5 dicas para escolher o modelo de IA certo para o seu negócio

A ascensão da IA generativa (gen AI) foi amplamente impulsionada por modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de alto perfil, como o GPT-4o da Open AI, o Gemini do Google e o Claude da Anthropic. No entanto, em meio ao entusiasmo em torno desses gigantes, os modelos de linguagem pequenos (SLMs) estão ganhando espaço silenciosamente. Alguns especialistas da indústria sugerem que os SLMs podem ser o futuro da gen AI.

De acordo com a empresa de pesquisa Gartner, enquanto os LLMs tradicionalmente lideraram o desenvolvimento de modelos de linguagem, os SLMs apresentam soluções viáveis para desafios críticos, como restrições orçamentárias, proteção de dados, preocupações com privacidade e mitigação de riscos. À medida que as empresas navegam pelo mundo da gen AI, os líderes podem se encontrar escolhendo entre esses dois tipos de modelos. Aqui está o que cinco líderes empresariais têm a dizer sobre o futuro dos modelos de IA.

1. Considere oportunidades específicas de domínio

Claire Thompson, diretora-chefe de dados e análises do grupo na gigante de serviços financeiros L&G, acredita que tanto modelos pequenos quanto grandes encontrarão seu lugar nas operações empresariais. Ela prevê um futuro onde os LLMs poderiam ser ajustados para aplicações específicas, aumentando sua utilidade.

"Posso imaginar uma situação em que alguns dos LLMs começariam a ser treinados em tópicos específicos para obter mais detalhes deles, e posso ver isso começando a acontecer cada vez mais," ela disse à ZDNET.

Embora haja uma clara demanda por modelos específicos de domínio, Thompson é cética sobre empresas dedicarem recursos significativos ao desenvolvimento interno.

"Não sei se você construiria o seu próprio," ela disse. "Quando falo sobre construir modelos, é mais sobre aproveitar modelos existentes internamente e usar seus dados em um ambiente seguro para alcançar resultados."

Independentemente do tamanho, Thompson vê o futuro inclinado para modelos específicos de domínio.

"Acho que começaremos a ter modelos mais personalizados," ela disse. "Você poderia ver, por exemplo, como você poderia personalizar um modelo em torno de informações médicas, tópicos climáticos e ESG, e mercados de ativos. São esses casos de uso específicos onde você poderia obter modelos mais sob medida."

2. Escolha o cavalo certo para a corrida

Nick Woods, CIO do MAG Airports Group, enfatiza que o futuro da gen AI provavelmente envolve uma mistura de modelos grandes e pequenos, adaptados às necessidades específicas do negócio.

"Não acho que seja um tamanho único," ele disse. "E acho que o modelo que você seleciona depende do caso de uso no seu negócio."

Woods alerta contra iniciar o desenvolvimento de IA sem uma estratégia clara.

"Não, é a última coisa que devemos fazer," ele disse quando perguntado sobre lançar um programa de IA.

Em vez disso, ele acredita que os executivos devem focar em seus objetivos mais amplos de transformação empresarial e identificar as ferramentas, incluindo a gen AI, que podem ajudar a alcançá-los.

"Então, por exemplo, podemos querer executar um modelo pequeno e específico na borda para resolver um caso de uso particular, como identificar quando uma ponte aérea atracou," ele explicou.

Para questões mais amplas e complexas, como padrões de tráfego aéreo global e impactos climáticos, diferentes modelos podem ser necessários.

Em essência, Woods acredita que escolher o modelo certo é semelhante a escolher o cavalo certo para a corrida.

"Acho que você verá muitos modelos pequenos implantados na borda em escala para casos de uso específicos," ele disse. "Isso é quase inevitável. No entanto, ainda acho que você verá alguns modelos grandes prevalecendo."

3. Considere o contexto

Gabriela Vogel, analista sênior na prática de Liderança Executiva de Negócios Digitais na Gartner, destaca o crescente interesse em modelos pequenos e específicos de domínio entre os CIOs.

"Os clientes com quem falo estão tentando encontrar e criar modelos aplicados a um contexto específico," ela disse. "Não são necessariamente modelos gerais grandes, mas aqueles especificamente vinculados a pequenos bancos de dados para uma aplicação particular."

Vogel observa que as empresas estão cada vez mais mudando de fases exploratórias para a implantação de serviços de gen AI usando SLMs.

"Eles estão fazendo essa mudança porque testaram muito," ela disse. "Eles viram o que funciona e o que não funciona com modelos maiores, e então estão tentando ser mais específicos e aplicar essa abordagem. Isso é o que eu vi pessoalmente com meus clientes."

4. Vá pequeno para reduzir alucinações

Ollie Wildeman, que lidera a satisfação do cliente na Big Bus Tours, acredita que a escolha entre SLMs e LLMs depende do caso de uso específico, com muitas empresas provavelmente optando por modelos menores.

A Big Bus Tours utiliza a Freshworks Customer Service Suite, que inclui chatbots alimentados por IA e emissão de ingressos, e um assistente virtual da Satisfi Labs que lida com perguntas básicas dos clientes.

"A tecnologia de IA da Satisfi apenas utiliza dados das empresas específicas com as quais trabalham," Wildeman explicou. "A tecnologia da empresa não está conectada a AIs de grande escala, como ChatGPT ou outras ferramentas -- eles estão fazendo isso por conta própria."

Essa abordagem focada, Wildeman acredita, oferece benefícios significativos para os negócios, garantindo que os dados sejam usados de forma responsável e reduzindo o risco de "alucinações" de IA.

"Dessa forma, seus dados estão mais seguros porque você sabe de onde eles vêm e quais processos estão sendo usados," ele disse. "Além disso, você obtém menos alucinações porque sabe que o modelo que você está usando é projetado para o tipo de negócio em que você está."

Wildeman conclui que modelos menores e específicos de domínio desempenharão um papel crucial nas estratégias de IA empresarial.

"Acho que para as empresas, a escolha do modelo será mais específica, enquanto provavelmente para o usuário geral, esses modelos gratuitos massivos que você vê por aí serão populares."

5. Foque nos seus dados próprios

Rahul Todkar, chefe de dados e IA na Tripadvisor, acredita que o modelo ideal para uma empresa não é apenas sobre tamanho, mas sobre personalização.

Profissionais podem experimentar com modelos grandes e pequenos, mas Todkar vê o futuro em modelos construídos e personalizados para propósitos específicos.

"Tomemos o exemplo do Mistral 7B, que é um modelo relativamente pequeno no contexto de outros LLMs, mas que se sai fantasticamente bem quando você olha para tarefas específicas," ele disse. "Então, para mim, o futuro é sobre modelos personalizáveis."

Todkar enfatiza a importância de aproveitar os dados próprios de uma empresa de forma eficaz.

"Não é o tamanho do treinamento ou as características do modelo que importam, mas sim sobre pegar esse modelo e aplicá-lo no seu contexto com seus dados próprios," ele disse. "É quando você vai além dos modelos prontos e pode usar os insights dos seus dados. Então, a resposta está em algum lugar no meio."