Recentemente, a consultoria Accenture anunciou que estabeleceu um limite de US$ 29 para o uso da ferramenta Claude pelos seus colaboradores. De acordo com um porta-voz da empresa, essa ação está alinhada com o planejamento financeiro e não deve ser vista como uma restrição rígida.
Esse valor de US$ 29 surge em meio a uma discussão frequente sobre investimentos em inteligência artificial: qual é o retorno sobre o investimento (ROI) tanto para a empresa quanto para os profissionais? Quais os benefícios que cada dólar investido pode gerar? E que tipo de capacidade computacional é realmente necessária?
Como um entusiasta e usuário constante de IA, entendo bem as dificuldades de manter os custos de computação baixos, especialmente ao realizar pesquisas, elaborar estratégias e trabalhar em projetos que demandam programação intensiva.
É surpreendentemente fácil exceder orçamentos em questão de dias após a implementação de um novo limite. Um exemplo claro disso foi a Uber, que viu seus engenheiros consumirem todo o orçamento anual destinado ao uso do Claude em apenas alguns meses.
Uma lição que aprendi rapidamente para proteger minha renda e a sustentabilidade do meu negócio foi a importância de questionar: “Quais tarefas realmente justificam o uso da IA de alta qualidade?” Em vez de considerar a IA como uma ferramenta ilimitada, eu a encaro como um recurso que deve ser utilizado com cautela, questionando: “Como posso alocar a tarefa certa para a IA mais apropriada?”
À medida que as empresas enfrentam orçamentos crescentes para IA e computação, essa estratégia pode ser um verdadeiro teste que revela quão avançada é a adoção e implementação da IA nos fluxos de trabalho.
Qual IA Usar?
Na semana passada, tive a oportunidade de participar da conferência Workforce 2030, organizada por Euan Blair, e ele lançou uma pergunta ao público: “Quem aqui está vendo retorno sobre investimento ao utilizar IA?”
Dentro de aproximadamente 400 líderes presentes, representando milhões de trabalhadores em diversos setores do Reino Unido, apenas uma dúzia levantou a mão. Chocante? Talvez.
Essa realidade não é nova. O MIT revelou que cerca de 95% dos projetos piloto de IA de primeira geração falham. As razões para isso são várias e complexas, mas uma questão central é a escolha da IA adequada para a tarefa específica.
Cada modelo de linguagem (LLM) possui seus pontos fortes e fracos. Não existe uma solução universalmente perfeita e, mesmo que haja uma preferência pessoal, é crucial avaliar as opções disponíveis para garantir os melhores resultados em tarefas específicas.
Para ajudá-lo a determinar onde vale a pena investir em IA de qualidade, aqui estão algumas perguntas a serem consideradas:
- A tarefa é complexa e requer uma análise contextual mais profunda e uma tomada de decisão crítica?
- Qual é a direção da produção e quais os riscos envolvidos?
- Esse trabalho é apenas interno ou impacta também clientes?
- Uma ferramenta de menor custo, já aprovada, pode proporcionar resultados similares ou até melhores?
- A tarefa envolve alto risco, necessitando de avaliação e revisão minuciosa?
- Qual o tempo economizado e a melhora na qualidade da produção?
- Como o valor ou a receita gerada variam entre os diferentes LLMs que você está considerando?
Ter opções de ferramentas pré-aprovadas pode ser essencial, especialmente se você encontrar um limite de gastos no trabalho ou se a sua ferramenta preferida não estiver disponível temporariamente.
Quando Usar Claude?
Reserve ferramentas de IA premium, como o Claude, para situações que exigem um contexto e uma profundidade técnica que justifiquem o investimento adicional. Aqui estão alguns exemplos de quando essa abordagem é válida:
- Desenvolvimentos de código, depuração e análises técnicas complexas;
- Análise e síntese de grandes volumes de dados, como PDFs e planilhas;
- Modelagem de desempenho empresarial para stakeholders internos e externos;
- Projetos Claude, voltados a trabalhos contínuos e com contexto aprofundado.
Quando Usar o ChatGPT?
Existem várias maneiras pelas quais considero o ChatGPT eficaz no meu dia a dia como fundador e jornalista:
- Utilizando plugins conectados para facilitar pesquisas e fluxos de trabalho (por exemplo, usando um plugin do ChatGPT no Outlook para localizar facilmente conversas e compromissos, ao invés de perder tempo na navegação direta no Outlook).
- Brainstorming, formatação e outras tarefas administrativas de baixo risco.
- Criação de planilhas, agendamentos e ferramentas de rastreamento que integrem meu trabalho.
Em vez de escolher uma ferramenta apenas por preferência pessoal, é fundamental optar por aquela que proporcione os resultados mais confiáveis, de alta qualidade e segurança para a tarefa em questão, alinhada ao seu papel.
Experimente diferentes LLMs ao longo de algumas semanas para identificar qual oferece o melhor custo-benefício.
Depois, desenvolva um plano que indique onde o julgamento humano entra em ação, quais tarefas a IA executa e qual modelo predomina em seus fluxos de trabalho.
Com essa estratégia, você terá um plano de adoção de tecnologia otimizado em termos de custos, garantindo que o uso de IA na sua organização seja eficiente.
Essa abordagem transforma a IA em um investimento valioso, com retorno real sobre o investimento (ROI), evitando que se torne uma despesa descontrolada.
Este artigo foi publicado originalmente em Forbes.com.
