IA Generativa Multimodal
Modelos de IA generativa multimodal são capazes de entender e processar diferentes formas de comunicação como texto, imagens e áudio, e transformar essas entradas em diversos formatos de saída. Por exemplo, eles podem interpretar uma imagem e gerar uma descrição em texto ou transformar um comando de voz em uma ilustração, ampliando as possibilidades de interação e aplicação prática em negócios.
A IA generativa, amplamente discutida, continua no centro das atenções, mas a grande promessa é o futuro da IA autônoma. Em vez de agentes passivos que requerem prompts constantes, a nova onda de IA será capaz de executar tarefas complexas com mínima intervenção humana.Isso tudo será possibilitado por tecnologias como orquestração multi-modelos, agentes de IA supervisionando outros agentes e aprendizado por reforço, o que permitirá que agentes de IA naveguem por processos complexos de maneira autônoma e escalável.
Além disso, o impacto da IA na produtividade dos desenvolvedores também é um ponto crítico. Plataformas como o Project Backstage do Spotify estão transformando o modo como os desenvolvedores trabalham, proporcionando maior autonomia e eficiência.
3. Coexistência de Colaboradores Humanos e Agentes de IA
Estamos entrando na era dos Agentes de IA, onde estes agentes deixam de ser ferramentas e se tornam “membros” das equipes, realizando tarefas operacionais e liberando humanos para atividades estratégicas. A IA toma decisões e realiza ações por conta própria, aliviando a sobrecarga de tarefas mundanas e abrindo novas oportunidades de escala.
O impacto desta evolução será sentido de forma ampla, desde melhorar a produtividade de equipes inexperientes, como por exemplo, agentes de call center junior que, assistidos por IA, alcançam uma produtividade similar a de um veterano em apenas seis meses; até a possibilidade de criação de novos “colegas de trabalho” digitais, que poderão gerenciar operações críticas de forma independente.
4. Sustentabilidade Tecnológica
O crescimento do uso da IA aumenta o consumo energético e a preocupação com a sustentabilidade tecnológica. Em resposta, já se iniciam discussões sobre a construção de data centers próprios, altamente eficientes em termos energéticos e que ofereçam maior controle sobre os dados corporativos.
Fora isso, o consumo de água potável no resfriamento dos data centers usados no processamento de IA é alarmante. Dependendo do tipo de consulta, gasta-se uma certa quantidade de água. Perguntamos ao ChatGPT sobre seu consumo de água em uma consulta simples (de poucas palavras) e ele respondeu que gasta entre 0,2 e 0,4 litros. Já em consultas mais complexas, com vários cálculos e demandas maiores, o consumo pode chegar a 10 litros.
