Há meses que os alertas sobre o entusiasmo em torno da inteligência artificial se fazem ouvir. Sam Altman, cofundador e CEO da OpenAI, a empresa que mais tem contribuído para o "boom" da IA generativo com as tecnologias que suportam o ChatGPT, tem sido uma das vozes a deixar mensagens nesse sentido. Numa declaração recente frisou que “entre os dez anos que já estamos a operar e as muitas décadas que temos pela frente, vão existir altos e baixos”.

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Os mesmos alertas têm sido deixados por entidades oficiais, como o Comité de Política Financeira do Banco da Inglaterra, que admite “um risco crescente de correção repentina» do mercado”. Na análise do banco central britânico pesam, como agravantes deste risco, constrangimentos nas cadeias de abastecimento, dados e matérias-primas, que podem afetar a capacidade de responder à procura.

Num artigo que reúne estes e outros dados, o El País junta aos fatores que podem fazer a "bolha" em torno da IA rebentar sem aviso, o ritmo desproporcional entre o desenvolvimento de modelos e as capacidades para implementá-los e torná-los bem sucedidos, mesmo com o crescimento acelerado dos investimentos nesta área.

“A IA está aí e é necessária, mas muitos projetos fracassam”, sublinhou Justas Morkunas, diretor da Nexus.ai num evento que o diário acompanhou, a apresentação do complexo tecnológico de Vilna Ciber City.

Números citados pelo mesmo responsável da empresa de plataformas e soluções empresariais integradas, mostram que no ano passado 33% das empresas utilizavam IA generativa. Este ano estão nessa condição 71%. No entanto, o mesmo estudo da McKinsey também mostra que 74 em cada 100 empresas admitem não estar a crescer com estas ferramentas, ou porque não conseguem ou porque não sabem como fazê-lo.

95% dos projetos de IA estão a falhar. E a culpa não é da tecnologia
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O diretor da Nexos.ai aconselha por isso às empresas que façam quatro perguntas quando definem as suas estratégias para a IA: “A IA vale a pena? Devemos desenvolvê-la ou comprá-la? Como torná-la segura e acessível? E como medir os resultados?”. Depois de orientar a estratégia em função da resposta a estas quatro perguntas “comece com pouco e aprenda rápido”, recomenda.

Em Espanha dados de outra análise (Galtea - plataforma que valida soluções de IA generativa para empresas) mostram que 50% das empresas já utilizam IA generativa, acima da média europeia de 42%, mas a mesma análise também alerta que muitos projetos ficam na fase piloto e não conseguem ser implementados com sucesso.

“A verdadeira chave para escalar a IA generativa não é apenas criar protótipos, mas demonstrar que eles podem se comportar de maneira consistente, segura e transparente em ambientes reais”, defende Jorge Palomar, diretor executivo da Galtea. Nessa tarefa, as empresas hoje encontram quatro obstáculos principais, que muitas vezes comprometem o sucesso ou escala dos projetos: fiabilidade, acompanhamento, eficiência e compliance.

Em Portugal, um estudo da McKinsey divulgado no ano passado concluiu que a automação e IA Generativa são oportunidades para um "impacto quântico" para melhorar os níveis de produtividade em Portugal e o impacto dessa variável no PIB. A oportunidade só pode ser concretizada com uma aposta rápida na requalificação e na realocação da força do trabalho, indicava a mesma análise.

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