Pelo menos para empresas, instituições públicas e organizações governamentais.
O fato é que os grandes modelos de linguagem universais (LLMs, na sigla em inglês), como a prática demonstra, não são a solução mais adequada para a execução de tarefas específicas e especializadas. Eles funcionam muito bem como assistentes pessoais, mas como ferramentas de negócios deixam muito a desejar.
Para começar, são excessivamente complexos. Seu uso muitas vezes lembra as máquinas de Goldberg — dispositivos caricaturalmente elaborados, projetados para realizar ações simples como colocar um cubo de açúcar em uma xícara ou acender uma luz.
Durante as "apresentações de marketing", o público fica deslumbrado com histórias sobre enormes bancos de dados que abrangem todos os campos do conhecimento humano e são usados para treinar mais uma inteligência artificial. E a magia dos grandes números, literalmente, leva líderes empresariais e altos executivos a abrirem suas carteiras.
Mas se deixarmos as emoções de lado e avaliarmos a situação racionalmente, surge uma pergunta inevitável: que tarefas realmente exigem ferramentas de IA treinadas em bilhões e trilhões de parâmetros? Calcular uma trajetória de voo para as luas de Júpiter? Projetar um reator termonuclear?
Ao comparar a complexidade dos modelos de lógica de longo prazo (LLMs) com sua aplicação prática, pode-se chegar a uma conclusão decepcionante: na maioria dos casos, eles são usados para "somar dois mais dois". Em outras palavras, para a grande maioria das tarefas, seu poder é excessivo.
Em outras palavras, ao adquirir uma assinatura de um LLM, empreendedores e gestores muitas vezes estão pagando por recursos que praticamente nunca utilizam.
O segundo problema decorre do primeiro. Complexidade e universalidade dão origem ao conhecido fenômeno das alucinações em máquinas e à redução da precisão.
Os mestres em direito frequentemente cometem erros, "inventam" fatos e citam pessoas e fontes inexistentes. Além disso, tendem a padronizar e a fazer médias nas soluções, o que cria desafios em situações que exigem criatividade e personalização.
Ao mesmo tempo, vale ressaltar que nem empresas comerciais, nem organizações governamentais, nem associações públicas precisam resolver “todos os problemas do Universo”. Cada estrutura tem sua própria especialização e, consequentemente, um conjunto específico de tarefas que devem ser executadas com a máxima qualidade. Portanto, a solução ideal para elas são ferramentas de IA especializadas, criadas e configuradas para funcionar com rapidez e precisão em seu domínio específico.
Por que um contador de IA deveria ser capaz de escrever haicais ou sonetos shakespearianos, e por que um assistente jurídico de IA deveria conhecer as biografias de atores de filmes mudos? Qualquer excesso de informação além da finalidade de uma ferramenta de IA especializada aumenta o risco de erros e alucinações. Por outro lado, restringir o conhecimento e as habilidades de uma IA a uma especialização específica melhora drasticamente a qualidade e a precisão do seu trabalho.
É claro que isso não significa que os assistentes virtuais sejam inúteis ou que não devam ser usados. Como assistentes pessoais universais, eles são indiscutivelmente incomparáveis hoje em dia. Mas tarefas específicas são melhor confiadas a "profissionais de IA". Principalmente porque ferramentas de IA cada vez mais especializadas estão surgindo diariamente — existem opções em praticamente todos os campos da atividade humana.
Aliás, se você precisar de ferramentas de IA profissionais de alta qualidade para criar avatares "vivos", chatbots "inteligentes" e apresentações em vídeo com alto-falantes digitais, você já sabe a quem recorrer.
