A Gartner prevê que as empresas utilizarão modelos de IA pequenos e específicos para tarefas três vezes mais do que os modelos de linguagem de grande escala, devido à sua maior precisão e eficiência em contextos empresariais específicos
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A Gartner prevê que, até 2027, as empresas passem a implementar modelos de Inteligência Artificial (IA) pequenos e específicos para tarefas, com um volume de utilização pelo menos três vezes superior ao dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) de uso generalista. Embora os LLM generalistas ofereçam capacidades linguísticas robustas, a sua precisão tende a diminuir em tarefas que exigem um contexto específico de domínio empresarial. “A diversidade de tarefas nos fluxos de trabalho das empresas e a necessidade de maior precisão estão a impulsionar a transição para modelos especializados, ajustados a funções específicas ou a dados de domínio”, afirma Sumit Agarwal, Vice-Presidente de Análise na Gartner. “Estes modelos mais específicos proporcionam respostas mais rápidas e consomem menos poder computacional, reduzindo os custos operacionais e de manutenção”. As organizações podem adaptar os LLM a tarefas específicas através de técnicas como retrieval-augmented generation (RAG) ou fine-tuning, criando, assim, modelos especializados. Neste processo, os dados empresariais assumem um papel fundamental, exigindo preparação, verificação de qualidade, controlo de versões e gestão adequada, de modo a garantir que os dados relevantes estão devidamente estruturados para os objetivos de afinação. Ao comercializarem os seus modelos proprietários, as empresas podem criar novas fontes de receita e, simultaneamente, promover um ecossistema mais interligado. De acordo com a Gartner, as empresas que pretendam adotar pequenos modelos de IA especializados devem começar por testar modelos contextualizados em áreas críticas, onde os LLM tenham demonstrado limitações em termos de qualidade ou rapidez. Devem ainda considerar abordagens compostas, utilizando vários modelos e etapas sempre que um único modelo não seja suficiente. É essencial reforçar a preparação de dados e investir na formação de equipas técnicas e funcionais, assegurando competências adequadas para uma implementação eficaz e alinhada com os objetivos do negócio. |
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