O crescimento explosivo, de acordo com a última pesquisa global anual da McKinsey sobre o estado atual da IA. Menos de um ano após o lançamento de muitas dessas ferramentas, 40% dos entrevistados afirmam que suas organizações aumentarão o investimento em IA devido aos avanços na IA generativa.
Apesar desse progresso, a pesquisa revela que poucas empresas estão adequadamente preparadas para lidar com os desafios e riscos associados a essa tecnologia inovadora.
O que é IA Generativa?
Antes de mergulharmos nos desafios, é essencial compreender o que é a Inteligência Artificial generativa, ou IA generativa. Ao contrário dos sistemas convencionais, a IA generativa tem a capacidade de criar conteúdo original, como imagens, textos e até mesmo música. Esse poder criativo, no entanto, traz consigo uma série de desafios únicos. Conheça a seguir alguns dos riscos que sua empresa deve saber.
1. Despreparo para o uso generalizado
A pesquisa destaca que apenas 21% das empresas que adotaram a inteligência artificial estabeleceram políticas que regem o uso de tecnologias de IA generativa no trabalho diário. Esse despreparo para o uso generalizado da IA generativa expõe as organizações a riscos comerciais significativos, conforme indicado pelos resultados da pesquisa.
Um dos principais riscos da IA generativa é a possibilidade de manipulação de conteúdo. Empresas que não compreendem completamente essa tecnologia correm o risco de serem vítimas de falsificação de informações, o que pode prejudicar a reputação e a confiança do público.
2. Imprecisão, segurança cibernética e violação de propriedade intelectual
O estudo identifica que os riscos mais citados da adoção de IA generativa incluem imprecisão, segurança cibernética e violação de propriedade intelectual. Pois, a medida que a IA generativa se torna mais sofisticada, também aumenta o risco de ataques cibernéticos direcionados. Empresas despreparadas podem se tornar alvos de adversários que buscam explorar vulnerabilidades nos sistemas de IA para disseminar desinformação ou obter vantagens indevidas.
Apenas 32% dos entrevistados afirmam estar mitigando a imprecisão, enquanto uma porcentagem ainda menor, 38%, está minimizando os riscos de segurança cibernética. Esses números revelam uma lacuna significativa na capacidade das empresas de lidar com os desafios específicos da IA generativa.
3. Conscientização sobre os riscos
A pesquisa destaca uma ampla conscientização sobre os riscos associados à IA generativa, mas indica que a ansiedade e o medo predominantes tornam difícil para os líderes enfrentar eficazmente esses riscos. Apenas pouco mais de 20% das empresas possuem políticas de risco em vigor para IA generativa, conforme observado por Alexandre Sukharevsky, sócio sênior e líder global do QuantumBlack Labs, centro de inovação em IA e aprendizado de máquina da McKinsey.
4. Políticas de risco limitadas
As políticas de risco geralmente se concentram na proteção das informações da empresa, como dados e propriedades intelectuais. No entanto, muitos desses riscos podem ser abordados por meio de alterações na arquitetura tecnológica da empresa que reflitam as políticas estabelecidas.
A geração de conteúdo altamente personalizado pela IA levanta preocupações significativas sobre privacidade e proteção de dados. Empresas precisam estar cientes de como seus sistemas manejam informações sensíveis e garantir o cumprimento das regulamentações de privacidade em vigor.
5. Riscos amplos e consequências não intencionais
O analista alerta que as empresas precisam ampliar sua perspectiva de risco para incluir aspectos sociais, humanitários e de sustentabilidade relacionados à IA generativa. Ele destaca que as consequências não intencionais podem criar problemas para o mundo, e uma abordagem mais holística é crucial para lidar com esses novos riscos e oportunidades.
Outros desafios emergentes:
- Viés e discriminação: outro desafio crucial é o viés inerente aos modelos de IA. Se não forem devidamente treinados e monitorados, esses sistemas podem perpetuar preconceitos existentes, resultando em decisões discriminatórias. As empresas precisam estar atentas a essas questões éticas e implementar práticas para mitigar o viés em seus sistemas de IA.
- Falta de transparência: muitos modelos de IA generativa operam como “caixas-pretas”, dificultando a compreensão de como chegam a determinadas conclusões ou criam certos tipos de conteúdo. A falta de transparência pode ser um obstáculo para a conformidade regulatória e a compreensão completa dos riscos envolvidos.
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Diante do crescimento exponencial da IA generativa, é imperativo que as empresas adotem uma abordagem mais construtiva e proativa na compreensão e mitigação dos riscos associados. A implementação de políticas de risco abrangentes, a consideração de aspectos sociais e humanitários, e a colaboração com especialistas são passos essenciais para um crescimento responsável e produtivo da IA generativa. Somente ao enfrentar esses desafios com uma mentalidade holística, as empresas poderão colher os benefícios da IA generativa de maneira ética e sustentável.
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