otimização do tempo dos times técnicos, que passaram a automatizar tarefas de migração e manutenção de código de forma inédita. A partir dessa conquista, a equipe não parou mais de inovar.
Hoje, a GenIA já possibilita que o SAC do LinkedIn seja feito em qualquer língua por profissionais de qualquer lugar com tradução em tempo real. Isso permite, por exemplo, que a empresa foque em formar os melhores especialistas na plataforma sem se preocupar com os idiomas ou onde vivem.
Chris Bedi, CIO da ServiceNow, diz que eles têm trabalhado como nunca para integrar IA em absolutamente todos os produtos e fluxos de trabalho. Segundo ele, a ServiceNow vem trabalhando com dois horizontes de duas velocidades para IA. No primeiro, analisam com urgência como os processos atuais podem ser mais eficientes ou melhores usando as capacidades de IA. No segundo, reinventam os processos de forma ágil para criar uma visão de processos IA First, com transformações mais profundas num horizonte de dois a três anos.
Em apenas 4 meses dessa abordagem e de uso oficial interno, a ServiceNow criou mais de 20 casos de uso e ampliou a produtividade de fluxos de trabalho gerais em 10%, a produtividade de atividades relacionadas a clientes em 14% e a dos times de desenvolvimento em 5%. Hoje, a IA da ServiceNow já representa o trabalho de 50 pessoas e gera mais de 10 milhões de dólares em benefícios.
Sandy Venugopal, CIO da SentinelOne, conta que a IA tem permitido identificar, avaliar e classificar anomalias de uso a fim de identificar riscos de cibersegurança de maneira mais rápida e eficiente que nunca. Atualmente, eles têm observado todos os processos internos e suas etapas para entender quais poderiam ser total ou parcialmente automatizados com IA.
Como engajar os times e acelerar a criação de soluções de IA
Sandy comenta que é essencial criar um time de entusiastas curiosos (champions) e armá-los com as plataformas e acessos necessários para explorar as possibilidades, cometer erros em ambientes seguros e começar a encontrar soluções por meio da IA.
Sabry, do LinkedIn, ressalta que outro ponto importante para acelerar a adoção e a geração de valor é ter um bom equilíbrio entre o que é desenvolvido em casa e conexões com o ecossistema (inovação aberta).
Segundo ele, uma boa prática na hora de decidir o que comprar e o que criar internamente é avaliar se o desafio é peculiar do seu negócio ou pode ser comum a outras empresas. Se for um desafio amplo, é bem provável que exista uma solução já avançada para ele e o foco deveria ser em encontrá-la e integrá-la.
Ramma Akiraju, VP, Enterprise AI and Automation da Nvidia, acredita que um ponto importante é criar um senso de propósito muito forte na hora de decidir como organizar os dados e disponibilizá-los para IA. É preciso pensar nesse ponto desde o início: no uso, nos benefícios, nos riscos, mas principalmente em dar aos times os acessos que eles precisam para criar soluções.
Ramma defende que, em breve, as empresas líderes terão agentes de IA sendo criados, treinados e otimizados para resolver problemas em todas as partes da organização. Serão parte integrante dos diferentes times e auxiliarão as empresas a atingirem patamares de eficiência e qualidade que hoje são difíceis de imaginar.
Com parcerias estratégicas, novas aplicações e uma visão ampla do futuro, a conferência deixou claro que estamos apenas no início de uma jornada que promete revolucionar completamente a forma como vivemos e trabalhamos.
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Tecnologia e Criatividade: Avanços e Perspectivas na Inteligência Artificial
Desafios e Estratégias para Promover a Inovação nas Organizações
