Hoje em dia, parece que todo mundo está se tornando um “especialista em IA”, fazendo alguma engenharia imediata ou experimentando ferramentas de IA para ajudar a criar música. Todos agora se consideram desenvolvedores de IA. Mas não muito tempo atrás, os mundos dos usuários de IA e dos desenvolvedores e engenheiros de IA eram muito diferentes.
Como você estrutura sua equipe de IA?
Um grupo de pessoas dentro de uma organização.
À medida que as organizações dependem cada vez mais da IA, quem são os verdadeiros membros da equipe de IA. Um podcast recente do AI Today explorou este tópico da evolução das equipes de IA. Antes dos LLMs se tornarem moda, os mundos dos usuários de IA e dos desenvolvedores e engenheiros de IA eram muito diferentes. Há apenas alguns anos, se você quisesse fazer algo com IA, precisaria de pessoas altamente qualificadas, bem remuneradas e difíceis de encontrar. Estes são os chamados “unicórnios” que as empresas têm procurado. As empresas não conseguiam contratar cientistas de dados rapidamente e a busca por esse talento era intensa.
As empresas precisavam desses cientistas de dados altamente qualificados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de dados e outros talentos bem remunerados e difíceis de encontrar. Eles são difíceis de encontrar porque você não pode se tornar um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina apenas indo a uma academia de código por algumas semanas ou lendo algo online. Levei muito tempo para dominar essas habilidades.
Mas agora, graças à IA generativa, praticamente qualquer pessoa pode gerar algo usando IA. E a IA generativa realmente mudou o cenário de quem pode criar esses resultados de IA. No entanto, é importante observar que, embora agora qualquer pessoa possa criar e trabalhar com IA, isso não significa que todos sejam desenvolvedores de IA.
Ascensão do “Desenvolvedor Cidadão” de IA
A IA generativa teve algumas implicações muito interessantes para as organizações quando se trata de equipes de IA. Há alguns anos, se você pesquisasse organizações e perguntasse quem estava trabalhando em projetos de IA, a maioria das pessoas provavelmente diria que não estava trabalhando em nenhum. Mas agora, se você pesquisar aleatoriamente as organizações e fizer a mesma pergunta: “Quem está usando a IA para fazer as coisas?”, na verdade poderá ser a maioria das empresas. Claro, o que eles estão pensando é em engenharia rápida para escrever e-mails ou postagens de blog melhores ou gerar slides. Ou talvez você esteja usando uma ferramenta de geração de imagens e incorporando IA em suas ferramentas existentes e polvilhando-as com IA para torná-las mais eficientes.
Assim como as planilhas democratizaram a análise quantitativa casual, a IA generativa também está democratizando o processamento casual de linguagem natural e as tarefas de geração e análise de imagens. A grande maioria dos usuários de IA generativa são os chamados “desenvolvedores cidadãos de IA”, da mesma forma que os usuários sem código e com pouco código são capacitados como “desenvolvedores cidadãos”. Alguns padrões de IA com escopo estreito e ciclos de iteração rápidos podem realmente ser alcançados usando Citizen AI Developers. Isto é especialmente verdadeiro para aspectos de padrões de conversação, padrões e anomalias e padrões de reconhecimento.
E é verdade que muitos projetos básicos de IA podem, na verdade, ser realizados por usuários casuais de desenvolvedores cidadãos de IA. As organizações não precisam competir por talentos altamente qualificados e bem remunerados para essas aplicações. Mas mesmo nestes casos, é necessário gerir a qualidade e a disponibilidade da entrada e saída de dados, considerar questões de IA fiável e ligar as saídas a outros sistemas.
E embora esses usuários generativos de IA possam pensar que estão fazendo coisas com IA, eles não se consideram verdadeiros desenvolvedores profundos de IA. Não é possível criar modelos de ML ou treiná-los novamente. Portanto, embora os desenvolvedores cidadãos de IA tenham um lugar nas organizações, eles não substituem os especialistas em IA.
Quem são os principais atores da IA?
Ainda são necessários especialistas em IA porque a maioria dos sete padrões de IA não pode ser abordada por simples aplicações generativas de IA. Padrões como autônomo, orientado por objetivos e hiperpersonalização exigem equipes e funções sofisticadas e especializadas.
Tomemos como exemplo os carros autônomos. Você não pode usar um modelo de linguagem grande para mover um veículo do ponto A ao ponto B. Portanto, essas equipes tradicionais de desenvolvimento de projetos de IA ainda são necessárias. Essas equipes também consistem em cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de dados e equipes de operacionalização. Então, quando você realmente traz a IA para o mundo real, você precisa de uma equipe que possa realmente fazer isso.
O escopo da equipe de IA também está se expandindo. A equipe agora inclui não apenas uma equipe de IA confiável, mas também uma função de gerenciamento de projetos de IA. Esses grupos são responsáveis pelos aspectos de privacidade, conformidade, risco, ética, governança e até mesmo licenciamento e gerenciamento de propriedade intelectual.
As equipes de IA de hoje são muito maiores e mais complexas do que as equipes de “pesquisa” do passado. A IA se expandiu para se tornar mais inclusiva. Isso significa que a IA é um esforço de equipe e todos na sua organização fazem parte da equipe de IA.
O papel crescente dos gerentes de projetos de IA
A tecnologia é apenas uma parte do banco de três pernas. As outras duas linhas são pessoas &pProcess e são mais importantes. Muitos projetos falham ao lançar tecnologia ruim em um problema ruim. Infelizmente, ainda existem muitas soluções em busca de problemas.
Gerentes de projetos de IA e facilitadores de todos os tipos são necessários para lançar um projeto de IA. Isso o ajudará a manter o foco em seu projeto. Isto significa que a gestão de projetos de IA continua a ser extremamente importante. É igualmente importante seguir as melhores práticas para métodos de IA. Metodologias como CPMAI, o método Cognitive Project Management for AI, fornecem aos PMs a abordagem passo a passo necessária para projetos de IA bem-sucedidos.
À medida que a IA se torna uma parte essencial da sua organização, todos irão melhorar, e quanto mais sucesso você executar e gerenciar seus projetos de IA, mais sua organização se beneficiará.
(Divulgação: sou co-apresentador do podcast AI Today)
