Construir vs Comprar: Navegando por Soluções de IA Generativa Empresarial
Panagiota
Gerente de Marketing de Produto
24 de setembro de 2024
in
🤖 Automação de IA
À medida que a IA generativa empresarial continua a transformar o cenário de negócios, você enfrenta uma decisão crítica: deve construir suas próprias soluções ou fazer parceria com provedores estabelecidos? Essa escolha impacta significativamente a estratégia de IA da sua organização, o tempo de lançamento no mercado e o sucesso geral em aproveitar a tecnologia de ponta. A natureza em rápida evolução do desenvolvimento de IA e as complexidades envolvidas na criação de sistemas robustos e escaláveis tornam essa decisão ainda mais crucial para o futuro da sua empresa.
Para tomar uma decisão informada, você deve considerar vários fatores, como desafios de integração, requisitos específicos de setores e necessidades de manutenção contínua. As preocupações com a privacidade e segurança dos dados também desempenham um papel vital, especialmente ao lidar com informações sensíveis da empresa. Além disso, você deve ponderar os benefícios da personalização em relação à experiência e aos recursos necessários para o desenvolvimento interno de IA. Ao explorar esses aspectos, você ganhará insights valiosos para ajudá-lo a navegar no cenário de IA empresarial e determinar a abordagem mais eficaz para os casos de uso exclusivos da sua organização e os requisitos de conformidade regulatória.
Por que as empresas devem evitar construir GenAI internamente
A ilusão da GPT
Você pode pensar que tudo que precisa é do ChatGPT da OpenAI, e que pode implantar facilmente um agente de IA totalmente funcional. Embora o GPT-4 seja um motor altamente sofisticado, as empresas buscam uma solução completa e específica para o setor. Ao se concentrar apenas no GPT, as empresas podem se encontrar como um componente crucial, mas sem a infraestrutura mais ampla necessária para operacionalizá-lo de forma eficaz. Após investir tempo, dinheiro e recursos na integração do GPT, elas percebem que ainda faltam componentes críticos, como fluxos de trabalho, personalização e medidas de segurança.
Ao alavancar modelos como o GPT-4 ou Claude, as empresas podem rapidamente desenvolver demonstrações internas "impressionantes" que podem alcançar cerca de 60% da funcionalidade desejada. No entanto, ultrapassar esse limite – para 70%, 80% e além – se torna cada vez mais desafiador devido à falta de transparência sobre o funcionamento interno do modelo. O que começa como uma demonstração promissora muitas vezes estanca antes de poder evoluir para uma solução totalmente escalável e de nível empresarial. Além disso, construir os componentes auxiliares necessários do zero requer um esforço e especialização significativos.
Como você melhora se o Agente cometer um erro?
Como você continua alimentando-o com novos dados?
Como você garante que o Agente siga os processos em cenários de alto risco, como o cancelamento de uma transação?
Como você conecta seu agente aos seus canais de mensagens?
Como você extrai análises
Como você escala para muitos pedidos sem quebrar o banco?
Leia mais: Não usaríamos o GPT-4 da OpenAI como uma solução empresarial
Complexidade da Implementação
Implementar soluções de IA generativa para empresas internamente apresenta desafios significativos. O processo requer investimentos substanciais em especialização, infraestrutura e manutenção contínua. Muitas organizações lutam para obter dados de alta qualidade que representem seu domínio de produto específico, o que é crucial para resultados precisos e relevantes dos modelos de IA. Sem esse conjunto de dados fundamental, os resultados podem carecer de precisão e aplicabilidade às necessidades do seu negócio.
Personalizar modelos GenAI prontos para uso para atender a requisitos de negócios específicos exige especialização em ciência de dados e aprendizado de máquina. Esse conjunto de habilidades especializadas é muitas vezes difícil e caro de adquirir. Como resultado, as empresas frequentemente subestimam a complexidade envolvida, levando a prazos irreais e ao lançamento de soluções inadequadas para o propósito.
Desafios de Manutenção Contínua
Manter e melhorar as soluções GenAI ao longo do tempo requer uma estrutura robusta para monitorar métricas de precisão. Isso envolve testar rigorosamente os modelos em diferentes condições para verificar estatisticamente as melhorias, eliminando a dependência de suposições. A rápida evolução das tecnologias de IA exige esforço contínuo e recursos para permanecer atualizado, o que pode ser avassalador para equipes internas.
O ônus da manutenção para soluções GenAI é particularmente pesado devido à velocidade da evolução do mercado. Ao contrário dos sistemas de software tradicionais que podem exigir atualizações a cada poucos anos, o panorama GenAI evolui a um ritmo onde novos modelos e tecnologias têm ciclos de vida medidos em semanas. Essa constante mudança exige atenção contínua e expertise que muitas empresas lutam para manter internamente.
Riscos de Privacidade de Dados
Modelos de IA generativa dependem fortemente de vastos conjuntos de dados, que podem incluir informações sensíveis. Você pode supor que, ao construir uma solução de IA generativa internamente, evita problemas de privacidade de dados. No entanto, lidar com dados extensos e potencialmente sensíveis levanta sérias preocupações de privacidade e segurança. O risco de expor inadvertidamente informações pessoais identificáveis (PII) a sistemas de terceiros é um grande problema.
Garantir a conformidade com regulamentos de proteção de dados como o GDPR e o SOC2 adiciona mais uma camada de complexidade. Esses regulamentos exigem controles rigorosos sobre como os dados pessoais são coletados, processados e armazenados, enfatizando a importância de obter consentimento explícito e garantir a minimização de dados. Construir sistemas internos que atendam a esses requisitos regulatórios em evolução exige um esforço e especialização contínuos significativos.
Os Benefícios de Parcerias com Fornecedores de Soluções GenAI
Especialização Especializada
Parceria com fornecedores de soluções de IA generativa para empresas dá a você acesso a uma riqueza de conhecimento especializado. Esses fornecedores têm equipes com conjuntos de habilidades diversificadas abrangendo várias subáreas da IA, desde processamento de linguagem natural até visão computacional. Essa ampla experiência permite que você aproveite conhecimentos que seriam desafiadores para recrutar internamente. Por exemplo, uma empresa de terceirização de IA pode ter especialistas em aprendizado por reforço, aprendizado profundo e operações de aprendizado de máquina, fornecendo soluções abrangentes que uma única equipe interna pode ter dificuldade em igualar.
Implantação Mais Rápida
A velocidade é crucial no cenário competitivo de hoje. Ao colaborar com fornecedores de soluções GenAI, você pode acelerar significativamente seu tempo de lançamento no mercado, capacitando-o a implantar rapidamente inovações impulsionadas por IA e manter uma vantagem competitiva. De acordo com a Forrester Research, as empresas que utilizam soluções de IA terceirizadas alcançaram seus mercados-alvo 20% mais rápido do que aquelas que dependem apenas de equipes internas. Essa aceleração permite que você implante rapidamente inovações impulsionadas por IA e mantenha uma vantagem competitiva. A terceirização pode reduzir os cronogramas de projetos em até 50%, de acordo com a Deloitte. Essa rápida implantação é possível porque os fornecedores de soluções GenAI têm processos de desenvolvimento estabelecidos e expertise prontamente disponível.
Inovação Contínua
Parceria com fornecedores de soluções GenAI garante que você permaneça na vanguarda dos avanços em IA. Esses fornecedores investem continuamente em pesquisa e desenvolvimento, mantendo suas equipes atualizadas com os mais recentes avanços tecnológicos. Essa inovação contínua é crucial no campo em rápida evolução da IA, onde novos algoritmos, estruturas e ferramentas surgem constantemente. Ao aproveitar sua experiência, você pode garantir que sua solução de IA utilize as tecnologias mais relevantes e atualizadas disponíveis. Além disso, muitos fornecedores de soluções GenAI têm parcerias com empresas de tecnologia líderes e instituições acadêmicas, dando a você acesso a desenvolvimentos em IA de ponta e melhores práticas.
Avaliação de Fornecedores de GenAI para Necessidades Empresariais
Padrões de Segurança e Conformidade
Ao selecionar soluções de IA generativa para empresas, a segurança e a conformidade são primordiais. Você precisa escolher fornecedores que priorizem a proteção de dados e se atenham às regulamentações do setor. Procure provedores que ofereçam medidas de segurança robustas, incluindo métodos de criptografia, controles de acesso e trilhas de auditoria.
Para mitigar riscos, considere fornecedores com instalação local, garantindo que seus dados permaneçam seguros em seus sistemas.
Leia: LLMs proprietários da Moveo vs GPT-4 da OpenAI para atendimento ao cliente
Capacidades de Integração
A integração sem costura é crucial para maximizar as capacidades das soluções de IA generativa e permitir um tempo mais rápido de produção. Escolha fornecedores que ofereçam integrações prontas com as ferramentas que você usa, como Zendesk, Intercom, HubSpot e Salesforce.
Explore as integrações da Moveo
Opções de Personalização
Para atender às necessidades únicas da sua empresa, procure fornecedores que ofereçam opções de personalização. Técnicas de personalização de modelo, como ajuste fino supervisionado, ajuste fino eficiente em parâmetros e adaptação de baixa classificação (LoRA), podem ajudar a adaptar o modelo de IA ao seu domínio específico e casos de uso. Essa personalização melhora a capacidade do modelo de entender jargões do setor, termos técnicos e nuances específicas de contexto, levando a saídas mais precisas e relevantes.
Avalie a capacidade do fornecedor de fornecer opções de ajuste fino que permitam a adaptação de modelos pré-treinados para atender às suas necessidades, especialmente se o suporte multilíngue for necessário para seu produto. Além disso, considere fornecedores que ofereçam técnicas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), que combinam as forças de abordagens baseadas em recuperação e inteligência artificial generativa. Esse método permite que a IA gere respostas com base em fontes de conhecimento indexadas, mantendo a precisão e a confiabilidade.
Conclusão
A decisão de construir ou comprar soluções de IA generativa para empresas tem um impacto significativo no sucesso de uma organização em aproveitar a tecnologia de ponta. Embora construir soluções internamente possa parecer atraente, isso vem com desafios substanciais em termos de implementação, manutenção contínua e preocupações com a privacidade dos dados. Fazer parceria com provedores de GenAI estabelecidos, como a Moveo.AI, oferece benefícios como experiência especializada, implantação mais rápida e inovação contínua, permitindo que as empresas se mantenham à frente no panorama de IA em rápida evolução.
Para as empresas que buscam aproveitar o poder da IA generativa, avaliar cuidadosamente os fornecedores com base em padrões de segurança, capacidades de integração e opções de personalização é crucial. Ao escolher o parceiro certo, as empresas podem atender às suas necessidades únicas, ao mesmo tempo que mitigam riscos e garantem conformidade.
Para explorar como soluções de GenAI personalizadas podem impulsionar o seu negócio, agende uma demonstração para conhecer os agentes de GenAI da Moveo.