Os líderes empresariais de hoje estão buscando soluções corporativas de inteligência artificial (IA) que aumentem a eficiência operacional, reduzam custos, melhorem a tomada de decisões estratégicas e apoiem o envolvimento do cliente.

O Gartner estima que, até 2026, mais de 80% das empresas terão usado IA generativa por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) e implementando aplicações – um aumento significativo de menos de 5% em 2023. No entanto, com as crescentes preocupações atuais com a privacidade de dados, as empresas precisam de soluções de IA para manter os dados e ativos de seus clientes e empresas seguros.

A IA privada oferece essa solução. Veja o que é IA privada, por que ela beneficia organizações preocupadas com a privacidade de dados e como os líderes de TI podem maximizar sua adoção de IA privada.

O que é IA privada?

Os modelos populares de IA generativa de hoje, como ChatGPT e Copilot, podem ajudar as empresas a realizar muitas tarefas, como analisar dados, interagir com clientes, alimentar aplicativos de correspondência de resultados e muito mais.

No entanto, esses modelos de IA carecem de transparência sobre para onde vão os dados de um usuário e como esses dados são usados, o que gera preocupações com a privacidade. Líderes de negócios ansiosos que usam modelos de IA generativa podem não estar cientes de que informações privadas e confidenciais podem ser compartilhadas com terceiros ou usadas em treinamento de IA.

Mas os líderes corporativos agora têm a opção de usar a arquitetura de IA privada, que restringe consultas e solicitações ao banco de dados interno de uma empresa, SharePoint, API e outras fontes privadas. Essa abordagem geralmente incorpora a geração aumentada por recuperação (RAG) para interagir com segurança com grandes modelos públicos e fornece respostas informadas e específicas da organização.

Com a IA privada, as organizações podem utilizar os benefícios da IA e dos grandes modelos de linguagem (LLMs), garantindo a segurança de seus dados de entrada.

IA privada versus IA pública

Chegamos a um ponto de inflexão em que a IA é avançada o suficiente para adoção generalizada, e sua crescente democratização está transformando os negócios e a sociedade. Mas devemos olhar além do que um modelo de IA pode fazer para como ele é treinado, de onde vêm seus dados e onde esses dados residem.

Os modelos públicos de IA generativa de hoje foram treinados em conjuntos de dados públicos – por exemplo, o GPT-3 foi treinado em 45 terabytes de dados do conjunto de dados CommonCrawl. Eles também continuam a ser treinados em novos dados que os usuários enviam para os modelos.

Isso representa um desafio para as empresas que desejam implementar iniciativas de IA, mas estão preocupadas em manter a privacidade de seus dados de IP e clientes. A entrada de informações em um modelo público de IA é então armazenada em um banco de dados de terceiros e disponibilizada para fornecedores terceirizados. Os líderes empresariais acreditam que o maior risco de adotar a IA generativa é a imprecisão (56%), mas secundário a isso está o risco de segurança cibernética (53%), o risco de violação de IP (46%) e o risco de privacidade pessoal ou individual (39%).

As organizações que entendem o valor de manter os dados seguros estão procurando soluções que garantam privacidade, controle e eficiência – uma das quais são os modelos privados de IA.

Como a geração aumentada por recuperação (RAG) facilita a IA privada

A adoção da IA privada não significa que uma organização deva construir seu próprio ChatGPT interno e os LLMs fundamentais do zero para manter seus dados privados. O RAG foi projetado para manter a segurança, a conformidade, a privacidade e a soberania dos dados durante o uso da IA.

Em vez de consultar conjuntos de dados públicos, um modelo de IA primeiro consulta os bancos de dados internos de uma empresa, bibliotecas de documentos e outras informações do sistema, como consultar a intranet de uma empresa. Depois que a IA recupera esses resultados, ela os anexa à consulta e os envia para o modelo público. Com o RAG, as organizações podem proteger seus dados e evitar que sejam usados de maneira pública, ao mesmo tempo em que recebem respostas robustas de LLMs públicos complexos.

As organizações podem dar um passo adiante anexando seus próprios dados organizacionais a um modelo público de IA e ajustando o modelo com os dados específicos de sua empresa. Claro, isso será mais caro e complexo do que o RAG, mas é provável que seja uma opção que veremos as empresas tomarem no futuro.

Por que as empresas hoje devem adotar a IA privada

A IA privada pode oferecer vários benefícios para os líderes de TI que estão pesquisando novas soluções de IA corporativa, incluindo:

• Privacidade de dados: o maior benefício da IA privada é a privacidade dos dados, pois oferece às organizações que priorizam a segurança de informações confidenciais uma maneira de aproveitar o poder da IA.
• Controle: a IA privada oferece maior controle sobre como os dados corporativos são usados, como são acessados e quem os acessa. Em vez de enviar dados internos para modelos públicos com potencial de exposição, as organizações podem manter o controle sobre seus dados, com proteções quando necessário.
• Velocidade e facilidade: ao usar IA privada, as organizações podem consultar facilmente sistemas internos de back-end – bancos de dados, gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e planejamento de recursos empresariais (ERP) – por meio de uma interface de linguagem natural, obtendo insights e respostas de seus dados de forma rápida e eficiente por meio de processos automatizados.
• Conformidade regulatória: ao controlar onde os dados estão e como são usados, as organizações podem garantir que estão em conformidade com as leis e regulamentos de privacidade, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA), a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).
• Confiança do cliente: Considerando que 85% dos consumidores querem conhecer as políticas de privacidade de dados de uma empresa antes de fazer uma compra e 46% considerarão mudar de marca se uma empresa não tiver certeza sobre como usa os dados do cliente, as organizações podem aumentar a confiança do cliente aumentando sua privacidade de dados por meio de IA privada.
• Vantagem competitiva: à medida que as organizações desenvolvem seus recursos de IA, elas podem obter uma vantagem competitiva promovendo a inovação e construindo a confiança do cliente. A criação de grandes modelos de linguagem específicos de domínio treinados em dados internos pode servir como "hubs de conhecimento", aumentando ainda mais essa vantagem.

Como as empresas podem lançar e dimensionar a IA privada

Criar o melhor ambiente no qual uma infraestrutura privada de IA pode prosperar vem com alguma preparação e conscientização, incluindo os seguintes primeiros passos:

1. Comece com a qualidade dos dados: os líderes de TI podem começar garantindo a qualidade de seus dados corporativos porque a IA precisa de bons dados para funcionar com eficiência. Os dados devem ser limpos, organizados de forma consistente e o mais atualizados e quase em tempo real possível. Isso pode significar ter que implementar novas práticas de governança e higiene de dados.
2. Crie o ambiente certo: Ao preparar sua infraestrutura tecnológica para a adoção da IA, 59% dos líderes empresariais dizem que estão apenas moderadamente preparados, ligeiramente preparados ou não estão preparados. Pense na IA como a nuvem, que requer maior infraestrutura de computação, rede e armazenamento. Os requisitos de densidade de energia para IA podem ser mais de dez vezes maiores do que os Data Centers tradicionais consomem.

Procure a infraestrutura de computação de alto desempenho (HPC) para executar aplicativos de IA, especialmente soluções de colocation de alta densidade que podem dar suporte aos requisitos de energia, segurança, resfriamento e conformidade para uma infraestrutura de IA privada eficiente.

Para mitigar as preocupações com a gravidade dos dados, adote uma abordagem distribuída para processar dados no Edge. Aproveite uma troca privada de IA em uma malha de dados privada global para adotar opções de interconectividade e transporte de dados para um ecossistema mais amplo de infraestrutura, conjuntos de dados, serviços e redes de IA.

À medida que os líderes de TI consideram essas necessidades de IA privada, eles também devem perguntar se sua infraestrutura de TI legada será capaz de suportá-la, como integrá-la a sistemas legados e se precisarão investir em novas plataformas e infraestrutura para dar suporte às ambições de IA privada em evolução.

3. Construa a equipe e faça parceria com os especialistas: as equipes de TI e engenharia coletarão e prepararão os dados para ofertas privadas de IA. Os líderes de TI também podem precisar de engenheiros de IA ou software à medida que evoluem o modelo de IA, seja criando uma interface de linguagem natural, um aplicativo da Web simples e um bot.

Devido à privacidade de dados e ao gerenciamento de acesso, as equipes de segurança de TI devem estar envolvidas no planejamento. Os líderes de TI também devem aproveitar o ecossistema certo de parceiros à medida que evoluem sua estratégia de IA e procuram externamente fazer parceria com especialistas que conheçam a infraestrutura exclusiva que a IA exige.

Preparando-se para o futuro da IA corporativa

Os líderes de TI estão buscando maneiras de usar dados privados com segurança com IA generativa, seja para geração de texto, atendimento ao cliente e análise e tomada de decisões.

À medida que as soluções de IA se tornam mais difundidas por meio de produtos prontos para uso e SaaS, a IA privada se tornará o caminho a seguir para as organizações que priorizam a privacidade de dados e desejam manter seus ativos, IP e clientes seguros.

Estamos vendo a evolução da IA corporativa diante de nossos olhos.

Para saber como preparar sua infraestrutura de TI para o futuro, leia nosso whitepaper mais recente: IA para líderes de TI.

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