Você está usando corretamente as IAs em seu ambiente de trabalho?

Em um relatório feito recentemente pela McKinsey, foi divulgado que 72% das empresas ao redor do mundo utilizam Inteligência Artificial em ao menos uma de suas tarefas, enquanto 65% fazem uso de IA Generativa. Será que todas estão tirando o maior desempenho desses avanços?

Em 2018, quando começou o ‘hype’ inicial desta tecnologia no Brasil, as empresas buscavam lawtech ou legaltech que utilizavam IA, mesmo que ainda não soubessem como ela poderia auxiliar no dia a dia. Passada essa empolgação e com o desenvolvimento da IA Generativa, a tecnologia ficou mais acessível e muito mais modulável com a necessidade do ambiente de trabalho, o que justifica o crescimento de 33% na adoção de IAs nos últimos 10 meses segundo a pesquisa feita pela consultoria americana.

No entanto, principalmente no Brasil, ainda há um uso muito deficitário desta tecnologia pelos escritórios de advocacia, principalmente pela falta de confiança em treiná-la com dados sensíveis de processos. Isso acarreta em um aproveitamento abaixo do real potencial do que a IA pode proporcionar.

Organizar dados é essencial

“Não adianta eu ter a melhor IA Generativa, o melhor LLM (Large Language Model), seja o Gemini ou o ChatGPT, se eu não tenho uma base organizada”, declarou Caio Santos, CEO da Data Lawyer, no episódio mais recente do podcast Legaltech Chat, produzido pela Ativa e pela Data Lawyer. A grande questão desta tecnologia é que quanto mais treinada e melhor refinada, o resultado que entrega tende a ser cada vez mais preciso. Por isso, ter uma base de dados robusta é a chave para que as IAs Generativas destravem todo seu potencial.

Nos dias de hoje, grande parte dos dados gerados por dispositivos eletrônicos são considerados dados não estruturados. Em outras palavras, são vídeos, imagens ou textos nos quais o conteúdo não segue um modelo predefinido e, a priori, não é categorizável. A Inteligência Artificial aparece para auxiliar na transformação daquilo que não é estruturado em um dado que seja passível de leitura e de integração com diversas outras informações que também são categorizadas.

Ou seja, a etapa da organização e classificação desses dados, principalmente quando não estão estruturados, é essencial para que a IA Generativa possa ser “alimentada” e entender melhor o contexto da situação na qual quer aplicá-la.

Refinamento constante para o menor desvio

Por ser uma tecnologia que lida com análises e até mesmo criações, é normal terem desvios nos resultados apresentados. Para mitigar esses erros, o treinamento da IA Generativa é um pilar inegociável ao inseri-la no ambiente profissional, principalmente.

Ter uma base de dados organizada e pré-treinada é uma das formas de diminuir alucinações nos outputs que a IA apresenta. Portanto, antes de “colocar a mão na massa”, é necessário realizar uma faxina em seu database para possibilitar que seja usado nos modelos conversacionais. Após isso, o processo de refinamento de dados é uma constante para que a resposta que a IA Generativa apresenta seja a melhor possível.

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