IA: evolução dos LLMs prioriza qualidade de dados em segundo plano

Debate sobre a Qualidade dos Dados na Inteligência Artificial

No 2º Encontro Nacional de TI do Sistema S, realizado em Brasília, especialistas discutiram a importância da qualidade dos dados para o sucesso da inteligência artificial (IA). Durante um painel sobre o tema, Nelson Paiva, diretor da Sea Tecnologia, apresentou uma perspectiva inovadora, sugerindo que a visão tradicional sobre a qualidade dos dados precisa ser revista.

Nova Perspectiva sobre Dados e IA

Paiva argumentou que os grandes modelos de linguagem (LLMs) evoluíram a ponto de diminuir a necessidade de dados estruturados. Ele afirmou que, atualmente, a capacidade dos LLMs de interpretar diversos formatos de informação, como imagens e documentos, é mais relevante do que a qualidade dos dados em si. O foco, segundo ele, deve ser o custo do processamento, que aumenta com a complexidade dos dados.

Desafios na Extração de Valor dos Dados

O executivo destacou que a forma como a informação é apresentada ao modelo não é mais a principal limitação técnica. No entanto, dados menos organizados demandam maior capacidade computacional, o que eleva os custos. Paiva enfatizou que, embora os modelos consigam lidar com diferentes formatos, a extração de valor de dados não estruturados pode ser onerosa.

A Importância da Governança na IA

Outros participantes do painel reforçaram a necessidade de governança na utilização da IA. Antonio Netto, consultor de Tecnologia e Inovação para Negócios, destacou que políticas claras são essenciais para garantir resultados eficazes. Vagner Cassol, do Comitê de Inovação do Senac-TO, acrescentou que a qualidade das respostas geradas pela IA está diretamente ligada ao tratamento dos dados ao longo do processo. Assim, o desafio atual é encontrar um equilíbrio entre qualidade, governança e eficiência econômica na aplicação da inteligência artificial.

Fonte por: Convergencia Digital