No cenário atual da tecnologia, onde a inteligência artificial (IA) se tornou um tópico central de discussão, é fundamental que as empresas compreendam como manobrar em meio à abundância de informações disponíveis. Durante o evento TechCrunch Disrupt 2024, Chet Kapoor, presidente e CEO da DataStax, destacou a interdependência entre IA e dados, enfatizando que “não existe IA sem dados, não existe IA sem dados não estruturados e não existe IA sem dados não estruturados em grande escala”. Este comentário serviu como ponto de partida para uma conversa que abordou as complexidades da gestão de dados e suas aplicações em IA generativa. Kapoor estava acompanhado de Vanessa Larco, parceira da NEA, uma renomada empresa de capital de risco, e George Fraser, CEO da Fivetran, plataforma de integração de dados. A discussão, rica em insights, focou na qualidade dos dados, na importância de dados em tempo real e nos desafios que as empresas enfrentam em sua jornada para implementar a IA generativa eficazmente.
priorizar adequação ao mercado de produto em vez de escala prematura
Uma das mensagens mais impactantes desse painel foi a necessidade de priorizar a adequação ao mercado do produto em detrimento da escalabilidade, especialmente considerando que a IA está em suas fases iniciais de desenvolvimento. A orientação para as organizações que desejam adentrar o vasto mar da IA generativa é clara: evitar a ambição excessiva no início e, ao invés disso, concentrar-se em progressos práticos e incrementais. Isso se torna extremamente relevante, uma vez que as empresas nativas de dados ainda estão compreendendo as sutilezas dessa nova tecnologia e a maneira como ela se relaciona com seus objetivos comerciais.
Kapoor ressaltou que o principal motor por trás da IA generativa são as pessoas. Ele afirmou que as equipes dedicadas à construção dos primeiros projetos não estão simplesmente seguindo manuais, mas, na verdade, estão escrevendo um novo manual sobre como implementar aplicações de IA generativa. Essa abordagem prática é necessária, dado que os desafios enfrentados pelas empresas variam enormemente de setor para setor, o que torna as soluções universais, na maioria das vezes, ineficazes no âmbito da aplicação.
um enfoque prático e a importância de começar pequeno
No entanto, o êxito na aplicação da IA generativa não se limita apenas à compreensão do papel dos dados, mas também à maneira como as empresas abordam esses dados. Larco sugeriu uma estratégia simples, mas pragmática: “Trabalhe de trás para frente em relação ao que você está tentando alcançar — quais problemas está intentando resolver e quais dados você realmente precisa?”. Esta abordagem contrasta com a tentativa de aplicar inteiramente a IA generativa em toda a organização de uma só vez, o que pode resultar em uma confusão cara e imprecisa. “Comece pequeno”, enfatizou Larco, apontando que muitas empresas estão iniciando processos internos com objetivos específicos, alinhando dados pertinentes ao que pretendem realizar.
Fraser, cuja trajetória na Fivetran se estende por 12 anos, ressaltou que as organizações devem concentrar seus esforços na resolução de questões imediatas, presentes em seu dia a dia. Ele enfatizou: “Resolva apenas os problemas que você tem hoje; esse é o mantra”. Fraser adverte que os custos de inovação frequentemente estão ligados a projetos que falharam, e não a aqueles que tiveram sucesso, sublinhando que tais lições são frequentemente mais visíveis em retrospecto. Portanto, mesmo que as aplicações iniciais de IA generativa mostrem um potencial imenso, elas ainda não revolucionaram a forma como vivemos e trabalhamos.
uma nova era para a inteligência artificial generativa
Kapoor descreveu o presente como uma era semelhante à popularidade de jogos como Angry Birds, sugerindo que, embora envolvente, a IA generativa ainda não alterou drasticamente a vida dos usuários. “Este ano, cada empresa com a qual trabalho está colocando algo em produção — pequenos projetos internos, mas integrando-as à operação. Isso se deve ao trabalho contínuo em aperfeiçoar processos e entender como formar as equipes necessárias para que essa implementação funcione”, relatou Kapoor. Ele previu que o próximo ano será a “ano da transformação”, quando as empresas começarão a desenvolver aplicativos que impactarão de maneira significativa seus modelos de negócio.
Em conclusão, enquanto a inteligência artificial generativa continua a expandir suas fronteiras, as lições discutidas durante o TechCrunch Disrupt 2024 ressoam com clareza. Para ter sucesso neste campo dinâmico, as empresas precisam equilibrar suas ambições com um foco pragmático, começando com pequenos passos e buscando um entendimento profundo de como seus dados podem ser utilizados de forma eficaz. Essa abordagem prudente não apenas aliviará a carga da sobrecarga de dados, como também facilitará uma jornada mais segura rumo à inovação em IA, permitindo que as empresas não apenas sonhem, mas implementem soluções que realmente façam a diferença.
