{"id":18567,"date":"2025-03-04T13:00:43","date_gmt":"2025-03-04T16:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/03\/04\/personalizacao-de-ia-generativa-como-empresas-criam-valor-unico-com-tecnologia\/"},"modified":"2025-03-04T13:00:43","modified_gmt":"2025-03-04T16:00:43","slug":"personalizacao-de-ia-generativa-como-empresas-criam-valor-unico-com-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2025\/03\/04\/personalizacao-de-ia-generativa-como-empresas-criam-valor-unico-com-tecnologia\/","title":{"rendered":"Personaliza\u00e7\u00e3o de IA generativa: como empresas criam valor \u00fanico com tecnologia"},"content":{"rendered":"<p>Organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam explorado as capacidades dos modelos de intelig\u00eancia artificial generativa, desenvolvidos por empresas como OpenAI e Google DeepMind. No entanto, muitos neg\u00f3cios perceberam que esses modelos, treinados em grandes volumes de dados p\u00fablicos, apresentam limita\u00e7\u00f5es. A <strong>customiza\u00e7\u00e3o<\/strong> surge como uma solu\u00e7\u00e3o, permitindo que empresas adaptem modelos de linguagem para atender a necessidades espec\u00edficas, integrando seus pr\u00f3prios dados e conhecimentos.<\/p>\n<p>Embora a customiza\u00e7\u00e3o n\u00e3o seja uma pr\u00e1tica nova, as ferramentas dispon\u00edveis anteriormente eram rudimentares, e as equipes de tecnologia frequentemente enfrentavam incertezas sobre como implement\u00e1-las. Atualmente, as op\u00e7\u00f5es de personaliza\u00e7\u00e3o est\u00e3o mais sofisticadas, proporcionando \u00e0s empresas a chance de extrair valor \u00fanico de seus modelos de IA. Uma pesquisa com <strong>trezentos l\u00edderes tecnol\u00f3gicos<\/strong> de grandes organiza\u00e7\u00f5es revelou que muitos est\u00e3o adotando essas pr\u00e1ticas.<\/p>\n<p>Esses l\u00edderes compartilharam suas motiva\u00e7\u00f5es, m\u00e9todos e ferramentas utilizadas na customiza\u00e7\u00e3o, al\u00e9m das dificuldades enfrentadas. A an\u00e1lise indica que as empresas est\u00e3o avan\u00e7ando de forma ambiciosa nesse processo, cientes dos riscos, especialmente em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 <strong>seguran\u00e7a de dados<\/strong>. Para mitigar esses riscos, est\u00e3o utilizando m\u00e9todos avan\u00e7ados, como a <strong>gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG)<\/strong>, para alcan\u00e7ar os resultados desejados na customiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>O relat\u00f3rio completo est\u00e1 dispon\u00edvel para download, oferecendo uma vis\u00e3o detalhada sobre como as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o aproveitando as oportunidades de personaliza\u00e7\u00e3o em IA generativa. Este conte\u00fado foi produzido pela Insights, a divis\u00e3o de conte\u00fado personalizado da MIT Technology Review.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam explorado as capacidades dos modelos de intelig\u00eancia artificial generativa, desenvolvidos por empresas como OpenAI e Google DeepMind. No entanto, muitos neg\u00f3cios perceberam que esses modelos, treinados em grandes volumes de dados p\u00fablicos, apresentam limita\u00e7\u00f5es. 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