IA geral x IA especializada: qual é a opção mais adequada para a sua empresa?

Modelos especializados de aprendizado de máquina são adaptados às necessidades específicas dos negócios e às preferências dos clientes, com um nível de personalização que as soluções genéricas de IA não conseguem igualar. Embora os modelos genéricos de IA sejam versáteis, eles apresentam limitações em suas possíveis aplicações e podem precisar ser otimizados para uma tarefa ou domínio específico. Consequentemente, seu desempenho pode ser limitado em comparação com modelos especializados, projetados para um caso de uso específico.  

À medida que as empresas passam a contar cada vez mais com estratégias baseadas em dados e a implementar a IA em fluxos de trabalho específicos, a adoção de IA especializada tem registrado um aumento significativo, com uma projeção recente sugerindo um crescimento de vários bilhões de dólares no mercado nos próximos anos. 

IA híbrida 

No centro desse avanço está a IA híbrida, que combina sistemas tradicionais baseados em regras com técnicas modernas de aprendizado de máquina. Isso remonta aos primórdios da pesquisa em inteligência artificial, quando as limitações das abordagens puramente simbólicas ou estatísticas se tornaram evidentes.  

Ao combinar a explicabilidade e o determinismo dos sistemas baseados em regras com o poder preditivo e a adaptabilidade do aprendizado de máquina, os modelos híbridos de IA oferecem o melhor dos dois mundos. Os modelos especializados, um subconjunto da IA híbrida, são projetados com um domínio ou tarefa específica em mente, aprimorando o desempenho e a eficiência em contextos empresariais específicos.  

Embora os modelos pré-treinados e a IA generativa tenham ajudado a reduzir o tempo de lançamento de novas aplicações no mercado, muitas vezes eles não atendem plenamente a casos de negócios específicos e não são a resposta para todos os casos de uso de IA. É por isso que a IA especializada se tornou a opção preferida de muitas empresas; ela promete revolucionar os setores por meio da automação e do fornecimento de soluções inteligentes e personalizadas que são específicas, adaptáveis e escaláveis.  

Os diferentes tipos de modelos de IA 

Modelos de base 

Os modelos de IA de base são aqueles que estão por trás de sistemas genéricos de IA, capazes de serem adaptados a uma variedade de tarefas que podem ou não ter sido previstas pelo desenvolvedor do modelo, como o reconhecimento de padrões ou a automação de processos básicos sem intervenção humana. Eles funcionam aplicando algoritmos a dados de entrada para realizar as tarefas para as quais foram programados.  

Os modelos de base são, por vezes, chamados de modelos tradicionais ou IA de uso geral; todos eles começam como modelos de entrada pré-configurados de caráter geral e podem se tornar mais avançados por meio de treinamento adicional.  

Modelos generativos 

Os modelos de IA generativa se concentram na criação de novos conteúdos ou dados com base no que aprenderam a partir de vastos conjuntos de dados. Em contrapartida, a IA híbrida enfatiza a integração do aprendizado de máquina com regras ou lógicas específicas de cada domínio.  

Essa distinção é crucial para empresas que precisam não apenas da geração de dados, mas também da aplicação de uma lógica complexa baseada em regras, que a IA generativa por si só talvez não consiga atender adequadamente. A utilidade da IA generativa em aplicações empresariais também pode ser limitada por sua natureza padronizada, que muitas vezes carece da flexibilidade necessária para casos de negócios específicos. 

Modelos de linguagem de grande porte 

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) fazem parte da área de aprendizado profundo e também são um tipo de IA generativa. Um LLM é um modelo estatístico de linguagem que estima a probabilidade de uma sequência de palavras aparecerem juntas em um determinado contexto, que geralmente é fornecido na forma de um diálogo falado ou por meio de um texto escrito.  

Modelos especializados 

Os modelos especializados são projetados e treinados para realizar uma tarefa específica ou operar dentro de um determinado domínio com eficiência e precisão. Ao contrário dos modelos gerais de IA, que visam lidar com uma ampla gama de funções com graus variados de proficiência, os modelos especializados de IA concentram-se em um conjunto restrito de capacidades, muitas vezes adaptados às necessidades e desafios específicos de um determinado setor, aplicação ou empresa, a fim de alcançar um desempenho superior.  

Entre os exemplos de modelos especializados estão o SpaCy, uma ferramenta popular de NER conhecida por sua capacidade de lidar com uma ampla variedade de idiomas, e o IBM Granite, um modelo de base exclusivamente decodificador para tarefas de IA generativa, pronto para uso corporativo.  

Veja a seguir como todos esses diferentes tipos de modelos se encaixam no âmbito da IA:

Analisando as vantagens, as desvantagens e os aspectos intermediários 

Ao decidir se devem implementar modelos especializados de IA, as empresas devem avaliar vários fatores, incluindo as diferentes vantagens e desvantagens no contexto de suas operações.  

Analisar o seu caso de negócios específico para IA especializada ajudará você a determinar se os pontos a seguir se aplicam à sua situação. Como sempre, contar com a ajuda de um especialista externo pode ajudá-lo a tomar a decisão certa sobre se os modelos especializados são a opção mais adequada para você. 

As vantagens 

Os modelos especializados são adaptados às necessidades das empresas 

A vantagem mais óbvia é que a IA especializada é adaptada a um caso de uso ou necessidade de negócios mais específico. Ela oferece personalização incomparável, permitindo que as empresas ajustem parâmetros e funcionalidades para se alinharem perfeitamente aos seus desafios. Essa abordagem sob medida garante que o sistema de IA seja capaz de lidar com as nuances das operações, da base de clientes ou da linha de produtos de uma empresa, levando a resultados mais eficazes e eficientes. 

Por exemplo, uma empresa de varejo pode desenvolver um modelo de IA para prever os padrões de compra dos clientes com base em seus dados, o que leva a uma gestão de estoque mais precisa e a estratégias de marketing direcionadas. Esse nível de personalização não é possível com soluções de IA prontas para uso, que geralmente são projetadas para atender a uma ampla gama de aplicações. 

Os modelos especializados têm um design mais aerodinâmico  

Os modelos especializados de IA geralmente apresentam uma arquitetura mais enxuta e menos complexa do que seus equivalentes genéricos. Essa simplicidade decorre do fato de que o modelo precisa apenas apresentar bom desempenho em um conjunto restrito de tarefas ou dados, o que permite a remoção de componentes e camadas desnecessários que seriam exigidos para um escopo de aplicação mais amplo. Uma arquitetura mais simples torna o modelo mais fácil de entender e manter, além de reduzir o tempo de desenvolvimento e depuração, possibilitando ciclos mais rápidos de implantação e iteração. 

Os modelos especializados são mais econômicos 

A utilização de modelos especializados de IA pode ser significativamente mais econômica do que a de seus equivalentes genéricos. Como esses modelos são adaptados a tarefas específicas, exigem menos poder computacional para serem treinados e executados, o que se traduz em custos mais baixos de computação em nuvem e processamento de dados. Além disso, a eficiência dos modelos especializados permite que eles alcancem os resultados desejados com menos recursos, reduzindo ainda mais as despesas operacionais. Esse aspecto de economia de custos é particularmente benéfico para as PMEs com orçamentos limitados para a integração da IA. 

Os modelos especializados também apresentam custos de infraestrutura mais baixos quando comparados à implementação de modelos genéricos de grande porte, como o GPT-4. Os modelos especializados de IA são otimizados para tarefas específicas, o que lhes permite funcionar de maneira eficaz em hardware menos potente ou em ambientes baseados na nuvem.  

Isso pode reduzir significativamente a necessidade de recursos computacionais caros e de alto desempenho, tornando a IA acessível a empresas de todos os tamanhos. Por exemplo, uma IA de atendimento ao cliente projetada para compreender e responder a consultas em um setor específico pode ser muito menor e exigir menos recursos do que um modelo projetado para abranger todos os setores possíveis. 

Embora os modelos especializados possam ser mais caros de implementar inicialmente devido aos requisitos de treinamento, esses custos são compensados pela eficiência de custo a longo prazo.  

Os modelos especializados têm maior durabilidade 

Modelos especializados de IA proporcionam às empresas maior agilidade e a capacidade de se adaptar aos avanços tecnológicos. Quando surge uma nova tecnologia ou metodologia, as empresas podem atualizar ou substituir partes de seus sistemas especializados de IA com mais facilidade, sem precisar reformular o modelo inteiro.  

Essa abordagem modular não apenas garante que a solução de IA permaneça na vanguarda, mas também prolonga a vida útil do modelo, permitindo melhorias contínuas e adaptabilidade a ambientes ou objetivos de negócios em constante mudança. Essa flexibilidade é uma vantagem crucial nos negócios, onde estar à frente das tendências pode ser a diferença entre liderar o mercado e ficar para trás. 

As desvantagens 

Modelos especializados exigem treinamento extensivo 

Modelos especializados de IA exigem um treinamento substancial para atingir o nível desejado de precisão e eficácia. Esse processo envolve a seleção de grandes conjuntos de dados altamente relevantes para o caso de negócios específico ou o setor para o qual o modelo foi projetado.  

O treinamento desses modelos pode exigir muitos recursos, exigindo não apenas um poder computacional significativo, mas também tempo e conhecimento especializado para gerenciar o processo de treinamento de forma eficaz. Isso pode ser um obstáculo à implantação rápida para empresas que precisam de mais conhecimento interno ou acesso a dados.  

Os modelos especializados apresentam especificidade vertical 

A dedicação a um setor específico traz a vantagem de uma alta especialização, mas também a limitação de uma flexibilidade reduzida. Os modelos de IA especializados são projetados para se destacarem em um domínio restrito, o que significa que podem não apresentar um bom desempenho fora do escopo para o qual foram concebidos.  

Essa especificidade setorial exige que as empresas invistam em vários modelos especializados para abranger diferentes aspectos de suas operações, o que aumenta a complexidade e os custos. Adaptar cada modelo a um setor específico implica um ciclo de desenvolvimento mais longo, já que cada modelo precisa ser projetado, treinado e otimizado individualmente. 

Modelos especializados exigem programação  

O desenvolvimento e a manutenção de modelos especializados de IA exigem habilidades específicas de programação e um profundo conhecimento tanto das tecnologias de IA quanto do domínio específico ao qual o modelo se destina. Essa especialização pode representar um desafio para empresas que não contam com expertise interna no desenvolvimento de modelos de IA.  

Essa lacuna pode ser superada com a contratação de consultores externos ou prestadores de serviços. Embora essa abordagem possa aumentar o custo e a complexidade da implantação de soluções especializadas em IA, trabalhar com o parceiro certo, que possua experiência na área de IA especializada, pode ajudá-lo a superar quaisquer lacunas de conhecimento ou experiência existentes em sua organização. 

A parceria entre a Getronics e a WATsNEXT, que analisaremos com mais detalhes, é um exemplo de como a expertise especializada de prestadores de serviços terceirizados pode ser utilizada para implementar modelos especializados que geram resultados sólidos.  

Os modelos especializados dependem fortemente dos dados 

A dependência de dados provenientes de modelos especializados de IA é uma faca de dois gumes. Por um lado, permite que esses modelos ofereçam soluções altamente personalizadas; por outro lado, exige práticas robustas de governança de dados para garantir a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados. 

A eficácia dos modelos especializados de IA está diretamente ligada à disponibilidade e à integridade dos dados relevantes, tornando a governança de dados um componente essencial de sua implantação. As empresas devem investir em sistemas e processos para gerenciar a coleta, o armazenamento, o processamento e a análise de dados, garantindo a conformidade com os requisitos regulatórios e os padrões éticos. Isso acrescenta uma camada adicional de complexidade e custo à implementação de IA personalizada.  

Os intermediários 

Os modelos especializados levam mais tempo para serem implementados 

A configuração de sistemas especializados de IA pode ser um processo demorado, pois exige uma análise detalhada e uma compreensão das tarefas específicas que se destina a automatizar. Essa granularidade no projeto e na implementação exige um aprofundamento nas nuances do processo que se pretende otimizar, o que resulta em fases preliminares mais longas.  

No entanto, o outro lado dessa abordagem detalhada é que a infraestrutura necessária para dar suporte à IA especializada costuma ser menor e mais direcionada do que a necessária para aplicações mais amplas de IA. Essa especificidade pode, na verdade, levar a uma redução no tempo e nos recursos necessários para a entrega e a implementação, uma vez concluída a configuração inicial.  

A parceria com um fornecedor que possua ampla experiência na implantação de IA especializada pode acelerar significativamente esse processo, aproveitando seu conhecimento e experiência para agilizar a configuração.  

Modelos especializados nem sempre funcionam 

Os modelos de IA generalizados oferecem uma ampla gama de aplicações, mas podem se mostrar insuficientes quando se trata de atender às necessidades específicas de cada organização. Se um modelo generalizado se mostrar inadequado, nem sempre é viável modificá-lo para atender a requisitos específicos, o que muitas vezes exige recomeçar do zero.  

É nesse ponto que os modelos especializados de IA se destacam; eles são projetados, por natureza, para serem personalizados e adaptados às necessidades específicas de uma empresa. Essa adaptabilidade, no entanto, é uma faca de dois gumes. Embora permita que a IA seja ajustada com precisão às necessidades atuais da empresa, garantindo um alto grau de relevância e eficácia, isso também significa que a empresa deve estar preparada para atualizar e ajustar continuamente o sistema de IA, a fim de acompanhar tanto as mudanças internas quanto o rápido desenvolvimento da própria IA.  

Essa necessidade contínua de adaptação pode exigir um investimento significativo de tempo e recursos, mas também oferece a oportunidade de o sistema de IA permanecer na vanguarda da tecnologia, proporcionando uma vantagem competitiva e garantindo que os investimentos da empresa em IA continuem a gerar benefícios tangíveis. 

A IA especializada é a opção certa? Depende do contexto  

Um exemplo particularmente interessante de IA especializada em ação é um projeto recente de inteligência de mercado realizado pela empresa alemã de energia ABO Wind, que desenvolve fontes de energia renováveis.  

Com o objetivo de dobrar a capacidade eólica até 2028, a ABO precisava de um melhor acompanhamento das oportunidades de projetos eólicos e fotovoltaicos, mas isso estava se tornando complexo e demorado devido ao sistema de leilões de contratos na França e à forte concorrência com gigantes do setor energético.  

Para obter melhores informações de mercado, a ABO Wind firmou parceria com a WATsNEXT — um Parceiro de Negócios da IBM —, cuja solução inclui os softwares IBM Watson Discovery e IBM Watson Knowledge Studio para obter insights sobre a concorrência.  

Isso automatiza a coleta de todos os documentos dos sites institucionais, agilizando o processo de extração, estruturação e apresentação de dados. O sistema foi projetado para agregar e organizar informações de forma eficiente, apresentando-as por meio de uma interface intuitiva que simplifica o acesso e a análise. A implementação da solução de IA da WATsNEXT também oferece à ABO Wind uma vantagem competitiva significativa, permitindo uma capacidade de resposta única e proporcionando uma visão abrangente do mercado. 

Técnicas avançadas de inteligência artificial estão no cerne da eficácia deste sistema. Especificamente, a solução emprega dois modelos distintos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) para extrair dados essenciais dos documentos com precisão. Um modelo é dedicado à extração de dados de capítulos de texto, enquanto o outro é especializado no tratamento de dados contidos em tabelas. 

Apesar de terem sido treinados com apenas algumas dezenas de documentos, os modelos especializados alcançam um alto nível de eficiência, o que elimina a necessidade de LLMs, baseando-se, em vez disso, em dois modelos Transformer pré-treinados, sem a necessidade de recursos de GPU durante a inferência. Desde a implementação da solução, a ABO Wind melhorou a eficiência em 80%, eliminando tarefas como a exploração e a extração manual de dados. 

Como você pode começar 

O primeiro passo em qualquer projeto de IA é identificar quais dos seus processos realmente precisam ser automatizados. Quais dos seus processos são recorrentes e exigem muito tempo e mão de obra? Esses são os que estão prontos para serem automatizados, assim como aqueles que são repetitivos, demorados e exigem um esforço humano significativo, mas que são de natureza relativamente rotineira. 

Após a identificação dos processos adequados para automação, o próximo passo é determinar o modelo de IA mais apropriado para automatizá-los. Esse processo de tomada de decisão é complexo e requer uma análise cuidadosa de vários fatores-chave: 

• Volume de dados: A quantidade de dados disponíveis e necessários para o processo influencia significativamente a escolha do modelo de IA. Por exemplo, processos com baixo volume de dados podem não justificar o gasto com o treinamento de um modelo altamente especializado devido a considerações de custo-benefício. 
• Hospedagem e acessibilidade dos dados: As decisões sobre onde os dados devem ser hospedados e qual o nível de acessibilidade necessário também são importantes. A organização dos dados e a compatibilidade da plataforma com os sistemas existentes da empresa desempenham um papel crucial na seleção de um modelo de IA. Alguns modelos podem exigir que os dados sejam hospedados em plataformas específicas ou em determinados formatos para obter o desempenho ideal. 
• Segurança e conformidade regulatória: Os requisitos de segurança e regulatórios podem restringir significativamente as opções. Por exemplo, se os dados forem altamente confidenciais, modelos que ofereçam recursos de segurança aprimorados ou aqueles que possam ser implantados localmente, em vez de soluções SaaS, podem ser preferíveis para garantir a conformidade com as regulamentações e proteger a integridade dos dados. 

A Getronics trabalha com parceiros de confiança para oferecer soluções especializadas em IA 

Como mencionamos anteriormente, trabalhar com o provedor terceirizado certo pode ajudá-lo a determinar se os modelos especializados são a opção mais adequada para o seu negócio. Isso também pode ser o fator decisivo entre o sucesso e o fracasso de uma implantação especializada de IA.  

Ao trabalhar com um provedor terceirizado, é importante que ele possua as habilidades e a experiência necessárias para conduzir seu projeto de IA desde a ideia inicial até a conclusão. É aí que entra a parceria entre a Getronics e a WATsNEXT.  

A Getronics firmou recentemente uma parceria com a WATsNEXT para oferecer soluções robustas e especializadas em IA a clientes que não dispõem dos recursos necessários para desenvolver seus próprios modelos.  

Nossa parceria permite que as empresas trabalhem conosco para encontrar soluções adequadas a uma ampla variedade de cenários de negócios, a fim de aproveitar as vantagens que discutimos anteriormente e, ao mesmo tempo, minimizar as desvantagens.  

Lembre-se: você não precisa usar soluções líderes de mercado ou modelos baseados em IA excessivamente complicados para atingir seus objetivos comerciais; basta dimensionar adequadamente seu modelo de IA de acordo com o seu caso de negócios. É exatamente disso que se trata a parceria entre a Getronics e a WATsNEXT.  

Se quiser saber mais, entre em contato com um de nossos especialistas. 

Sobre a Getronics 

A Getronics se posiciona como uma potência global em soluções tecnológicas, contando com uma equipe formidável de mais de 4.000 profissionais distribuídos em 22 centros em todo o mundo. Essa ampla rede permite que a Getronics ofereça serviços abrangentes de ponta a ponta em nível global, garantindo que os clientes tenham acesso ao suporte e às soluções de que precisam, independentemente da localização.  

Sobre o WATsNEXT 

A WATsNEXT é especializada em IA e automação de processos de negócios, oferecendo soluções personalizadas que aproveitam as melhores tecnologias de código aberto e da IBM. Com foco na praticidade e na eficiência, a WATsNEXT adota uma abordagem pragmática, executando projetos em prazos curtos.