As empresas que ousam investir sem objetivos estratégicos estão a prestar um mau serviço a si mesmas. Foi o caso da Internet em 1995 e da Blockchain – e o mesmo acontece com o GPT-3.
Por Evan Schuman
Poucas tecnologias têm sido tão elogiadas pelos meios de comunicação social e pelo público em geral como o ChatGPT, e outras aplicações baseadas no GPT-3 estão atualmente a ser elogiadas. Vários decisores de TI no ambiente empresarial também saltaram para a tecnologia para desenvolverem as suas próprias aplicações. A história ensina-nos, no entanto, que as empresas podem facilmente sobrestimar ou sobrevalorizar-se se investirem fortemente em coisas que não correspondem aos seus objetivos estratégicos. Basta pensar na World Wide Web em meados da década de 1990 ou na tecnologia de cadeias de bloqueio (blockchain).
Nos primeiros anos da World Wide Web, quando falava com um executivo sobre o lançamento de um website e lhe perguntava quais eram os objetivos, ouvia imediatamente várias variações de respostas que deveriam fazer soar sinais de alarme:
- “Um dos nossos membros da direção leu sobre o assunto e insiste que tenhamos”.
- “O filho do nosso CEO não consegue parar de falar sobre o assunto”.
- “Todos os outros também o estão a fazer”.
Estas são exatamente as mesmas respostas que ouço hoje em relação ao GPT-3. O ChatGPT tem uma série de características impressionantes, mas não passa essencialmente de uma enorme base de dados com uma interface que imita efetivamente a comunicação humana. Também se poderia pensar na ferramenta como uma versão mais poderosa da intranet. A informação que é obtida via ChatGPT na maioria dos casos seria também fácil de encontrar com uma pesquisa “normal” no Google. No entanto, graças à ferramenta Generative AI, pode-se evitar ter de analisar dezenas de resultados de pesquisa para encontrar uma resposta específica.
A vantagem com o maior valor para as TI está nas interações de tipo humano. Em teoria, isto poderia levar à eliminação de tarefas de codificação elementares em muitos projetos de desenvolvimento de software. Afinal, a maioria destes projetos começa com um ditado executivo a um engenheiro: “Precisamos de um sistema que possa fazer XY. Faça isso acontecer”.
Alguns trabalhos de programação sofisticados não ficarão sem criatividade humana no futuro. Mas uma grande parte consistirá em tarefas tediosas e repetitivas. Poderia o GPT fazer isso por nós? Olhando para a desinformação e falhas que os sistemas GPT-3 têm fornecido até agora, a resposta tem de ser um rotundo não – ainda. Até estas questões serem resolvidas, existem perigos imprevisíveis na codificação de um chatbot GPT-3 – ou na sua libertação sobre os clientes.
Os CIO na fábrica de chocolate?
Há duas maneiras de ver como o GPT-3 pode ser implantado na empresa: de forma prescrita ou por tempo indeterminado. Dependendo da sua empresa, dos seus objetivos e não menos importante do seu orçamento, ambas as abordagens podem ser muito atrativas:
A abordagem prescritiva é mais simples e suscetível de produzir melhores resultados a curto prazo. O foco está no que o GPT-3 pode fazer hoje em dia para ajudar o seu negócio – por exemplo, possibilitando produtos ou serviços anteriormente inacessíveis.
A abordagem aberta é muito mais interessante. Aqui dá à sua equipa uma grande margem de manobra para experimentar o GPT-3 e descobrir de forma criativa o que é possível com a tecnologia. Contudo, esta abordagem também deve ter algumas limitações.
“Os CIO precisam de ser claros sobre o que querem alcançar com a utilização da tecnologia, caso contrário, os criadores envolver-se-ão num ciclo interminável de ideias malucas”, diz Scott Castle, chief strategy officer do especialista em análise Sisense. Ele acrescenta: “Os CIO precisam de filtrar estrategicamente ou tornar-se-ão o Willy Wonka na fábrica de chocolate”.
Roy Ben-Alta, especialista em análise e antigo diretor de IA da Meta, sabe como os CIO idealmente fazem: “A melhor maneira de abordar esta questão é pensar ao contrário do cliente: pergunte a si próprio que problema precisa de ser resolvido. O senão é que se quisermos entrar na tecnologia temos primeiro de investir muito dinheiro. A formação de modelos requer muitas GPU e são necessárias fontes de dados específicas para cada caso de utilização. Se estas não estiverem disponíveis, terá de determinar quanto custaria obtê-las”.
O elemento mais poderoso do GPT-3 é a sua codificação, ou interface, disse Ben-Alta. Mas para as empresas que tentam desenvolvê-lo, o problema não está lá – mas com os dados. “Um modelo analítico sobe e desce na qualidade dos dados. A integração de dados é sempre um problema e representa o maior desafio. Além disso, o formato e o tipo dos dados estão em constante evolução”.
Além disso, de acordo com Waqaas Al-Siddiq, CEO da empresa de saúde Biotricity, grande parte da complexidade surge quando se interage com os dados. O gestor dá um exemplo vívido de como as interações podem minar os modelos linguísticos: “Qualquer coisa que seja um pico ou uma anomalia – como três ou quatro desvios padrão da média – vai causar grandes dificuldades. Quanto mais variáveis, mais difícil se torna porque se necessita de mais dados. Mas como são anomalias, não será capaz de fornecer dados suficientes”.
O sonhar é permitido, mas…
O uso de modelos de linguagem GPT tem um enorme potencial – mas não se deve guiar pelas emoções. Jay Chakraborty, sócio da empresa de consultoria PwC, também o recomenda: “A sociedade tecnológica é fortemente caracterizada por um ‘Medo de faltar’, o medo de faltar. É uma espécie de nova versão da corrida ao ouro, da euforia dotcom e do Y2K. Só posso encorajar os CIO a experimentar e impulsionar o negócio com ideias e casos de utilização”.
A analista da Forrester Rowan Curran também está convencida do grande potencial do GPT-3. Contudo, adverte que os executivos devem encarar a tecnologia como mais um esforço estratégico: “Primeiro, dê um passo atrás e pergunte-se onde pode realmente utilizar a tecnologia e tirar partido dos seus pontos fortes. O GPT-3 oferece oportunidades potencialmente fantásticas para a inovação. No entanto, é essencial concentrar-se no que é praticável a curto prazo e descobrir o que é possível, em primeiro lugar. Na minha opinião, existem limites claros a isto: A utilização de chatbots GPT-3 para aplicações orientadas para o cliente é profundamente irresponsável aos meus olhos”.
Os grandes modelos linguísticos não são nada de novo, mas o front-end humano que está a entrar com o GPT-3 é muito mais do que isso. Isto tem inspirado muitos – não só dentro do mundo informático – a sonhar. Isto não é uma coisa má em si mesmo, no entanto, deveria estar de volta à realidade ao tomar decisões de investimento e ao definir as direções do projeto.