Uma estratégia de IA fraca vê-se depressa: pergunta quem é dono da falha

A forma mais rápida de detetar uma estratégia de IA fraca é perguntar quem é dono da falha.

A maioria das empresas trata a implementação de IA como um projeto de software. Celebram o piloto bem-sucedido e ignoram as dependências estruturais que acabaram de introduzir na organização.

Mas quando passas do piloto à produção, os riscos deixam de ser técnicos e passam a ser existenciais.

Pensa nestes cinco modos de falha comuns:

1. 01Fuga de conhecimento: não podes excluir que os teus dados treinem os modelos deles.

1. 01Saída do fornecedor: a OpenAI muda de rumo ou fecha de um dia para o outro.

1. 01Problema de auditoria: não consegues explicar como se chegou a uma decisão.

1. 01Mudança de modelo: uma atualização forçada parte os teus fluxos e agentes personalizados.

1. 01Pergunta do regulador: não consegues provar onde estão os dados nem como são usados.

Eis o teste.

Se me disseres que estes riscos são da TI, estás a fazer uma experiência técnica.

Se são do negócio, tens uma estratégia.

Não são bugs. São ameaças à continuidade do negócio. Quando assentas tudo em APIs públicas, estás a subcontratar a tua estabilidade a um terceiro cujos objetivos não estão alinhados com os teus.

Este é o argumento económico a favor da IA soberana.

É a mudança necessária: de alugar risco para possuir ativos.

Se a tua vantagem competitiva depende do modelo, os pesos têm de estar nas tuas mãos. Caso contrário, estás só a erguer a casa em terreno arrendado.