Confira artigo de Marco Silva e Silva, diretor-executivo da GFT Tecnologies no Brasil
“A pergunta correta é quase sempre mais importante do que a resposta certa”. Esta frase foi cunhada pelo filósofo grego Platão e vem de longe, muito antes de ouvirmos falar em Inteligência Artificial (IA). Porém, ela exprime de maneira sucinta o que esteve no centro dos debates do Dreamforce 2023, realizado entre os dias 12 e 14 de setembro em San Francisco (EUA).
O encontro trouxe especialistas em tecnologias de várias partes do mundo. Mais que networking, pudemos ficar a par de uma série de novidades de grande relevância que estão saindo do forno e que vão impactar diretamente os negócios, tanto no B2B quanto no B2C, além das jornadas laborais.
Como esperado, a IA ocupou o centro de palestras, debates, produtos e conversas ao longo de todo o evento e alguns pontos chamaram a atenção do nosso time. No Data Cloud, por exemplo, agora poderemos trabalhar em várias frentes para “higienizar” os dados. Na prática, isso significa que é possível integrar bases de dados externas ao Salesforce, enriquecendo o que já possui na sua nuvem.
Todavia, toda informação precisa ser checada e, para isso, a Salesforce sugere a ferramenta Grounding. Ela é responsável por gerar uma base limpa e confiável para o EinsteinGPT trabalhar. O ponto chave desse conceito é que não basta coletar dados e integrar bases, precisamos ter a informação confiável para que o resultado gerado por qualquer mecanismo de IA seja real e traga valor de fato para as empresas e, principalmente, para o cliente final.
Bases de dados enriquecidas por múltiplas fontes, e construídas de maneira confiável, gerarão uma série de insights. Isto vai impactar todas as entregas, pensando na resolução de problemas e na oferta de produtos e serviços de forma hiper personalizada. Estamos falando aqui de uma IA que será tanto preditiva quanto generativa, rodando na nuvem com velocidade e eficiência.
Diante disso tudo, fica evidente que gerar respostas rápidas e precisas no mundo da IA exige que se saiba perguntar – e bem –, como já dizia Platão. Fazer essas perguntas de forma direta e em linguagem natural é um enorme diferencial das plataformas GPT já que trazem o público não técnico para o jogo e é algo que, segundo Mark Beniof no seu Main Keynote, também está no radar de CEOs e executivos de todo o planeta. Para 64% deles, serão contratados com maior ênfase aqueles profissionais que tenham a IA Generativa no seu portfólio de qualificação. Mas não é só:
- 84% dos líderes concordam que a IA Generativa serve melhor os clientes
- 30% do tempo dos colaboradores será liberado pela IA Generativa até 2030
- 3 de 4 empresas deverão adotar a IA até 2027
- 92% dos negócios estão obtendo retorno dos seus investimentos em IA
- US$ 4,4 trilhões em crescimento esperado no PIB global por conta da IA
Ainda sobre o ambiente de negócios, o atendimento personalizado ganhará um fôlego extra com base no que vem aí. A IA auxilia que os antigos e já ultrapassados chatbots virem agentes digitais e ampliem as suas possibilidades de respostas já que seu aprendizado é muito mais eficiente. Isso torna a interação com os clientes e parceiros mais efetiva e natural. Essa automação também permite a geração de outras soluções integradas e preventivas. Por exemplo, o EinsteinGPT do Salesforce poderá interceder em um pedido de cancelamento de um serviço, cruzando dados sobre eventuais problemas do cliente na sua região, e oferecendo ofertas estratégicas para reter esse mesmo consumidor.
Trazendo o mesmo conceito para o “lado de cá do balcão”, esse melhor custo-benefício impacta a vida de desenvolvedores e demais especialistas, uma vez que o uso da IA está cada vez mais presente no design da arquitetura de produtos e, por consequência, da governança dos ambientes digitais. Resumidamente, estamos falando na oportunidade de integrar nuvens de diferentes plataformas e, com esses insights gerados por meio de bases de dados cruzadas, obter maior produtividade e mais qualidade nas respostas. Tudo isso utilizando metadados formatados de maneira estruturada e facilitada como alicerce.
Para o desenvolvedor, lançar mão do machine learning é também permitir-se trabalhar em prompts focados na geração de códigos. Vimos a versão beta de um Conector vs. Code, no qual você define o que quer gerar e a IA é capaz de entender os comandos e convertê-los de linguagem natural para programação. Basta saber pedir e a ferramenta armazenará cada aprendizado, ampliando o seu próprio ecossistema. Pode parecer algo trivial, mas enxergamos aqui um diferencial de sucesso nos próximos anos para quem souber trabalhar nesta plataforma. É importante salientar que este novo método de trabalho exige também uma nova governança e já estamos formatando os nossos modelos de implantação de CoEs (Centros de Excelência) visando essa nova realidade.
Voltamos de San Francisco confiantes de que novas oportunidades estão surgindo e estamos acompanhando a forma que o mundo dos negócios vai abraçar tantos avanços. Não se trata apenas de recursos financeiros. É preciso ter estratégia e é nisso que podemos fazer a diferença aos nossos clientes. Dar valor aos dados em prol de entregas eficientes, robustas e personalizadas é uma das rotas centrais para uma transformação digital de sucesso.
