Desde o início de 2021, a OpenAI lançou quatro versões do ChatGPT, que provocaram uma revolução tecnológica e transformaram o mundo. Em setembro de 2024, foi anunciado um novo modelo, o GPT-o1, que é cinco vezes mais inteligente do que a versão anterior, o GPT-4. Várias empresas acolheram a ideia de automatizar processos de trabalho e começaram a implementar a IA de forma massiva. No entanto, até mesmo soluções inovadoras podem ter efeitos negativos quando abordadas de maneira inadequada.

A Serverspace listou algumas armadilhas no uso da IA, frequentemente adotadas de maneira equivocada pelas empresas.

Implementar IA sem entender seu funcionamento

A IA é vista como uma ferramenta revolucionária. Muitas empresas acreditam que, para estar na vanguarda do progresso, basta implementá-la em todos os aspectos, sem se preocupar em entender como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina ou quais dados são necessários para seu treinamento. Basta adquirir uma solução e colocá-la em funcionamento, na expectativa de que os resultados surgirão automaticamente.

Realidade: em 2023, cerca de 40% das empresas já haviam integrado IA em suas operações, mas apenas 21% delas haviam desenvolvido políticas claras para seu uso, segundo relatório da McKinsey. Isso demonstra a falta de preparo de muitas organizações em relação a essas tecnologias. A ausência de políticas bem definidas pode levar a decisões equivocadas baseadas em algoritmos inadequados. Um exemplo disso ocorreu com a Amazon, que implementou a IA para triagem de currículos. No entanto, o algoritmo foi treinado com dados tendenciosos, favorecendo homens e resultando na discriminação de candidatas do sexo feminino.

Ignorar a qualidade dos dados

A crença de que a IA pode corrigir automaticamente falhas nos dados leva muitas empresas a não se preocupar com a qualidade das informações utilizadas. A ideia é que, com grandes volumes de dados coletados, a IA será capaz de lidar com lacunas e erros de forma eficiente.

Realidade: a eficácia da IA depende da qualidade dos dados que recebe. Dados imprecisos ou falhos resultam em conclusões erradas. De acordo com a IBM, 53% das empresas apontaram a má qualidade dos dados como uma das principais dificuldades em seus projetos de IA. Sem um processo adequado de preparação e limpeza dos dados, os resultados podem ser imprecisos ou distorcidos.

Implementar IA em todos os processos da empresa

A ideia de que mais IA significa mais eficiência leva empresas a implementarem inteligência artificial em todos os processos da organização, mesmo em áreas onde sua aplicação não é adequada. A expectativa é que isso proporcione uma vantagem competitiva, sem se preocupar com o impacto real sobre a eficácia dos processos.

Realidade: a IA é uma ferramenta poderosa, mas não é adequada para todos os processos. Nem toda tarefa requer o uso de algoritmos complexos, especialmente quando métodos tradicionais podem ser mais eficientes e econômicos. O uso excessivo de IA pode, na verdade, complicar processos e aumentar os custos sem trazer benefícios significativos. Estudos mostram que apenas 35% das empresas que utilizam IA com sucesso afirmam ter obtido benefícios reais de seu uso em diversas áreas.

Ignorar a ética no uso da IA

Algumas empresas negligenciam as questões éticas relacionadas ao uso da IA, acreditando que a tecnologia pode ser utilizada para analisar qualquer tipo de informação, incluindo dados pessoais de clientes, sem considerar as implicações legais ou de privacidade.

Realidade: a privacidade e a ética no uso da IA estão se tornando questões cada vez mais importantes. O uso da IA sem respeitar as normas de proteção de dados pode resultar em sérias consequências legais. Em 2023, 38% das empresas relataram problemas de conformidade com a privacidade ao trabalhar com IA, conforme o relatório IBM Global AI Adoption Index 2023. Quebras de segurança de dados ou algoritmos discriminatórios podem prejudicar a reputação de uma empresa de forma irreversível.

Substituir completamente os funcionários por IA

A crença de que a IA pode substituir totalmente os funcionários humanos é uma visão simplista e arriscada. A ideia de que as máquinas podem trabalhar mais rápido e melhor do que os humanos, eliminando a necessidade de salários, não leva em consideração o papel insubstituível do fator humano.

Realidade: embora a IA possa automatizar muitos processos, ela não pode substituir totalmente a inteligência humana. A criatividade, a capacidade de inovação e o pensamento crítico ainda são aspectos essenciais que não podem ser replicados pelas máquinas. Empresas bem-sucedidas tendem a usar a IA para apoiar os funcionários, não para substituí-los. O melhor desempenho é alcançado por meio da colaboração entre humanos e máquinas.

Como implementar IA de forma correta?

A maioria dos erros pode ser evitada com uma análise estruturada e uma estratégia clara. O diretor regional da Serverspace, Peter Jilinski, sugere algumas abordagens para a implementação correta da IA:

• Definir tarefas para automatizar: analisar processos e identificar onde a IA pode trazer mais benefícios, como na automação do atendimento ao cliente ou na análise de dados.
• Preparar os dados: organizar e limpar os dados para treinar os modelos, incluindo dados de clientes e relatórios financeiros.
• Escolher ferramentas de IA adequadas: utilizar soluções prontas ou modelos por API, como o GPT ou o BERT. O provedor de nuvem brasileiro Serverspace, por exemplo, oferece a possibilidade de integrar LLMs  por meio de API em aplicativos com um painel de controle prático.
• Testar e melhorar: realizar testes para garantir o funcionamento correto e ajustar os modelos com base no feedback obtido.
• Treinar a equipe: capacitar a equipe para utilizar a IA de maneira eficaz.
• Monitorar e atualizar: acompanhar o desempenho da IA, atualizar os dados e ajustar os algoritmos conforme necessário.

“Apesar do avanço das tecnologias de IA, o apoio de especialistas humanos continua sendo essencial. A ilusão de que a IA pode resolver todos os problemas sem intervenção humana deve ser evitada. A criatividade, o pensamento crítico e as novas abordagens continuam sendo prerrogativas do ser humano. Ao confiar na IA, é fundamental lembrar que o pensamento independente ainda é indispensável” – conclui Peter.