E não vamos ignorar o gerenciamento de riscos corporativos. Suponha que um grupo de usuários de negócios peça a um LLM: “Quais são os maiores riscos financeiros para nossos negócios no próximo ano?” O modelo pode gerar com confiança uma resposta baseada em crises econômicas anteriores. No entanto, não possui consciência em tempo real sobre mudanças macroeconômicas, regulamentos governamentais ou riscos específicos do setor. Também não possui as informações corporativas atuais e reais – simplesmente não as possuem. Sem raciocínio estruturado e integração de dados em tempo real, a resposta, embora gramaticalmente perfeita, é pouco mais do que a adivinhação educada, vestida como insight.
É por isso que dados verificáveis e estruturados são absolutamente essenciais na IA corporativa. Os LLMs podem oferecer insights úteis, mas sem uma camada de raciocínio real-como gráficos de conhecimento e recuperação baseada em gráficos-eles são essencialmente cegos. O objetivo não é apenas para a IA gerar respostas, mas garantir que ela compreenda os relacionamentos, lógica e restrições do mundo real por trás dessas respostas.
O poder dos gráficos de conhecimento
A realidade é que os usuários empresariais precisam de modelos que forneçam respostas precisas e explicáveis enquanto operam com segurança dentro do jardim murado de sua infofera corporativa. Considere o problema de treinamento: uma empresa assina um grande contrato de LLM, mas, a menos que obtenha um modelo privado, o LLM não entenderá completamente o domínio da organização sem treinamento extensivo. E assim que novos dados chegarem, esse treinamento está desatualizado – forçando outro ciclo de reciclagem dispendioso. Isso é claramente impraticável, não importa o quão personalizado seja o modelo O1, O2, O3 ou O4.
