Tem dinheiro para empresas de inteligência artificial. No entanto, ele ainda está concentrado nas mãos dos principais players do setor. Segundo o estudo “The Gen AI Impact in LatAm”, realizado pela Grão em parceria com o Cubo e a AWS, os investimentos em IA Generativa somaram US$ 41,7 bilhões nos últimos quatro anos. Porém, 54% do capital está nas mãos de três empresas: a OpenAI (com 21,4% dos investimentos no período), a Anthropic (com 18,9%) e a xAI (com 13,3%).
Mais de 90% dos fundos de venture capital veem o cenário da América Latina como mais favorável à camada de aplicações do que aos modelos fundamentais (como os LLMs). Isso se deve à combinação de escassez de capital e aos altos custos associados ao treinamento desses modelos. Além disso, 60% desses fundos acreditam que as startups de IA Generativa estão sendo precificadas a um prêmio de valuation em comparação às startups que não utilizam essa tecnologia.
Sung Lim, CIO da Grão, ressalta que o avanço da IA Generativa pode adicionar até US$ 4,4 trilhões por ano à economia global, conforme dados da McKinsey. “Estamos apenas no início de uma profunda transformação tecnológica. Essa revolução abre portas para muitas oportunidades, especialmente na América Latina”, afirma.
O executivo observa que o avanço do setor atrai talentos e empreendedores em busca de construir soluções inovadoras e de alto impacto para a economia. “Acreditamos que os efeitos dessa tecnologia serão profundos e abrangentes, transformando a forma como as empresas operam e como as pessoas vivem e trabalham”, pontua.
A pesquisa destaca o papel do Brasil nesse cenário, uma vez que o país planeja acelerar seus investimentos em IA para competir com as principais nações. O Plano IA para o Bem de Todos, iniciativa do governo federal com o objetivo de impulsionar o desenvolvimento e a implementação de tecnologias de inteligência artificial no Brasil, prevê investimentos de R$ 23,03 bilhões até 2028.
De acordo com o estudo, os segmentos que mais podem se beneficiar do avanço da IA Generativa são marketing, vendas e atendimento ao cliente, citados por 58% dos fundos de venture capital e startups. Na sequência, estão saúde (48%), serviços financeiros (47%), educação (45%) e jurídico (42%).
IA responsável
O relatório oferece uma visão ampla do setor, destacando as oportunidades e os obstáculos enfrentados por fundos, startups e empresas na incorporação da tecnologia. Na América Latina, mais de 90% das corporações e 95% das startups já usam ou planejam integrar a IA Generativa em suas operações diárias. No entanto, a adoção dessa tecnologia ainda enfrenta desafios, como questões de segurança, privacidade de dados e a confiabilidade dos resultados.
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Para aproveitar ao máximo o potencial da tecnologia e gerar valor para pessoas e negócios em toda a economia, as empresas precisarão superar uma série de desafios. O relatório destaca que a proliferação da IA levanta riscos de desinformação e privacidade, e que ao longo da última década, o número de incidentes relacionados à IA relatados aumentou de forma significativa.
A pesquisa também aponta que os preconceitos sociais podem ser amplificados por modelos fundamentais, como os LLMs. Vieses inconscientes presentes nos conjuntos de dados podem reforçar estereótipos e gerar conteúdos discriminatórios. Nesse contexto, o interesse em uma IA responsável aumentou desde o lançamento do ChatGPT. O relatório considera essencial estabelecer princípios para orientar o uso de IA de alto risco, com o objetivo de garantir a segurança e o bem-estar da sociedade.
“Aprendemos que os LLMs, grandes modelos de linguagem, são excelentes para muitas tarefas, mas não para todas”, afirma Ian Kraskoff, fundador e CEO da CloudHumans, em nota. A ClaudIA, agente de atendimento da CloudHumans baseada em linguagem neural, consegue responder a perguntas gerais e entender as intenções dos usuários. Em paralelo, a empresa também desenvolveu o Eddie, um agente de atendimento que não utiliza LLMs. Ele foi criado para buscar informações específicas do cliente final através de APIs de sistemas como Zapier e Google Sheets, oferecendo respostas mais precisas e personalizadas, e eliminando o risco de alucinações.
O estudo identifica pilares-chave para o desenvolvimento e a adoção de uma IA responsável:
- Explicabilidade: Assegurar que as decisões tomadas por sistemas de IA possam ser facilmente compreendidas por humanos.
- Justiça: Garantir que os sistemas e modelos de IA sejam imparciais e não discriminatórios.
- Responsabilidade: Estabelecer mecanismos claros para atribuir responsabilidade e supervisão sobre as decisões tomadas por IA.
- Transparência: Manter abertura sobre o design, os dados e o processo de desenvolvimento dos sistemas de IA.
- Privacidade: Proteger os dados pessoais dos indivíduos e garantir a segurança dos sistemas de IA.
Esses pilares são fundamentais para assegurar que a IA seja desenvolvida e utilizada de maneira ética e responsável.
