Da redução de despesas para melhorar a eficácia, a inteligência artificial enxuta está transformando o cenário corporativo e tornando a tecnologia avançada acessível a empresas de qualquer porte.
Na indústria de tecnologia da informação, é comum utilizar o termo “lean” para descrever processos que necessitam ser mais eficientes e rentáveis, e a inteligência artificial generativa segue essa tendência. Muitas empresas buscam por soluções mais eficientes e enxutas, uma vez que os sistemas em questão demandam altos custos operacionais e enorme consumo de energia.
Naturalmente, as empresas buscam fornecedores de serviços de nuvem pública para facilitar a implementação rápida da inteligência artificial generativa. As nuvens públicas oferecem ecossistemas completos ao alcance de um simples clique. Grandes provedores de nuvem têm registrado aumentos significativos na receita devido ao investimento inicial em IA. No entanto, muitas empresas perceberam que o uso da nuvem pode resultar em custos operacionais mais altos do que manter sistemas tradicionais em seus próprios data centers. Apesar disso, a ênfase continua na adoção da nuvem, levando as empresas a explorar maneiras de utilizar os recursos de nuvem de forma mais eficiente. É nesse contexto que o conceito de inteligência artificial enxuta ganha importância.
Qual é o funcionamento da inteligência artificial enxuta?
A Lean AI é uma estratégia de inteligência artificial que destaca a eficiência, a relação custo-benefício e a minimização do uso de recursos, com o objetivo de proporcionar o maior valor possível para as empresas. Vários métodos de AI enxuta são baseados em abordagens enxutas originalmente empregadas na fabricação e no desenvolvimento de produtos.
A Lean AI foca em aprimorar o desenvolvimento, implementação e operação de sistemas de inteligência artificial. Utiliza modelos compactos, métodos de desenvolvimento iterativos e estratégias eficazes em recursos para minimizar desperdícios. Ao dar prioridade à tomada de decisões rápida e baseada em dados, bem como à busca constante por melhorias, a IA enxuta permite que as empresas aproveitem os benefícios da inteligência artificial de maneira sustentável e expansível. Isso garante que os projetos de IA tenham impacto e sejam economicamente viáveis.
Atualmente, as empresas estão percebendo que o tamanho maior nem sempre é vantajoso. A revolução da inteligência artificial nas empresas está sendo impulsionada por modelos de linguagem pequenos (SLMs) e inovações no código aberto. Essa mudança é uma reação aos altos custos e recursos necessários pelos sistemas de IA generativa que utilizam modelos de linguagem grandes (LLMs). Muitas empresas estão buscando reavaliar a relação entre os custos e o valor empresarial.
Os obstáculos relacionados aos LLMs.
Grandes modelos de linguagem, como o GPT-4 do OpenAI e o Llama do Meta, mostraram habilidades impressionantes na compreensão e produção de linguagem humana. No entanto, essas vantagens vêm acompanhadas de desafios cada vez mais difíceis de justificar para as empresas. Os requisitos computacionais desses modelos e os custos associados à nuvem são muito elevados, o que torna difícil a sua adoção em larga escala devido a orçamentos apertados. Além disso, a questão do consumo de energia também representa um ônus financeiro, além de ter implicações ambientais significativas.
A latência operacional é um desafio adicional, principalmente para aplicações que necessitam de respostas imediatas. Além disso, a complexidade de manter e gerenciar modelos de grande porte também representa um obstáculo, requerendo conhecimento especializado e infraestrutura que nem todas as organizações possuem facilmente acesso.
Alterar para Sistemas de Logística de Materiais (SLMs).
Este contexto impulsionou a popularidade de modelos de linguagem pequenos para a implementação de inteligência artificial gerativa em ambientes de nuvem e não nuvem. Esses modelos são cada vez mais considerados opções práticas, já que são projetados para serem mais eficientes em termos de recursos computacionais e consumo de energia. Isso se traduz em custos operacionais mais baixos e um retorno sobre o investimento mais favorável para projetos de inteligência artificial. Além disso, a rápida velocidade de treinamento e implementação dos modelos os torna mais atraentes para empresas que buscam agilidade e capacidade de resposta em um mercado competitivo.
As empresas provavelmente não adotarão LLMs, indicando que eles são improváveis de serem utilizados. Em vez disso, optarão por desenvolver sistemas de IA mais especializados para resolver necessidades específicas, como manutenção de equipamentos, logística de transporte e otimização de fabricação. Nestes campos, abordagens de IA mais simples podem trazer benefícios comerciais imediatos.
Os SLMs também aprimoram a personalização. Esses modelos podem ser refinados de forma precisa para atender necessidades específicas e setores da indústria, resultando em aplicativos especializados que geram resultados comerciais mensuráveis. Seja para auxiliar clientes, análises financeiras ou diagnósticos de saúde, esses modelos mais eficientes demonstram sua eficácia.
O benefício do software de código aberto.
A comunidade de código aberto tem impulsionado o desenvolvimento e a aceitação de SLMs. A última versão da Meta, Llama 3.1, disponibiliza diferentes tamanhos com capacidades robustas sem exigir muitos recursos. Modelos como o StableLM da Stanford Alpaca e Stability AI mostram que versões menores podem competir ou superar versões maiores em determinadas aplicações de domínio.
Diversas plataformas e ferramentas de computação em nuvem, como as da Hugging Face e Watsonx.ai da IBM, estão facilitando o acesso a esses modelos e diminuindo os obstáculos para empresas de todos os portes. Esse movimento de democratização da inteligência artificial é um fator decisivo. Agora, mais empresas podem integrar a IA avançada sem depender de soluções exclusivas e geralmente muito caras.
O centro das operações comerciais
Do ponto de vista dos negócios, as vantagens de adotar SLMs são diversas. Esses modelos possibilitam que as empresas ajustem suas implementações de IA de maneira econômica, o que é crucial para startups e empresas de porte médio que buscam maximizar seus investimentos em tecnologia. A melhoria da agilidade se torna um benefício concreto, pois os tempos de implementação mais curtos e a personalização mais fácil permitem que as capacidades de IA estejam alinhadas de forma mais eficaz com as necessidades em constante evolução dos negócios.
A segurança e o controle dos dados, que são preocupações constantes no ambiente empresarial, podem ser mais eficazmente gerenciados por meio de Sistemas Locais de Gerenciamento de Serviços (SLMs) ou em nuvens privadas. Essa estratégia atende às exigências regulatórias e de conformidade, garantindo uma proteção sólida. Além disso, o menor consumo de energia dos SLMs contribui para as iniciativas de sustentabilidade corporativa. Isso continua sendo um aspecto relevante, correto?
Paráfrase: A inovação do código aberto está impulsionando a adoção de modelos de idiomas menores, o que está alterando a abordagem das empresas em relação à inteligência artificial. Os SLMs, ao reduzirem o custo e a complexidade dos grandes sistemas de IA generativa, proporcionam uma opção viável, eficiente e personalizável. Essa mudança amplia o valor dos investimentos em IA para os negócios e promove um crescimento sustentável e escalonável. Acredita-se que em breve viveremos em um mundo em que a inteligência artificial empresarial será sustentável e acessível.