Especialista explica como a Gen-AI aumenta a produtividade e eficiência das empresas e dos funcionários.

24A Inteligência Artificial Generativa é um sistema que aprende a partir de grandes conjuntos de dados para criar novo conteúdo, indo além das regras e condições estabelecidas pelos humanos com muitas oportunidades para o mercado de trabalho.

A Inteligência Artificial Generativa (Gen-AI) é um tipo de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e música. Com a recente adoção generalizada da Gen-AI, existem várias oportunidades para aumentar a produtividade e eficiência das empresas e funcionários com o uso dessa tecnologia.

De acordo com um relatório recente da McKinsey, a produtividade da economia global pode aumentar de 15 a 40% com a ajuda da Inteligência Artificial (IA). De acordo com outra pesquisa, desta vez do Goldman Sachs, prevê-se que a IA generativa possa aumentar o crescimento da produtividade em 1,5 ponto percentual ao longo de 10 anos.

Para entender mais sobre o assunto, conversamos com um especialista no campo, Anthony Kieffer, Gerente de Cibersegurança na Ernst & Young (EY), sediada em Zurique, Suíça. Ele explicou um pouco mais sobre essa tecnologia: “Para simplificar como a Gen-AI opera, é um sistema que aprende a partir de grandes conjuntos de
dados para criar novo conteúdo, indo além das regras básicas e condições estabelecidas pelos humanos. Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) dependem da qualidade dos dados nos quais são treinados, e os conjuntos de regras visam dar sentido aos dados”.

Segundo o especialista, que possui mestrado em Ciência da Computação e mestrado em Estudos Avançados em Gestão, Tecnologia e Economia, há várias funcionalidades que podem ser aplicadas em empresas com a ajuda da Gen-AI.

“Soluções de Gen-AI podem ser integradas em chats com clientes, por exemplo, um chatbot na página da empresa onde as informações podem ser solicitadas. Em vez de os funcionários responderem a essas mensagens, as primeiras trocas podem ser totalmente automatizadas, e os funcionários só assumem a conversa em caso de
solicitações específicas. Outro exemplo são ferramentas de escritório cotidianas, como Outlook ou Notes, que têm recursos habilitados para IA que facilitam o uso de linguagem preditiva e respostas de e-mail pré-geradas”, diz Anthony.

De acordo com o especialista, as economias de tempo são substanciais, mas nesta fase da Gen-AI, ainda é necessária a verificação humana. “Pessoalmente, estou aproveitando as soluções disponíveis para estruturar meu trabalho, reformular parte do conteúdo e verificar se estou perdendo informações importantes ao abordar uma
solicitação”, acrescenta ele.

Apesar de todas as vantagens, é muito importante tomar algumas precauções com toda essa tecnologia. Anthony, que acumula mais de 13 anos de experiência em cibersegurança, declara sobre o assunto: “Embora uma organização possa aumentar suas capacidades de defesa cibernética usando soluções baseadas em IA, atores maliciosos estão aproveitando tecnologias semelhantes para aumentar a eficácia, velocidade e escala de seus ataques. Para aumentar suas capacidades de defesa cibernética, as organizações podem aproveitar soluções habilitadas para IA para identificar padrões de ataque em seu sistema de Gerenciamento de Informações e
Eventos de Segurança (SIEM). Em outras palavras, todos os ativos de TI de uma organização estão enviando logs (eventos com informações) para uma solução central (o SIEM), que correlaciona as informações para identificar possíveis ataques ou eventos suspeitos. A detecção desses padrões (geralmente referidos como “casos de uso”) é única para cada cliente (cada organização tem um ambiente de TI único). Soluções de SIEM que usam IA têm capacidades aumentadas para identificar novos padrões e podem correlacionar mais informações para identificar quando o comportamento em um sistema (por exemplo, o laptop de um usuário) é suspeito”.

Além disso, as organizações podem aprimorar suas capacidades de segurança cibernética identificando vulnerabilidades em suas aplicações voltadas para a Internet, aproveitando soluções habilitadas para IA para hackear sites. “Um exemplo é aproveitar um agente de Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) que pode
testar automaticamente a resiliência de sites direcionados, sem intervenção humana. Isso é possível por várias razões. Agentes LLM podem superar as medidas de defesa em vigor e têm a possibilidade de executar código para contorná-las.

Além disso, dada a quantidade de dados (ou seja, conhecimento) disponível para treinar os agentes LLM, eles podem explorar as abordagens mais sofisticadas para contornar as medidas de defesa em vigor”, diz o especialista, que possui diplomas em Gestão de Recursos Humanos, Gestão Estratégica e Inovação,
Empreendedorismo, Gestão Financeira, Micro e Macroeconomia da ETH Zurich, uma das melhores do mundo.

Anthony, que ocupou diversos cargos em gerenciamento de infraestrutura de TI antes de fazer a transição para a cibersegurança, conclui sobre a tecnologia: “Soluções de Gen-AI são construídas com base na possibilidade de inferir informações a partir de grandes volumes de dados. Em outras palavras, quanto mais informações são inseridas em uma solução de Gen-AI, maior a probabilidade de obter uma resposta significativa”, ele conclui.