Desafios que a “IA Generativa” traz para as empresas

 A IA generativa apresenta inúmeras possibilidades de melhorar produtividade e performance nos negócios, mas também traz inúmeros desafios e ameaças, como o potencial para “deepfakes”, questões de direitos autorais e outros usos maliciosos da tecnologia de IA generativa direcionados contra a sua organização. Alguns desses desafios incluem:

Ética e Responsabilidade: A geração de conteúdo por IA, especialmente em casos de deepfakes ou manipulação de mídia, levanta preocupações éticas. As empresas precisam garantir o uso responsável da tecnologia e considerar as implicações éticas de criar conteúdo sintético.

Vieses e Discriminação: Se os conjuntos de dados usados para treinar modelos de IA generativa contiverem vieses, isso pode ser refletido nos resultados gerados. As empresas precisam estar cientes desses vieses e trabalhar ativamente para mitigá-los, garantindo a equidade e a imparcialidade nos resultados.

Segurança e Privacidade: A criação de conteúdo gerado por IA pode ser explorada para ataques de segurança, como deepfake de áudio ou vídeo para enganar sistemas de autenticação. As empresas precisam fortalecer as medidas de segurança para proteger contra o uso indevido dessa tecnologia.

Qualidade e Confiabilidade: A qualidade do conteúdo gerado por IA nem sempre é garantida. Pode haver casos em que a IA produza resultados inesperados, inadequados ou de baixa qualidade. As empresas precisam monitorar e garantir a confiabilidade do conteúdo gerado.

Treinamento e Aprendizado Contínuo: Os modelos de IA generativa exigem treinamento adequado, e o aprendizado contínuo é muitas vezes necessário para acompanhar mudanças nos dados de entrada e nas demandas do usuário. Isso requer recursos significativos em termos de hardware, software e expertise técnica.

Transparência e Interpretabilidade: Muitos modelos de IA generativa são considerados “caixas-pretas” devido à sua complexidade. A falta de transparência e interpretabilidade pode dificultar a compreensão de como as decisões são tomadas, o que é crucial, especialmente em casos sensíveis.

Aspectos Legais: A criação e distribuição de conteúdo gerado por IA podem levantar questões legais, especialmente em relação a direitos autorais, propriedade intelectual e responsabilidade por danos causados por informações falsas ou enganosas.

Aceitação Social: A aceitação social de tecnologias generativas, especialmente quando se trata de automação de tarefas criativas, pode ser um desafio. Compreender e abordar as preocupações do público em relação à substituição de empregos ou à manipulação de conteúdo é essencial.

Em indústrias específicas, o impacto da IA generativa tem impactado mais rapidamente as empresas trazendo uma necessidade urgente de adaptação à tecnologia, como é o caso do setor de marketing e mídia, por exemplo. De acordo com a Gartner espera-se que:

• Até 2025, 30% das mensagens de marketing enviadas por organizações de grande porte serão geradas sinteticamente. Em 2022, esse número era inferior a 2%;
• Até 2030, um filme de grande sucesso será criado com mais de 90% de imagens geradas por IA (texto para vídeo), acima dos 0% em 2022.

Ou seja, as empresas ou áreas de marketing e mídia que não estiverem investindo nesta tecnologia terão sérias dificuldades de se manter no mercado nos próximos anos.

Em resumo, o investimento na IA generativa é uma estratégia vital para empresas que buscam se destacar no atual cenário empresarial dinâmico. As vantagens oferecidas pela inovação e eficiência operacional superam os desafios associados, desde que sejam adotadas práticas éticas e responsáveis. Ao fazê-lo, as empresas estarão preparadas para enfrentar os desafios do futuro e colher os benefícios duradouros que a IA generativa pode proporcionar ao sucesso empresarial.