O Poder da IA Generativa no Mundo Corporativo

[PT-BR]

A recente publica??o do "Technology Radar" da Thoughtworks em seu Volume 31 traz uma série de dicas/orienta??es/recomenda??es (como você preferir chamar) sobre as tendências/consolida??es/cuidados que toda lideran?a de T.I. deve (ao menos deveria – ter em seu radar). ?

Como já era de se esperar, IA Generativa "domina a pauta” em quase que em todas as esferas.

Come?o aqui uma série postagens de 10 posts com o desafio de “sumarizar” alguns dos pontos que me “saltaram a vista” lendo o material como um todo. N?o se trata de uma lista escrita em pedra, ou que sejam os 10 mais importantes de todo trabalho, mas 10 que anotei em minha leitura e achei pertinente compartilhar.

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(Parte 1/10): O Poder da IA Generativa no Mundo Corporativo

Quando eu olho para alguns benchmarks de mercado, quando falamos do uso de IA generativa no mundo coorporativo parece que o único caso de uso aplicável é “chatbot”. Isso n?o procede, apesar de ser um bom tipo de aplica??o.

O uso da IA generativa evoluiu rapidamente, com empresas adotando ferramentas avan?adas, como bancos de dados vetoriais e sistemas de seguran?a (guardrails), para aumentar a precis?o e confiabilidade dos resultados.

Entre 12 e 15 meses atrás, em palestras eu comentava que este era um mercado que tinha tudo para crescer (e cresceu) e logo veríamos novas áreas sendo criadas nas empresas, especializadas nesta disciplina e quando pesquisamos aqui no Linkedin, podemos perceber que esta é a realidade de 2024 e n?o será diferente em 2025.

Exemplos de aplica??o: Empresas financeiras podem utilizar IA para processar grandes volumes de dados, aplicando seguran?a e precis?o para prevenir fraudes, enquanto sistemas de atendimento ao cliente usam IA para responder a perguntas complexas com eficiência e rapidez. Sim, os assistentes s?o a febre do momento, eles s?o muito flexíveis e podem ser especializados para diversas áreas, como:

• Jurídico (cria??o e analise de contratos e pe?as judiciais);
• Educa??o (cria??o e corre??o em massa de quest?es/provas);
• Financeiro (previsto x realizado em or?amento e fluxo de caixa);
• Gente e Gest?o (análise e avalia??o de performance).

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Tem outros casos práticos? Comenta aí.

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[EN-US]

The new edition of Thoughtworks’ Technology Radar (Volume 31) provides essential insights into trends, directions, and concerns that every IT leader needs—or at least should—monitor closely. Generative AI is no surprise at the center of discussions, permeating almost every sphere of debate.

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With this publication, I’m starting a series of 10 posts where I share the points that caught my attention the most. This is not a definitive list or the “10 commandments” of the report, but a summary of the ideas that I found most valuable and deserve to be shared here. Let’s explore together what the Radar highlights as the following movements in our field!

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When I look at some market benchmarks and discuss the use of generative AI in the corporate world, it seems that the only applicable use case is “chatbot.” This is not true, despite being a good type of application.

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The use of generative AI has evolved rapidly, with companies adopting advanced tools, such as vector databases and security systems (guardrails), to increase the accuracy and reliability of results.

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Between 12 and 15 months ago, in lectures, I commented that this market had everything to grow (and it did) and that we would soon see new areas being created in companies specialized in this discipline. When we search here on LinkedIn, we can see that this is the reality of 2024 and will be no different in 2025.

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Application examples: Financial companies can use AI to process large volumes of data, applying security and precision to prevent fraud, while customer service systems use AI to answer complex questions efficiently and quickly. Yes, assistants are all the rage at the moment. They are very flexible and can be specialized in various areas, such as:

• Legal (creation and analysis of contracts and legal documents);
• Education (creation and mass correction of questions/tests);
• Finance (expected vs. actual in budget and cash flow);
• People and Management (analysis and performance evaluation).

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Do you have other practical cases? Leave a comment!

#TechTrends #Inova??o #Inova??oTecnológica #Lideran?aModerna #InteligênciaArtificial