O alvorecer da empresa generativa: Como a tecnologia generativa está moldando o futuro corporativo

As principais empresas de tecnologia dos EUA, incluindo SAP, Google e Amazon têm enfrentado reestruturações significativas, mesmo em meio ao crescimento contínuo de vendas e lucros. Segundo dados do Layoffs.fyi, mais de 30.000 postos de trabalho foram eliminados no último ano. Essa tendência reflete a rápida adoção de tecnologias inovadoras, como a automação e a inteligência artificial (IA), que permitem maior eficiência operacional com equipes reduzidas

A transformação digital deixou de ser uma escolha e tornou-se uma necessidade para empresas que buscam competitividade em um ambiente de negócios em constante evolução. No coração dessa mudança está a tecnologia generativa, uma abordagem baseada em IA, aprendizado de máquina e big data, que abre portas para novos modelos de negócios e estratégias inovadoras.

Neste artigo, veremos o que é uma empresa generativa e quais estratégias você pode usar para aplicar tecnologias generativas com sucesso.

O que é uma empresa generativa?

Uma empresa generativa é aquela que adota ativamente tecnologias avançadas, como IA generativa, aprendizado profundo e automação, para desenvolver produtos, serviços e processos de forma inovadora. Essas organizações utilizam tecnologia generativa para analisar dados, compreender tendências e criar soluções personalizadas que atendam às demandas de mercados dinâmicos e clientes exigentes.

As principais características de uma empresa generativa são:

• Inovação: A tecnologia generativa permite criar novas ideias ou produtos difíceis de serem concebidos por métodos tradicionais.
• Personalização: Podemos analisar as preferências e padrões de comportamento do cliente para fornecer conteúdo ou produtos personalizados.
• Eficiência: Processos automatizados que economizam tempo e recursos, entregando alta qualidade
• Diversidade: Ao aproveitar uma variedade de fontes de dados e algoritmos de aprendizado, você pode fornecer conteúdo ou soluções em uma variedade de formas e estilos.

As empresas generativas vão além dos métodos tradicionais de produção e serviço para aproveitar as tecnologias avançadas de IA para transformar os modelos de negócios tradicionais e criar novo valor. Tornar-se uma empresa generativa requer mais do que apenas adotar tecnologia. A cultura, a estrutura organizacional e os processos de trabalho estão mudando, e essas mudanças podem ajudá-lo a liberar todo o potencial de sua tecnologia.

Tipos e características das Tecnologias Generativas

Tecnologias generativas são tecnologias que utilizam ferramentas e algoritmos baseados em IA para gerar novos conteúdos ou dados. As tecnologias generativas desempenham um papel importante em ajudar as empresas a inovar e obter uma vantagem competitiva. As principais tecnologias generativas incluem inteligência artificial (IA), blockchain, Internet das Coisas (IoT), realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR). Cada tecnologia pode ser aplicada a diferentes setores da empresa e, entre outras coisas, pode contribuir para melhorar a experiência do usuário, aumentar a eficiência operacional e criar novos modelos de negócios.

A tecnologia de IA generativa está evoluindo rapidamente, usando-a para gerar novos conteúdos e ideias de várias formas. Essa tecnologia pode ser usada em vários campos, como IA geradora de texto, IA geradora de imagem e IA geradora de vídeo. Ele se concentra na geração automática de conteúdo em um campo específico e o usa para desenvolver novos produtos ou serviços.

[Figura 1] Estrutura de tecnologia de IA generativa (Fonte: IDC, 2023)

key Activities

• Responsible AI policy
• Strategy & Roadmap
• intelligence Architecture
• Reskilling & Training

Core Technologies

Business impact

• Industry use cases
• Business function use cases
• Productivity use cases

External Internal

infrastructure & Plarforms

Trust & Oversight

ingest > train > tune > infer > run 반복

• Data
• code
• Video
• Images
• Structures
• Audio
• Text

Generative Foundation Models

• IA geradora de texto: gera texto com base no processamento de linguagem natural e é usada em vários campos, incluindo chatbots, tradução, redação de artigos de notícias, romances e textos publicitários. Por exemplo, no campo de notícias, ele é usado para escrever artigos automaticamente com base nos fatos fornecidos. Além disso, você pode escrever um romance ou uma cópia do anúncio que exija criatividade.
  Examples: GPT-4, Jasper, copy.ai, etc.
• IA generativa de imagem: usa algoritmos de aprendizado profundo para gerar imagens de objetos, pessoas e paisagens e é usada para criar obras de arte, auxiliar no design e realidade virtual. É capaz de criar pinturas vibrantes e se desenvolveu tanto que ganhou prêmios em exposições de arte. Embora tenha causado polêmica de direitos autorais, é possível criar imagens em vários estilos, como retratos, paisagens, semi-fotorrealistas e imaginários.
  por exemplo: DALL· E 3, Difusão Estável, Midjourney, etc.
• IA generativa de vídeo: facilita a criação de conteúdo de vídeo de alta qualidade e qualidade profissional sem a necessidade de conhecimento especializado ou software complexo e pode ser usado em marketing, educação, criação de conteúdo de mídia social e muito mais.
  por exemplo: Pictory, Runway, VEED. IO, etc.
• IA gerada por fala: uma tecnologia de conversão de texto em fala que pode gerar uma variedade de tons de voz e entonações e é usada em sistemas de orientação por voz, assistentes de voz e leitura de livros de histórias. É frequentemente usado em vídeos do YouTube, etc., e é usado para converter transcrições escritas por usuários em vozes. A tecnologia atual de geração de fala pode imitar a voz humana quase perfeitamente.
  por exemplo: Whisper, Voicebox, etc.
• IA de geração de código: uma tecnologia que usa inteligência artificial para gerar automaticamente código de programação, que é usado para automatizar e melhorar o processo de desenvolvimento. Ele melhora a qualidade do código, reduz o tempo de desenvolvimento e fornece suporte para uma variedade de linguagens de programação e IDEs. Quando os desenvolvedores fornecem descrições ou instruções de nível superior, eles geram código operacional com base nessas diretrizes. Os desenvolvedores podem reduzir tarefas repetitivas de codificação e se concentrar em partes mais complexas do projeto, resultando em maior produtividade e qualidade do código.
  por exemplo: GitHub Copilot, CodeWP, CodeT5, Tabnine, Codiga, etc.
• IA de geração de música: compõe música com base na entrada e pode gerar música em uma variedade de estilos e gêneros. É utilizado para produção musical e composição de música de fundo. A IA pode criar rapidamente novas músicas, criar versões masterizadas ou criar facilmente trilhas sonoras para videogames e filmes com plataformas baseadas em nuvem.
  por exemplo: LANDR, Amadeus Code, Amper, Ecrett Music, AIVA, etc.
• IA generativa preditiva: A IA generativa preditiva analisa dados e padrões históricos para prever condições futuras. Ele é usado para construir vários modelos de previsão, como previsão de preços de ações, previsão do tempo e previsão de tendências de mercado. Ele pode ser usado para uma variedade de tarefas de análise de dados e modelagem preditiva.
  por exemplo: Orange Data Mining, Anaconda, Scikit-learn, etc.

Principais componentes da tecnologia generativa

As tecnologias generativas estão impulsionando mudanças transformacionais em uma ampla gama de indústrias e setores, e sua implementação e utilização bem-sucedidas dependem altamente de componentes-chave, como dados, hardware, arquitetura de modelo, otimização e infraestrutura de implantação. As empresas que gerenciam e possuem efetivamente esses fatores têm uma vantagem competitiva significativa no mercado.

A adoção e utilização bem-sucedidas de tecnologias generativas requerem uma compreensão e integração adequada de vários componentes-chave. Esses componentes incluem dados, infraestrutura, modelos e assim por diante.

[Figura 2] Pilha de tecnologia de IA generativa (Fonte: Andreessen Horowitz, 2023)

Preliminary generative AI tech stack

Users

• sky blue color : Apps
• blue color : Mobile
• navy color : infrastructure

sky blue color : Apps

End-toEnd Apps

end-user facing applications with proprietary models Examples:Midjourney, Runway

Apps

end-user facing B2B and B2C applications without proprietary models Examples:jasper, github copilot

blue color : Mobile

Closed-Source Foundation Models

large-scale, pre-trained models exposed via APIs Examples:GPT-2(openAI)

Model Hubs

Platforms to share and host models Examples:hugging face, replicate

Open-Source Foundation Models

models released as trained weights Examples:stable diffusion(stability)

navy color : infrastructure

Cloud Platforms

compute Hardware exposed to developers in a cloud deployment model Examples:AWS, GCP, Azure, Coreweave

Compute Hardware

Accelerator chips optimized for model training and inference workloads Examples:GPUs(Nvidia), TPUs(Google)

Os dados desempenham um papel crítico na IA generativa. Quanto maior a quantidade e a qualidade dos dados de uma empresa, mais sofisticados e eficientes serão os modelos generativos que ela poderá treinar e implantar. Em outras palavras, quanto mais dados uma empresa tiver e quanto maior a qualidade dos dados, melhores modelos generativos ela poderá treinar e implantar. Dados proprietários ou de difícil acesso podem dar às empresas uma vantagem competitiva.

A IA generativa depende muito de recursos de computação de alto desempenho, especialmente hardware dedicado, como GPUs e TPUs. Os provedores de nuvem desempenham um papel importante no mercado ao fornecer essa infraestrutura, e empresas como a Nvidia têm uma forte posição no mercado por meio de suas arquiteturas de GPU e ecossistemas de software.

A arquitetura e a otimização de modelos também são essenciais para o sucesso da IA generativa. O design de modelo inovador e eficiente pode melhorar significativamente a qualidade e a relevância do conteúdo gerado. Além disso, otimizar a escalabilidade e o desempenho dos modelos é um determinante importante da relação custo-benefício e da competitividade do mercado.

Os modelos de código aberto estão desempenhando um papel importante no desenvolvimento da tecnologia de IA generativa. Essa abordagem acelera o ritmo de desenvolvimento, aprimora a personalização e a privacidade e fornece mais recursos. O modelo de código aberto pode alcançar desempenho comparável aos modelos proprietários de alto custo de grandes empresas como OpenAI e Google por meio de crowdsourcing e dá aos desenvolvedores acesso a LLMs que antes eram inacessíveis.

Estratégia de evolução para se tornar uma empresa generativa

A transição para uma empresa generativa não é apenas uma questão de mudança tecnológica. É um processo abrangente que envolve mudanças fundamentais na cultura organizacional, no modelo operacional e na estratégia de negócios. Para fazer isso, você precisa de algumas estratégias importantes.

Adoção de tecnologia e mudança na cultura organizacional
A cultura organizacional é um fator-chave para a adoção e inovação de tecnologia generativa. Precisamos de uma cultura que incentive uma mentalidade experimental e aceite o fracasso como uma oportunidade de aprendizagem. As empresas devem criar uma cultura aberta à mudança e que busque a inovação. Impulsione a adoção de tecnologias generativas, fornecendo um ambiente onde os funcionários possam aprender e experimentar novas tecnologias. As equipes de liderança devem impulsionar a mudança, treinar os funcionários e incentivar ideias inovadoras e experimentação. Além disso, você precisa promover a colaboração entre diferentes departamentos e equipes.

Construindo Parcerias e Ecossistemas
A colaboração com parceiros externos é essencial para expandir a tecnologia produtiva e a experiência de mercado e explorar novas oportunidades de mercado. As empresas precisam construir parcerias com diversas partes interessadas, como startups, fornecedores de tecnologia, universidades e agências governamentais. Através disto, devemos explorar novas tecnologias e modelos de negócio e procurar a criação conjunta de valor.

Melhorar a estrutura organizacional e os processos para a inovação sustentável
Uma estrutura organizacional flexível e ágil é essencial para a inovação sustentável. Estabelecer um processo de inovação sustentável em vez de um projeto único e integrá-lo na estratégia corporativa. As empresas devem adotar modelos operacionais ágeis e agilizar os processos de tomada de decisão. No processo de desenvolvimento de produtos e prestação de serviços, nos concentramos nas necessidades e no feedback do cliente e consideramos a satisfação do cliente como nossa principal prioridade. Para conseguir isso, precisamos formar equipes multifuncionais e incentivar a experimentação rápida e o desenvolvimento de protótipos.

Tomada de decisões orientada por dados e tecnologia A
tomada de decisões utilizando dados e tecnologias generativas é um elemento-chave das empresas generativas. Desenvolvemos plataformas flexíveis e escaláveis para integrar perfeitamente tecnologias generativas aos sistemas existentes da sua empresa. As empresas devem aproveitar tecnologias como análise de dados, aprendizagem automática e inteligência artificial para melhorar os seus processos de tomada de decisão. Isto requer a criação de uma cultura baseada em dados e o incentivo à tomada de decisões baseada em dados a todos os níveis.

Evoluir para uma empresa generativa não é uma mudança de curto prazo, mas um processo que requer esforço contínuo e uma abordagem estratégica. Essas estratégias permitem que as empresas adotem com sucesso e aproveitem efetivamente as tecnologias generativas para fortalecer sua competitividade e buscar o crescimento sustentável em um ambiente de negócios em constante mudança. Como resultado, as empresas precisam ser ágeis para responder às mudanças nas condições do mercado, aprendendo e inovando continuamente.

Perspectivas e desafios futuros das empresas generativas

A IA generativa tem o potencial de revolucionar a economia real e as indústrias subjacentes da vida cotidiana. E se a IA generativa pudesse prever a direção dos incêndios florestais e alertar os residentes mais rapidamente para reduzir os danos? Podemos criar modelos preditivos de uso de energia para combater as mudanças climáticas e criar cidades mais sustentáveis? Você pode melhorar sua rota com avisos mais rápidos e eficazes sobre mudanças nas condições climáticas ou da estrada, ou com rotas que consomem menos combustível? A IA generativa pode ajudar a economia real, que é um componente-chave da economia global, nesse sentido.

As tecnologias generativas estão mudando fundamentalmente a maneira como as empresas operam e a estrutura dos mercados. As empresas que efetivamente aproveitam as tecnologias generativas podem ganhar liderança de mercado e ficar à frente dos concorrentes tradicionais com novos modelos de negócios. As tecnologias generativas revolucionarão a forma como os produtos e serviços são desenvolvidos, produzidos e distribuídos. A transformação digital não é mais uma opção, é uma necessidade. Oferecer novas experiências por meio de personalização, interações em tempo real e realidade virtual e aumentada será fundamental para aumentar as expectativas e a fidelidade do cliente.

Embora essas mudanças apresentem muitas oportunidades para as empresas, elas também apresentam uma variedade de desafios.

• Adaptação e integração de tecnologias generativas: Integrar efetivamente uma variedade de tecnologias generativas com os sistemas existentes de uma empresa é um grande desafio. Isso requer planejamento estratégico e avaliação contínua de habilidades.
• Segurança e privacidade de dados: embora os dados sejam um elemento-chave da tecnologia generativa, a segurança e a privacidade dos dados são preocupações significativas. As empresas precisam adotar políticas e tecnologias fortes de proteção de dados.
• Considerações regulatórias e éticas: Os avanços na tecnologia generativa podem levantar questões legais e éticas. As empresas precisam identificar proativamente esses problemas e desenvolver estratégias para responder adequadamente.
• Aquisição e treinamento de talentos: Para alavancar efetivamente as novas tecnologias, você precisa de pessoas com conhecimento especializado. As empresas precisam desenvolver programas de treinamento e estratégias de desenvolvimento de talentos.

O futuro das empresas generativas é brilhante, mas há muitos desafios a serem superados para aproveitar ao máximo essas oportunidades. Para conseguir isso, as empresas precisarão inovar continuamente, ter estratégias flexíveis e se preparar para o futuro com a mente aberta.

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