Qlik: “SLMs” e novo ecossistema de serviços serão a evolução da IA generativa
Em entrevista ao IT Forum, Josh Good e Ryan Welsh, Qlik, falaram sobre tendências e planos da companhia para o futuro da IA generativa
Em junho deste ano, a Qlik, empresa de soluções de analytics, integração e qualidade de dados, revelou o Qlik Answers, um assistente alimentado por inteligência artificial (IA) generativa que apoia colaboradores a obter insights e respostas sobre o negócio a partir de conteúdos não estruturados de sua organização.
A solução é uma das grandes apostas da Qlik para consolidar sua visão de que a IA será o caminho para ampliar a capacidade de dados das companhias, tornando-os mais fáceis de serem trabalhados e analisados no dia a dia. O produto foi disponibilizado globalmente no final de julho e já está sendo implementado por clientes — inclusive no Brasil.
Apesar de nenhum desses casos de adoção já ter se tornado público, ou mesmo atingido o estágio de produção, a companhia não esconde o entusiasmo com a plataforma. No começo deste mês, a empresa promoveu, em São Paulo, seu AI Reality Tour, evento para clientes e parceiros que apresentou a visão da companhia para o tema de IA, que tem o Answers como um dos pilares.
Durante o evento, o IT Forum conversou com Josh Good, vice-presidente de Estratégia e Desenvolvimento de Mercados, e Ryan Welsh, CTO para IA generativa, sobre os lançamentos recenters da companhia, sua estratégia com a inteligência artificial, as tendências para a evolução do tema dentro das organizações. Confira abaixo:
IT Forum: Durante o Connect 2024 [principal evento global anual da companhia, que o IT Forum acompanhou em Orlando, na Flórida], Mike Capone, CEO da Qlik, deixou claro que o caminho da IA começa e termina com dados. Parte desse desafio passa pelos dados não estruturados. Como vocês avaliam que a indústria está progredindo na organização desses dados para a implementação de soluções de IA generativa?
Ryan Welsh: Do lado dos dados estruturados, houve um amadurecimento muito grande ao longo dos últimos 15, 20 anos, quando as empresas começaram a organizar seus ambientes de big data. Do lado de dados não estruturados, as organizações estão apenas começando a trilhar esse caminho. Há alguns anos, isso começou com tecnologias de processamento de linguagem natural, mas só foi acelerado com o ChatGPT e a IA generativa. O que também tem beneficiado a indústria é que, com a chegada dessas tecnologias, o Vale do Silício começou a construir componentes de infraestrutura de classe mundial. Um exemplo são as capacidades de ETL usando LLMs para dados estruturados e não estruturados. Eu diria que estamos 20% ou 30% do caminho em relação ao que precisamos atingir do lado dos dados não estruturados, mas isso não significa que não é possível extrair valor.
Josh Good: E isso é essencial com dados não estruturados: se eles estão atualizados e há curadoria, é muito mais fácil fazer algo com eles. O mesmo acontece com dados estruturados. Com o Qlik Answers, esses são os melhores casos de uso: dados que estão curados e atualizados, mas as pessoas ainda precisam “pescar” informações para encontrar uma agulha no palheiro de bases de conhecimento. Você pode precisar de uma resposta que não está disponível em apenas uma base, mas distribuída entre quatro ou cinco bases que precisam ser conectadas. O Qlik Answers faz isso.
IT Forum: Como vocês enxergam a posição do Brasil nesse contexto? Estamos atrasados?
Eduardo Kfouri [gerente-geral da Qlik para a América Latina]: Não acredito nisso, estamos no mesmo nível de todas as outras regiões. Temos ouvido muito os clientes locais, todos têm olhado com interesse para iniciativas de IA generativa. Alguns ainda estão um pouco perdidos, não sabem bem por onde começar, mas estão investigando.
Josh Good: Acho que você está sendo modesto. O Brasil está sempre à frente da curva. O Brasil é inovador e adota tecnologias cedo. Um dos nossos primeiros clientes globais do Qlik Answers é uma companhia brasileira.
Eduardo Kfouri: Quando lançamos a primeira versão de nossa solução de analytics em nuvem, o Brasil foi o segundo país a adotá-la no mundo, atrás apenas dos Estados Unidos.
IT Forum: Sim, lembro de você ter me contado isso durante o Qlik Connect, e me lembro também dos planos de trazer a infraestrutura de nuvem da Qlik para o Brasil.
Eduardo Kfouri: Ainda estamos trabalhando nisso.
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Josh Good: Mas há uma grande notícia aí: agora temos um acordo com a AWS que reforçou nossa parceria. Eles vão nos ajudar a estabelecer regiões mais rapidamente. Há um custo para implementar essas regiões, e temos um limite de custos que podemos absorver, mas eles vão nos ajudar a gerenciar isso. Isso vai nos ajudar com regiões globais. Não temos informações específicas sobre o Brasil ou outros países da América Latina, mas, independentemente da ordem dessas regiões, elas devem chegar mais rapidamente.
IT Forum: Além da parceria com a AWS, vocês também estabeleceram uma parceria com a Snowflake. Com o avanço da IA generativa, esse tipo de ação será uma estratégia fundamental?
Josh Good: Acredito que estamos em uma fase perpétua de “coopetição”. Um dos nossos melhores parceiros é um dos nossos principais competidores, a Microsoft. É um exemplo de algo que vejo acontecendo na indústria, que são parcerias entre empresas de tecnologia amadurecendo para um relacionamento aberto e honesto sobre onde elas competirão e onde irão colaborar. Acredito que a IA generativa vai acelerar isso, porque todos precisam de todos, mas também estão competindo entre si, de certa forma.
Ryan Welsh: Acredito que as grandes empresas estão tentando criar um espaço onde vão operar no stack de IA generativa. As companhias de infraestrutura de nuvem estão construindo seus próprios modelos ou fazendo parcerias, entendendo quem será o dono de qual parte do stack de IA generativa. Nós, da Qlik, não estamos construindo LLMs, nem devemos construí-los no futuro. Vamos deixar a OpenAI, a Anthropic e outros construí-los e faremos parcerias. Não queremos essa parte do stack, queremos outras. Conforme as empresas vão entendendo o mercado, onde sua expertise está e o que pode entregar mais valor aos seus clientes, elas farão parcerias com outras empresas da indústria para criar uma solução completa. É assim que estamos vendo o presente.
IT Forum: A Qlik tem ampliado seu portfólio com novas aquisições há algum tempo. Em termos de visão de evolução de produto, quais são as áreas que a companhia quer continuar explorando no futuro?
Josh Good: Meu cargo é em desenvolvimento de mercado e estratégia. Então, passo muito tempo pensando sobre a direção que estamos seguindo e o que estamos considerando. Em última instância, o que queremos é usar dados para conseguir melhores resultados. Há muito mais a ser feito com ciência de dados, automação e na tomada de ações. Muitas vezes, as pessoas conseguem um insight importante e não fazem nada com ele. Isso me frustra. No lado de fontes e alvos, o Qlik Talend Cloud é focado primariamente em dados não estruturados, então veremos um pipeline para trazer dados estruturados e não estruturados juntos. O Answers e a vinda do Ryan são parte dessa estratégia. Outro ponto-chave é a padronização; vemos organizações que têm muita agilidade porque não possuem padronização, mas chega um momento em que a falta dela também causa lentidão. Queremos ajudá-las com esse equilíbrio.
IT Forum: Voltando ao tema de IA generativa, de um ano para cá nós temos visto um novo momento da tecnologia no mercado. Depois do hype, as empresas passaram a se preocupar mais com o custo e o retorno dessa tecnologia, com uma orientação voltada ao impacto no negócio. Como vocês veem esse novo ciclo?
Ryan Welsh: Há duas formas de olhar para isso. Primeiro, acredito que vamos migrar para modelos de linguagem menores. LLMs são incríveis para realizar uma variedade ampla de coisas, mas são muito caros. Você não precisa de um modelo de 200 bilhões de parâmetros se só quiser responder a algumas perguntas de RH. Com um modelo de 7 bilhões de parâmetros, bom em perguntas de RH, você consegue um retorno sobre o investimento. Veremos modelos menores e especializados em aplicações verticais e horizontais. Outro movimento que tenho observado nos últimos 12 meses é tudo o que envolve o modelo de linguagem. No início, muitas pessoas pensaram que bastaria comprar um LLM e implementá-lo. Não, há muitas outras coisas que giram em torno do modelo, que fazem tarefas específicas, como análise sedimentar e extração de informação. Para ter respostas confiáveis, você precisa trazer a informação da empresa para o modelo. Como fazer isso? É preciso um pipeline de dados, é preciso governança de dados. Então, veremos modelos menores de linguagem e a maturidade do stack de IA generativa aumentando, com incumbentes construindo esses componentes ou startups tentando dominar cada parte específica da pilha.
IT Forum: Queria voltar para o Qlik Answers. Ainda que vocês não tenham casos em produção, com a experiência de implementação que já têm com clientes, como a ferramenta está impactando o processo de analytics e geração de dados?
Ryan Welsh: É uma mudança no processo de gestão. Quando as pessoas começaram a usar a internet, nos anos 1990, faziam buscas usando uma frase inteira e não recebiam respostas muito boas. Então, aprendemos a buscar algo como “restaurantes próximos de mim”. Agora, depois de 20 anos, vamos ter que voltar a usar frases completas novamente. A primeira coisa que vemos são pessoas simplesmente fazendo buscas usando palavras-chave, mas não, você precisa de perguntas completas. É preciso uma mudança nesse processo de gestão, mas também entender o tipo de pergunta que esses sistemas são bons em responder. Se você jogar todas as transcrições dos resultados fiscais das empresas do Dow 30 e perguntar “quantas superaram as expectativas do trimestre?”, ele não vai responder o número, porque essa é uma pergunta agregada. Mas, se você perguntar “quais são os desafios da Apple com sua cadeia de produção na China?”, ele encontrará informações relevantes e entregará uma resposta. O ônus dessa mudança recai sobre nós, porque perguntas em que o sistema é fraco agora precisarão ficar mais fortes no futuro. Já temos planos de melhorias em perguntas agregadas, integrando metadados em certas partes do documento. Então, a tecnologia vai evoluir, e as pessoas vão se acostumar com certos tipos de casos de uso.
Josh Good: Essa é a parte onde os agentes começam a entrar em cena também. Se você fizer uma pergunta que exige agregação — eu tenho uma ferramenta excelente para fazer agregação, ela se chama Qlik Sense. Então, o Qlik Answers deveria dizer: “Ei, Qlik Sense, faça essa agregação nos dados estruturados para mim”. Estamos vendo essa tendência — e esse é um exemplo simples — onde você obtém o agente de IA certo para fazer a parte certa do trabalho e, depois, traz tudo de volta e reúne tudo novamente.
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