O custo de ter um agente de IA próprio
Custo de manutenção
A manutenção representa, em média, cerca de 60 % do custo do ciclo de vida de um sistema de software, variando entre 40 % e 80 % consoante o tipo de sistema. A maior parte corresponde a melhorias motivadas pela alteração de requisitos.
Deriva do modelo
Na mesma tarefa de distinguir números primos de compostos, a precisão do GPT-4 caiu de 84,0 % em março de 2023 para 51,1 % em junho de 2023. Os autores concluem que o comportamento dos LLM pode mudar substancialmente num curto espaço de tempo e exige monitorização contínua.
Sucesso: desenvolver vs. comprar
As ferramentas de IA compradas a fornecedores especializados tiveram sucesso em 67 % dos casos. Os desenvolvimentos internos tiveram sucesso com um terço dessa frequência. O estudo baseou-se em 150 entrevistas a líderes, num inquérito a 350 colaboradores e na análise de 300 implementações públicas de IA.
Do piloto à produção
88 % das provas de conceito de IA observadas não chegam a uma implementação em larga escala. Por cada 33 provas de conceito de IA lançadas por uma empresa, apenas 4 passaram à produção.
Responsabilidade pelo agente
Um tribunal da Colúmbia Britânica condenou a Air Canada a pagar uma indemnização, juros e custas depois de o chatbot do seu website ter dado a um cliente informações erradas sobre tarifas por luto. O tribunal rejeitou o argumento de que o chatbot era uma entidade separada, responsável pelas suas próprias declarações.
Cancelamento de projetos
A Gartner prevê que mais de 40 % dos projetos de IA agêntica sejam cancelados até ao final de 2027, devido ao aumento dos custos, a um valor de negócio pouco claro ou a controlos de risco inadequados.
Tempo até à produção
A Gartner concluiu que, “em média, apenas 48 % dos protótipos de IA chegam à produção” e que passar de um protótipo de IA à produção demora “em média 8,2 meses”.
Investimento inicial
A Gartner estima o investimento inicial para desenvolver agentes de IA entre 2,5 e 4,3 milhões de dólares, face a 1,5 a 2,7 milhões de dólares para os comprar.
O esforço contínuo
Desenvolver implica assumir a manutenção dos modelos que caberia a um fornecedor, contratar talento de IA escasso e suportar auditorias de conformidade mais exigentes. A Gartner alerta para o risco de sobrestimar a capacidade da equipa para manter tudo isto.
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