Por redação AIoT Brasil

Um relatório divulgado pela Mastercard explora as implicações da IA generativa para o futuro do comércio – incluindo seu potencial para fortalecer o envolvimento do cliente, criar operações de negócios mais eficientes, apoiar o desenvolvimento de software e muito mais.

“Ao contrário de outras tecnologias que tiveram seu ciclo de promoção”, observa o relatório, “a IA generativa mostra casos de uso muito claros, leva à criação de soluções robustas e se desenvolve rapidamente. As oportunidades continuarão a surgir. Essa tecnologia está pronta para exercer seu poder transformador em quase qualquer setor”, afirma a empresa no estudo.

Segundo o relatório Signals, nos próximos anos, a IA generativa impulsionará inúmeras competências em aplicações comerciais e de consumo, e modelos personalizados serão desenvolvidos para setores específicos, incluindo saúde, jurídico e financeiro. Por exemplo, aqueles modelos que acessam e se alimentam de dados específicos, como um histórico de transações, permitirão melhores interações bancárias.

De acordo com o estudo, as empresas que estão explorando a IA generativa estão considerando integrações autônomas da tecnologia e maneiras de tornar os aplicativos de IA mais envolventes e personalizados por meio de uma camada adicional de IA. Aqui estão alguns casos específicos do setor que provavelmente surgirão nos próximos cinco a sete anos:

• Grandes empresas — A IA generativa tem o potencial de tornar as colaborações corporativas muito mais ágeis. As ferramentas de IA, por meio do aprendizado de máquina, podem facilitar a distribuição horizontal de informações quase em tempo real – imagine bots com insights que oferecem instantaneamente suas análises durante reuniões de estratégia. O cenário corporativo ganhará um novo dinamismo à medida que os colaboradores agirem de forma mais rápida e flexível, e os processos forem otimizados.

• Finanças — O ecossistema financeiro atual é definido por sua complexidade, que exige interações entre instituições – incluindo bancos, seguradoras, empresas de investimento e entidades governamentais – para fins de registro de propriedade e tributação. A IA generativa, em sinergia com protocolos de consentimento informado de dados, pode orquestrar e otimizar esses processos, atuando como um gestor de patrimônio pessoal com uma visão holística das finanças de um indivíduo.

• Pequenas empresas – As pequenas empresas evoluíram nos últimos anos para se tornar cada vez mais digitais. Por sua vez, a “gig economy” e a “creator economy” cresceram, resultando no crescimento do número de mais empresas individuais. A IA generativa pode se tornar uma ferramenta inestimável para ajudar empreendedores individuais e pequenas empresas, incorporando trabalhadores de IA à equipe – imagine CFOs digitais oferecendo gestão financeira e CMOs digitais organizando campanhas de marketing.

• Comércio — Líderes de comércio eletrônico, como Amazon e Alibaba, oferecem mais opções, avaliações úteis de clientes e comparação de preços. No entanto, uma grande quantidade de informações pode sobrecarregar os consumidores e levar à indecisão. Consultores de compras pessoais alimentados por IA, com um profundo entendimento de suas preferências, podem analisar vários canais, descartar produtos com avaliações ruins, identificar as melhores opções de valor e resgatar os itens exatos que você está procurando.

• Viagens – Organizar uma viagem muitas vezes pode parecer como montar um quebra-cabeça, porque exige que os viajantes articulem uma infinidade de itens em diferentes fusos horários e com diferentes moedas. A automação possibilitada pela IA pode simplificar o processo. Imagine usar uma interface de voz em uma plataforma como a Expedia. Em vez de uma enxurrada de ofertas, você receberá itinerários detalhados com acomodações confirmadas, viagens e reservas de restaurantes de acordo com suas preferências.

Vários fatores já estão amplificando o impacto da IA generativa:
1. Programas que permitem que empresas como Expedia, Instacart e Klarna exponham suas APIs a uma interface conversacional sem que os usuários precisem programar sua interface diretamente. Esse progresso crucial ajudou a transformar o gene da IA em uma ferramenta prática que melhora as experiências do consumidor.

2. Tecnologias de código aberto, como o LLama da Meta, que permitem que empresas individuais gerenciem o armazenamento e o acesso a dados – capacitando-as a usar IA generativa com segurança sem revelar dados subjacentes.

3. O open banking, que permite que os usuários compartilhem seus dados bancários para acessar fintechs e outros serviços, permitirá que os consumidores controlem o uso de seus dados por meio desses modelos de IA. Por meio do open banking, a IA generativa pode acessar um conjunto de dados mais amplo e, consequentemente, criar modelos mais sofisticados em mercados verticais específicos.

Vá com cuidado
À medida que as organizações avaliam como implementar IA generativa, elas devem equilibrar o desejo de permanecer à frente e aproveitar os benefícios dos primeiros usuários com uma abordagem prudente que navegue pelos muitos riscos e ameaças. O potencial campo minado inerente a essa nova tecnologia inclui produção tendenciosa, interrupção do trabalho, disseminação de informações falsas, manipulação de mercado, aumento do cibercrime e violação de direitos de privacidade e proteção de direitos autorais.

Os seguintes desenvolvimentos podem moldar a IA generativa nos próximos cinco a sete anos:
• Integração generalizada – Modelos de uso geral se tornarão comuns à medida que forem integrados a aplicativos. Padrões abertos permitirão a criação de soluções especializadas de IA para setores específicos, como saúde, jurídico e financeiro.

• Dados como diferencial – Os modelos de IA exigem grandes quantidades de dados para treinamento, mas os dados de alto valor geralmente estão confinados aos sistemas de seu proprietário. Como resultado, as entidades que detêm dados críticos, como grandes bancos e empresas de tecnologia, terão grande vantagem no uso de IA generativa. Empresas que se destacam em segurança de dados também prosperarão.

• Interações IA-IA – Alguns aplicativos de IA personalizados podem exigir um único bot de IA para organizar outros bots. O comércio de IA-IA, por exemplo, pode usar um assistente de IA para interagir com serviços de IA durante uma transação e coordenar compra, envio e pagamento.
Os formuladores de políticas, reguladores, empresas e outras partes interessadas devem aderir às melhores práticas e valores universais ao usar, gerenciar e governar essa poderosa tecnologia. Isso inclui responsabilidade, inclusão, integridade, as melhores práticas de segurança e privacidade da categoria e um olhar atento para a inovação e o impacto social positivo.