A Inteligência Synthetic promete transformar vidas e negócios como os conhecemos. Mas como será esse futuro? A previsão da IA: dados e IA na period da nuvempatrocinado pela Cloudera, tem como objetivo analisar objetivamente o impacto da IA nos negócios, na indústria e no mundo em geral.
Apresentado semanalmente por Paul Muller, o AI Forecast fala com especialistas na área para entender os prós e contras da IA na empresa, os tipos de arquiteturas de dados e infraestruturas que a suportam, as proteções que devem ser implementadas e o sucesso histórias para imitar… ou contos de advertência para aprender.
A IA é tão bem-sucedida quanto os dados por trás dela. Para explorar como será a próxima period de dados neste increase de IA, R “Ray” Wanganalista principal, fundador e presidente da Constellation Analysis, juntou-se a nós para lançar este novo podcast e discutir.
Aqui estão algumas conclusões importantes de Ray nessa conversa.
A precisão do LLM é boa, não ótima, no momento
Paulo: Queria conversar com você sobre essa noção de dados de precisão. E especificamente, eu estava lendo recentemente uma de suas postagens que falava sobre a period das trevas dos dados. Explique onde estamos hoje com dados precisos e como isso se relaciona com a period das trevas dos dados.
Raio: Chegamos a um ponto em que as pessoas ficam entusiasmadas com a precisão de 85% em seus LLMs. 85% de precisão na experiência do cliente significa que esse número não é ruim. Como é isso? Você pode receber uma chamada de telemarketing e ela ser encaminhada para a pessoa errada. Ou você pode ganhar uma batata frita additional por acidente no caixa. Tudo isso é menor.
Mas 85% de precisão na cadeia de abastecimento significa que não há operações de fabricação. Uma precisão de 85% em finanças pode colocá-lo na prisão. Portanto, os próximos 10%, que são modelos de linguagem pequena, entrarão em jogo. E o valor dos 10% é tanto quanto 85% e tanto quanto os próximos 5% para chegar a 95%. Para chegar a 100%, os últimos 5% são ainda mais valiosos. Isso é contexto, isso é localização. Podem ser metadados que você não estava capturando antes. Isso inclui qualquer coisa, desde a transpiração até a frequência cardíaca – tudo está sendo capturado.
O obstáculo last para a precisão do LLM, dados disponíveis
Raio: Mas para chegar a um nível de precisão em que as partes interessadas confiem, não há dados suficientes. A maior parte da informação publicamente disponível na Web já foi descartada. Não há nada de novo. As pessoas não estão mais divulgando coisas porque têm medo. Passamos de não ter dados suficientes para ter todos os dados que conhecemos, e depois de 2022 não ter certeza do que aconteceu porque as pessoas começaram a acumular dados.
Entraremos na period das trevas dos dados e da Web porque nada de valor estará disponível publicamente.
Cadeias de valor emergem em plena Idade das Trevas
Raio: Dada a period das trevas dos dados e da Web, todas as novas informações e insights valerão alguma coisa. Você avaliará sua empresa não apenas pelas receitas, mas também pelo gráfico de negócios e pelos dados que estão por trás dele.
As empresas farão parcerias, mas não entre si em termos de concorrentes. Um grande retalhista pode estabelecer parcerias com o fabricante e com um distribuidor para partilhar informações sobre a procura ou intervenção sobre a elasticidade dos preços ou sobre a oferta disponível. Esse tipo de informação vai se tornar muito valiosa, e as pessoas vão licitar e construir mercados contra isso.
Os colectivos de dados irão fundir-se ao longo do tempo e as cadeias de valor da indústria irão consolidar e partilhar informações. Não são concorrentes diretos. A distribuição de manufatura no varejo é uma cadeia de valor pure. Estas cadeias de valor naturais vão começar a aprender como partilhar dados e a utilizar diferentes mecanismos para o fazer.
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