Presidente da Infosys prevê que modelos de IA serão transformados em commodities, com valor mudando para aplicativos

Nandan Nilekani, cofundador e presidente da Infosys, prevê uma mudança significativa no cenário da inteligência artificial (IA).

De acordo com Nilekani, o valor futuro da IA não será encontrado nos modelos em si, mas nas aplicações construídas sobre eles.

À medida que os modelos de IA, como os modelos de grandes linguagens (LLMs), se tornam cada vez mais difundidos e comoditizados, a verdadeira inovação e benefício econômico virão da criação de aplicativos práticos e focados em empresas para regiões e casos de uso específicos.

A perspectiva de Nilekani destaca a dinâmica evolutiva da IA, onde as empresas estão voltando sua atenção de modelos básicos de IA para soluções de nível empresarial.

Essa mudança ressalta a necessidade de as empresas se concentrarem em aplicações do mundo real que ofereçam benefícios tangíveis, indo além do exagero em torno dos modelos de IA.

Modelos de IA específicos de cada região podem desbloquear novos mercados

LLMs, como aqueles usados em aplicativos populares de IA, como o ChatGPT, são sistemas de IA treinados em grandes quantidades de dados.

Gigantes da tecnologia como OpenAI, Meta e Google investiram pesadamente no desenvolvimento desses modelos, criando um mercado competitivo.

No entanto, à medida que a tecnologia amadurece, Nilekani vê um futuro em que esses modelos se tornarão commodities e adaptados às necessidades regionais.

Por exemplo, na Índia, as empresas já estão desenvolvendo LLMs projetados especificamente para idiomas indianos e conjuntos de dados locais.

Essa diversificação regional é crucial porque os modelos de IA têm melhor desempenho quando treinados com dados relevantes para a região em que operam.

De acordo com especialistas, empresas focadas em modelos de IA específicos de cada região podem desbloquear novos mercados e impulsionar a inovação ao oferecer soluções adaptadas às necessidades locais.

Soluções de IA empresarial exigem uma abordagem personalizada

À medida que os LLMs e os modelos de IA se tornam mais padronizados e acessíveis, Nilekani argumenta que o verdadeiro valor da IA mudará para a camada de aplicação, onde as empresas podem se diferenciar integrando a IA às suas operações principais.

Especialistas sugerem que setores como finanças, saúde e varejo estão prestes a se beneficiar significativamente de aplicativos com tecnologia de IA que otimizam fluxos de trabalho, melhoram as experiências do cliente e aprimoram os processos de tomada de decisão.

Nilekani ressalta que as empresas devem se concentrar em integrar a IA em seus processos existentes para obter o máximo impacto.

Embora aplicativos de IA para o consumidor, como chatbots, possam ser implantados rapidamente, soluções de IA corporativas exigem uma abordagem mais estratégica e personalizada.

Esse foco em aplicações impulsionará uma adoção mais sustentável e impactante de tecnologias de IA em todos os setores, de acordo com especialistas do setor.

Ciclo complexo de adoção da IA empresarial

Embora os aplicativos de IA voltados para o consumidor tenham ganhado grande popularidade, Nilekani enfatiza que a IA empresarial tem um ciclo de adoção mais longo e complexo.

Integrar IA às principais operações comerciais exige que as organizações repensem seus fluxos de trabalho, gerenciamento de dados e infraestrutura tecnológica.

Embora demorada, essa transformação oferece vantagens competitivas significativas para empresas que implementam IA empresarial com sucesso.

Especialistas dizem que as empresas que pretendem capitalizar a IA empresarial devem investir na criação de capacidades internas e no refinamento de seus conjuntos de tecnologia.

À medida que as empresas reconhecem cada vez mais o potencial da IA para impulsionar a eficiência e a inovação, a demanda por aplicativos de IA personalizados e específicos do setor continuará a crescer.