Arquivo de Inteligência Artificial

Enfrentando o problema de controle de qualidade da IA Generativa

Apesar de todo o entusiasmo em torno da inteligência artificial generativa, há um obstáculo que limita sua adoção: a tendência da tecnologia de inventar informações, omitir dados e criar tantas possibilidades que se torna difícil descobrir quais realmente serão eficazes. Por isso, a grande maioria das empresas utiliza revisões humanas e ferramentas independentes de teste, mas esses métodos de controle de qualidade são caros e conseguem lidar apenas com uma fração da produção total da IA generativa.

A Amazon desenvolveu uma abordagem melhor para sua gigantesca operação de catálogo de produtos: um sistema baseado em IA generativa chamado Catalog AI, capaz de detectar e bloquear automaticamente dados não confiáveis, gerar ideias para novas páginas de produtos e testar sua eficácia, além de se aprimorar continuamente por meio de feedback de verificações de qualidade e experimentos. Neste artigo, Stefan Thomke, da Harvard Business School, e Philipp Eisenhauer e Puneet Sahni, da Amazon, descrevem o sistema criado pela empresa para realizar controle de qualidade em grande escala sobre conteúdo gerado por IA. Embora a Amazon considere o Catalog AI um trabalho em andamento, os autores acreditam que ele já está suficientemente avançado para que gestores de outras organizações possam aprender com sua experiência.

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Como empresas visionárias estão usando a IA chinesa

Muitas empresas globais estão integrando a IA generativa em seus negócios, e a maioria utiliza ferramentas ocidentais de empresas como OpenAI e Anthropic. Mas agora elas se veem diante de um segundo ecossistema, muito diferente, que cresceu rapidamente, de forma discreta e com uma lógica própria: empresas chinesas desenvolveram uma infraestrutura única e competitiva de IA generativa que difere significativamente dos sistemas ocidentais. Este artigo apresenta uma estrutura para ajudar líderes de empresas globais a entender a arquitetura singular da IA generativa da China. Três pilares — personalização na infraestrutura, liderança em custos no desenvolvimento de modelos e calibração para aplicações práticas — diferenciam a IA generativa chinesa da ocidental. Os autores afirmam que estamos entrando em uma era em que nenhum conjunto de ferramentas ou pilha única de IA dominará. Pelo contrário, as empresas precisarão integrar estrategicamente soluções chinesas e ocidentais de IA. Eles oferecem um roteiro para adotar uma abordagem de via dupla a fim de alcançar melhores resultados estratégicos e maior eficiência operacional. Não se trata de Leste versus Oeste, escrevem os autores. Trata-se de elaborar estratégias que funcionem em um mundo com mais de um futuro para a IA.

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Os motores de busca não mudam suas opiniões – eles as reforçam

Apesar do que alguns possam pensar, procurar informações online dificilmente muda a opinião das pessoas sobre determinado assunto. Isso ocorre porque as crenças pré-existentes influenciam fortemente os resultados obtidos em mecanismos de busca como Google ou Bing.

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Como a IA está redefinindo os papéis gerenciais

A Inteligência Artificial libera os gerentes intermediários da constante coordenação de projetos. Faz menos de três anos desde que a OpenAI lançou o ChatGPT, mas a tecnologia já começou a transformar o ambiente de trabalho. Tarefas que antes consumiam grande parte dos dias de muitos funcionários agora podem ser feitas de forma mais rápida — e, em alguns casos, automaticamente. Inclusive, esse artigo foi traduzido pelo ChatGPT.

Agora, os pesquisadores estão voltando sua atenção para os níveis superiores da hierarquia organizacional e fazendo uma pergunta relacionada: como a IA generativa mudará o trabalho dos gerentes intermediários?

Uma equipe de pesquisa liderada pelo professor Manuel Hoffmann, da Harvard Business School, quis entender como as pessoas usam a IA generativa. As conclusões da equipe sugerem que a tecnologia está ajudando colaboradores individuais a assumir tarefas que antes eram feitas por gerentes.

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Não permita que um erro de I.A. possa afetar negativamente a sua marca

A inteligência artificial está sendo adotada em tudo, desde automóveis até chatbots, mas produtos com IA — como todos os produtos — eventualmente falham. E a forma como uma empresa divulga seus sistemas de IA afeta as repercussões que enfrentará quando ocorrer uma falha. Julian De Freitas, professor assistente da Harvard Business School, realizou diversos estudos sobre os perigos das falhas de IA sob a perspectiva do marketing.

Ele afirma que, para promover com sucesso seus produtos de IA, os profissionais de marketing precisam primeiro entender as atitudes únicas dos consumidores em relação à IA. Especificamente, eles devem considerar cinco armadilhas relacionadas às percepções dos consumidores:

As pessoas tendem a culpar a IA em primeiro lugar;
Quando uma IA falha, as pessoas perdem a confiança em outras;
As pessoas culpam mais as empresas que exageram as capacidades da IA;
As pessoas julgam com mais severidade IAs que se comportam como humanos; e
As pessoas ficam indignadas com preferências programadas.

Este artigo analisa como as empresas devem se preparar para falhas — e o que fazer depois que a IA comete um erro. Ele explora as formas como as empresas promovem suas próprias soluções de IA e se suas estratégias representam riscos. E oferece conselhos práticos a gestores que desejam divulgar seus sistemas de IA protegendo suas marcas e fortalecendo a confiança dos consumidores.

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O CEO da Kaspi.kz escreve sobre o design de um superApp essencial

Em 2007, a Kaspi era um banco sem presença online, lutando para sobreviver em meio à crise financeira global. Hoje é a plataforma mais usada no Cazaquistão para serviços financeiros e governamentais, pagamentos e comércio eletrônico. Como a Kaspi promoveu uma transformação tão drástica? Com foco inabalável em tornar tudo mais barato, rápido e conveniente para os clientes. No centro dessa missão esteve a decisão de criar um superapp, reunindo em um só lugar todos os serviços digitais necessários para gerenciar a vida das pessoas. Qualquer funcionário pode sugerir um novo produto ou recurso para o aplicativo, mas a Kaspi desenvolve apenas as ideias com maior potencial de melhorar a experiência diária do cliente. Além disso, a empresa é rigorosa na coleta de feedback detalhado dos usuários sobre o que gostam ou não, usando essas informações para aprimorar sistematicamente suas ofertas. Esse foco em qualidade e utilidade compensou: a Kaspi é a empresa de tecnologia com maior penetração e maior engajamento em seu mercado doméstico.

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Da previsão à transformação

O problema

As previsões feitas por inteligência artificial frequentemente melhoram a qualidade de decisões específicas, mas podem ter um efeito disruptivo sobre sistemas de tomada de decisão como um todo.

Por que isso acontece

As decisões geralmente combinam previsão com julgamento. Quando as previsões são extremamente precisas, como pode ocorrer com a IA, os direitos de decisão tendem a migrar para onde o julgamento ainda é necessário, o que pode mudar quem toma as decisões e também onde, quando e como elas são tomadas. Além disso, previsões mais precisas em uma parte do sistema têm efeitos em cascata sobre outras partes.

A solução

Na ausência de comunicação perfeita e instantânea, organizações e cadeias de valor inteiras precisam criar sistemas que equilibrem modularidade no design com coordenação. A modularidade permite que muitas decisões sejam tomadas com base em fatores observáveis localmente, enquanto a coordenação permite que as decisões sejam otimizadas em uma rede mais ampla.

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A Inteligência Artificial pode realmente aumentar suas vendas?

O problema: Apesar do poder e da sofisticação das ferramentas de vendas com inteligência artificial atualmente disponíveis, as empresas não as utilizam de forma eficaz — e algumas ainda nem começaram a usá-las.

A causa: Os processos de compra mudaram rapidamente, e as empresas não acompanharam essa evolução. Os compradores estão mais bem informados do que nunca, com acesso a uma ampla gama de recursos online que ajudam em suas decisões.

A solução: A Matriz de Sucesso em Vendas permite que as empresas determinem como melhorar o uso da tecnologia de vendas e quais tipos de ferramentas de IA melhor atendem às suas necessidades.

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Uma estratégia mais inteligente para o uso de robôs

Apesar dos avanços na tecnologia de automação, a promessa de uma automação produtiva e flexível, com envolvimento mínimo de trabalhadores humanos, ainda está longe de se tornar realidade, por dois motivos principais. Primeiro, a adoção da tecnologia de automação tem sido limitada. Segundo, quando as empresas automatizam, o ganho em produtividade tende a ser acompanhado por perda de flexibilidade nos processos, resultando no que os autores chamam de automação de soma zero. Este artigo apresenta o conceito de automação de soma positiva, que permite alcançar produtividade e flexibilidade. Para isso, as empresas precisam desenvolver tecnologias que facilitem o treinamento e a correção de erros por funcionários da linha de produção; usar uma abordagem de baixo para cima para identificar quais tarefas devem ser automatizadas; e escolher os indicadores corretos para medir o sucesso.

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Agora todos somos programadores

A inteligência artificial generativa e outras ferramentas de software fáceis de usar podem ajudar funcionários sem experiência em programação a se tornarem programadores competentes, ou o que os autores chamam de desenvolvedores cidadãos. Simplesmente descrevendo o que desejam em um comando, esses desenvolvedores cidadãos podem colaborar com essas ferramentas para construir aplicações inteiras — um processo que, até recentemente, exigiria fluência avançada em programação. Historicamente, a tecnologia da informação envolvia construtores (profissionais de TI) e usuários (todos os outros funcionários), com os usuários sendo operadores relativamente passivos da tecnologia. Esse modo de trabalho frequentemente significa que os profissionais de TI lutam para atender à demanda de forma oportuna, e surgem problemas de comunicação entre especialistas técnicos, líderes empresariais e usuários de aplicativos. O desenvolvimento cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como elas vão facilitar e proteger esse processo sem impor obstáculos excessivos? Rejeitar seus benefícios é impraticável, mas administrá-lo de forma descuidada pode ser ainda pior. Neste artigo, os autores compartilham um roteiro para introduzir com sucesso o desenvolvimento cidadão aos seus funcionários.

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