No último ano, a IA Generativa tem se destacado como uma inovação tecnológica transformadora e de crescimento acelerado.  A OpenAI, por exemplo, lançou o Chat GPT em 2022, que, de acordo com o Infomoney, rapidamente atraiu 100 milhões de usuários e criando um marco no uso de modelos de linguagem de grande porte. Já o Google, um dos precursores da arquitetura Transformer em 2017, continua a refinar suas soluções com o lançamento do Gemini 1.5 e outras ferramentas avançadas. Estes movimentos refletem não apenas a busca por superioridade tecnológica, mas também a tentativa de dominar um mercado estimado em bilhões de dólares, segundo a McKinsey, firma global de consultoria de gestão. 

Keylla Saes, coordenadora acadêmica do MBA em Data Science & Artificial Intelligence do Centro Universitário FIAP, compartilha suas perspectivas sobre o futuro da IA Generativa, a corrida entre empresas para lançar o melhor modelo e o impacto desta tecnologia no mercado de trabalho. 

A professora destaca que, apesar da inteligência artificial dominar as discussões globais atualmente, isto não é uma novidade para o mercado de tecnologia, que sempre evoluiu mais rápido que outros setores. O que muda agora é o impacto direto no consumidor, com modelos de linguagem acessíveis ao público, acelerando ainda mais a busca pela melhor tecnologia: “Há uma certa competição para que essas empresas se tornem indispensáveis e uma referência em IA Generativa, assim como a marca Bombril, considerada por alguns consumidores, como um sinônimo de palha de aço no Brasil, declara.

De acordo com a professora, a OpenAi teve uma estratégia muito inteligente ao colocar seu modelo de linguagem de grande porte (LLM) no mercado primeiro, mesmo sem estar totalmente refinado, popularizando o conceito com o Chat GPT.

A corrida para lançar o melhor modelo de IA Generativa, no entanto, é dinâmica. Keylla compara esta competição ao mercado de ações: uma empresa pode estar na frente hoje, mas outra pode superá-la amanhã. Todas as grandes empresas estão investindo fortemente em inovações e a tendência é que a tecnologia se torne cada vez mais parecida entre elas, resultando em uma "comoditização" da IA. “A partir daí, a disputa será financeira e de marketing. A dinâmica será semelhante à de outras tecnologias, que são baseadas em parcerias e relações comerciais”, completa a coordenadora. 

No entanto, há um grande desafio na implementação real dos modelos generativos: sair do laboratório de inovação e integrá-los à operação empresarial. “É preciso incorporá-la à operação da empresa com segurança e controle. Por mais avançada que a tecnologia seja, tem uma questão financeira que tira um pouco o brilho dela”, comenta Keylla.   

Sobre a monetização dessas tecnologias, a especialista explica que mesmo os usuários finais não percebendo, eles atuam como testadores não remunerados, pois contribuem para o treinamento dos modelos a cada vez que o usam. Porém, o lucro maior vem do uso corporativo, pois para integrar esta tecnologia em uma empresa, é recomendado que elas usem uma nuvem fechada. Na nuvem aberta, os dados podem ser utilizados para treinar o modelo, enquanto na fechada as informações não retroalimentam o sistema, garantindo maior segurança.