Transforme informação em conhecimento com GenAI - Parte 2

A primeira publicação desta série de posts — dedicada a explorar o impacto da IA ​​na gestão de conteúdo — descreveu áreas onde você pode extrair mais valor de informações corporativas não estruturadas com a GenAI. Concluímos que as oportunidades para transformar informações tradicionais em conhecimento diferenciado, gerando maior impacto nos negócios e na indústria, são abundantes para usuários, arquitetos/engenheiros e executivos. Mas existem desafios e considerações práticas para a adoção da GenAI. E esses são o foco desta segunda publicação.

Caso de uso: uma seguradora

Para destacar alguns dos desafios organizacionais da adoção da GenAI, vamos considerar um caso de uso: uma seguradora busca obter mais insights a partir de dados não estruturados: apólices de seguro, contratos legais e outros documentos comerciais relacionados. No entanto, sua complexidade organizacional e centros de conhecimento distribuídos tornam insuficiente simplesmente a inserção dos dados em um Modelo de Linguagem Amplo (LLM) para processar vendas, atendimento ao cliente ou outras solicitações comerciais.

Isso ocorre porque a organização está fragmentada em várias equipes com dezenas de agentes em cada uma. Cada uma é treinada para diferentes tipos de sinistros e para trabalhar com diversas fontes de informação e ecossistemas de aplicativos exclusivos. Além disso, cada grupo geralmente requer "sensibilidade ao contexto" — a capacidade de um modelo de IA de compreender e responder adequadamente com base nas informações circundantes ou no conhecimento prévio, e não apenas na entrada imediata. E esse requisito se aplica tanto a dados estruturados quanto não estruturados ao interagir com os modelos de gestão de riscos (LLMs) para obter insights eficazes, controlar custos e garantir a governança.

Desafios da GenAI por tópico e partes interessadas impactadas

O cenário acima é relevante para muitos outros setores e soluções horizontais. Por exemplo, as Soluções de Informação de Produto são cruciais para os seguintes setores: seguros (apólices, detalhes legais, etc.), serviços financeiros (prospectos, extratos, etc.), manufatura (especificações de produtos, garantias, etc.) e muitos outros. Da mesma forma, as Soluções de Informação de Produto são populares em ecossistemas de aplicativos como o SAP, onde informações não estruturadas relacionadas a transações comerciais otimizam os insights da GenAI. Casos de uso populares da GenAI em informações operacionais incluem Soluções de Informação de Produto, Gestão de Contratos e um Serviço de TI GenAI Comum para fornecer soluções repetíveis para equipes de aplicativos. Cada uma dessas soluções setoriais e horizontais enfrenta os desafios resumidos na tabela abaixo.

A segurança dos seus dados, a precisão das informações geradas pela GenAI, os controles de gestão de custos e a avaliação geral de riscos são considerações essenciais para usuários, arquitetos e executivos na adoção da GenAI. A combinação de alguns ou todos esses desafios pode agravar as preocupações de segurança de uma organização. Portanto, sua solução GenAI precisa se adaptar para atingir seus objetivos de segurança.

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