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A euforia inicial em torno da IA generativa acabou oficialmente. Ele foi substituído por uma fervura e, em muitos casos, fervendo, frustração dos mesmos usuários que essas plataformas devem servir. O recente lançamento do ChatGPT-5 do OpenAI é um estudo de caso nesse crescente abismo entre as ambições dos desenvolvedores de IA e as realidades de seus clientes. Para os líderes e compradores de TI, isso não é apenas drama tecnológico; É uma luz de aviso vermelha piscante sobre a estabilidade, a confiabilidade e a viabilidade de longo prazo das ferramentas de IA que estão sendo integradas aos fluxos de trabalho críticos de negócios.
O lançamento do ChatGPT-5 mal feito e a revolta resultante do usuário
Quando o Openai começou a lançar o ChatGPT-5, ele não foi recebido com os elogios universais de seus antecessores. Em vez disso, a empresa enfrentou uma reação rápida e brutal. O núcleo da questão foi uma decisão de forçar todos os usuários ao novo modelo, ao mesmo tempo em que take away o acesso a versões mais antigas e amadas como o GPT-4O. Os próprios fóruns da empresa e tópicos do Reddit como “GPT-5 é horrível” cheio de milhares de reclamações. Os usuários relataram que o novo modelo period mais lento, menos capaz em áreas como codificação e propenso a perder o contexto em conversas complexas.
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O movimento parecia menos uma atualização e mais como um rebaixamento, removendo os usuários de escolha e controle. Para muitos clientes pagantes, isso não period um inconveniente abstrato; Ele quebrou os fluxos de trabalho cuidadosamente sintonizados e a produtividade de tanque. O clamor foi tão intenso que Openai eventualmente voltados e Acesso restabelecido a modelos mais antigosmas o dano à confiança do usuário foi feito. Ele expôs um mal -entendido elementary de um princípio importante de negócios: não arranca um produto que seus clientes adoram e confiam.
Ouvido de lata do Vale do Silício
O fiasco ChatGPT-5 é sintomático de uma desconexão muito maior entre as empresas de IA e sua base de usuários. Enquanto os desenvolvedores perseguem benchmarks e recursos teóricos, os usuários estão lutando com aplicação prática. Há um claro Divida entre a emoção do setor e o que os clientes realmente queremque geralmente se resume à confiabilidade, previsibilidade e controle. Forçar um modelo não testado em milhões de usuários sem um período beta ou opt-out sugere uma empresa que parou de ouvir.
Este não é apenas um problema do Openai. Em todo o setor, o ethos “mova -se rápido e quebrar coisas” está confundindo com as necessidades dos clientes corporativos que exigem estabilidade. O foco na escala a todo custo geralmente custa o controle de qualidade e a experiência do cliente. Quando o desempenho de um modelo degrada ou um recurso valorizado é repentinamente removido, ele corroe a confiança necessária para a adoção generalizada em um contexto comercial.
O declínio preocupante na qualidade da IA
Talvez o mais preocupante para compradores de TI seja a crescente evidência de que os modelos de IA possam ficar “mais burros” ao longo do tempo. Esse fenômeno, conhecido como “Drift do modelo”, ocorre quando o desempenho de um modelo se degrada, pois encontra novos dados que diferem de seu conjunto de treinamento authentic. Sem monitoramento constante, reciclagem e garantia de qualidade rigorosa, um modelo que tem desempenho brilhante no lançamento pode se tornar não confiável.
Os usuários estão percebendo. Discussões em comunidades como Latenode revelam um sentimento generalizado que o A confiabilidade das respostas da IA está diminuindo. A corrida para lançar o próximo grande modelo geralmente significa que o trabalho necessário e sem glamour de engenharia de manutenção e confiabilidade é uma falta. Para uma empresa que confia em uma IA para suporte ao cliente, criação de conteúdo ou geração de código, essa imprevisibilidade é inaceitável. Ele transforma uma ferramenta de produtividade promissora em um passivo.
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Guia de um comprador para não se queimar
Então, como um departamento de TI deve navegar nessa paisagem volátil? A chave é mudar de um adotante entusiasmado para um cliente cético e exigente.
- Priorize a governança e a estabilidade: Olhe além das demos chamativas. Faça perguntas difíceis sobre a abordagem de um fornecedor para modelar o gerenciamento do ciclo de vida, o controle de versão e a garantia da qualidade. Plataformas projetadas para a empresa, como DataROBOT ou H2o.aigeralmente possui a governança e a explicação mais robustas (XAI) que os recursos embutidos.
- Diversificar seu portfólio de IA: Não aposte a fazenda em um único provedor. Para tarefas que exigem compreensão contextual profunda e escrita atenciosa, Claude 3 do Antrópico A família provou ser um artista muito confiável e consistente. Para pesquisas em tempo actual, verificadas por fatos, Perplexidade Muitas vezes, é uma escolha melhor do que os chatbots de uso geral. O uso de ferramentas diferentes para tarefas diferentes mitiga o risco de um único ponto de falha.
- Understand programas piloto rigorosos: Antes de qualquer lançamento em toda a empresa, notice programas piloto completos com casos de uso do mundo actual. Escolhendo o software program de IA certo Requer testar seus recursos de integração, protocolos de segurança e, o mais importante, sua consistência de desempenho ao longo do tempo.
- Controle de demanda: Não aceite soluções opacas de “caixa mágica”. Insista em ter controle sobre as versões do modelo e a capacidade de voltar para uma anterior, se uma atualização for prejudicial. Se um fornecedor não puder fornecer isso, ele não estará pronto para a implantação corporativa.
Embrulhando
O atrito atual entre os provedores de IA e seus clientes é mais do que apenas dores de crescimento; É uma correção de mercado necessária. A fase inicial de “uau” está sendo substituída por uma demanda por “como”. Como você garantirá a qualidade? Como você protegerá meus fluxos de trabalho? Como você será um parceiro confiável? Os pesquisadores são cautelosos, com muitos especialistas acreditando que questões fundamentais como A factualidade da IA não será resolvida tão cedo. Isso significa que o ônus de garantir que a confiabilidade cairá sobre os fornecedores e seus clientes no futuro próximo. As empresas que prosperam serão aquelas que ouvem seus usuários, priorizam a estabilidade sobre o hype e tratarão suas plataformas de IA não como experimentos, mas como infraestrutura de missão crítica. Para os compradores de TI, a mensagem é clara: prossiga com cautela, exija mais e não deixe que a promessa de amanhã o cege para os problemas de hoje.
Sobre o autor: como presidente e analista principal do Grupo EnderleRob Enderle fornece às empresas regionais e globais
Orientação sobre como criar diálogo credível com o mercado, direcionar as necessidades do cliente, criar novas oportunidades de negócios, antecipar mudanças de tecnologia, selecionar fornecedores e produtos e praticar advertising zero em dólares. Por mais de 20 anos, Rob trabalhou para e com empresas como Microsoft, HP, IBM, Dell, Toshiba, Gateway, Sony, USAA, Texas Devices, AMD, Intel, Credit score Suisse First Boston, Rolm e Siemens.
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