{"id":3361,"date":"2026-10-22T06:59:07","date_gmt":"2026-10-22T11:59:07","guid":{"rendered":"https:\/\/accendoassociates.com\/?p=3361"},"modified":"2026-10-22T07:00:46","modified_gmt":"2026-10-22T12:00:46","slug":"lowering-the-cost-of-serving-clients-with-shared-ai-infrastructure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/accendoassociates.com\/pt\/lowering-the-cost-of-serving-clients-with-shared-ai-infrastructure\/","title":{"rendered":"Redu\u00e7\u00e3o dos custos de atendimento a clientes com infraestrutura compartilhada de IA"},"content":{"rendered":"

Os credores, os seguradores e as empresas agr\u00edcolas do mesmo pa\u00eds pagam cada um para construir bases de IA semelhantes. Construir essas partes compartilhadas de uma vez ajudaria a melhor servir os agricultores familiares e as pequenas empresas, com custos menores, enquanto cada um manteria o controle sobre seus clientes, dados e decis\u00f5es.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\n

Primeira parte de uma s\u00e9rie de quatro partes escrita por Accendo Associates<\/a> e os MSC (MicroSave Consulting)<\/a>, ambos os cofundadores da Alian\u00e7a da IA Inclusiva<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Vamos falar de Malti, uma vendedora de vegetais numa cidade do interior da \u00cdndia. Ela precisa de um pequeno empr\u00e9stimo para comprar produtos antes da \u00e9poca de maior atividade comercial. Ela mant\u00e9m as suas contas num caderno, recebe o pagamento principalmente em dinheiro e fala uma l\u00edngua que os sistemas dos seus credores n\u00e3o conseguem ler. As visitas de campo para prestar o servi\u00e7o adicionam custos que o juro do seu empr\u00e9stimo n\u00e3o consegue cobrir, pelo que \u00e9 recusada ou lhe \u00e9 oferecido um cr\u00e9dito com condi\u00e7\u00f5es mais rigorosas.<\/p>\n\n\n\n

Um produtor de leite no Qu\u00eania, um produtor de caf\u00e9 na Col\u00f4mbia e um propriet\u00e1rio de uma loja de sapatos no Filipinas enfrentam a mesma barreira. A intelig\u00eancia artificial (IA) pode diminuir essa dificuldade ao ler um livro-raz\u00e3o manuscrito a partir de uma foto, responder em idiomas locais e fornecer ao credor uma vis\u00e3o mais clara do risco. Para fazer isso bem, \u00e9 preciso que quatro tipos de IA trabalhem em conjunto; nenhum fornecedor oferece todos os quatro. Proponemos construir essa base de forma aberta e buscar parceiros para financiar isso.<\/p>\n\n\n\n

A IA pode ajudar os clientes a gerirem, comprar e vender de forma melhor.<\/h4>\n\n\n\n

Somente 56% adultos em pa\u00edses de baixa e m\u00e9dia renda conseguem arrecadar fundos emergenciais dentro de 30 dias, de acordo com o estudo. Global Findex 2025<\/a>, As pequenas empresas em mercados emergentes enfrentam um Falta de cr\u00e9dito de 5,7 trilh\u00f5es de d\u00f3lares<\/a> (Estimativa do SME Finance Forum e do IFC, 2019). Al\u00e9m da decis\u00e3o sobre o empr\u00e9stimo, a IA pode ajudar essas empresas a operar melhor, comprar melhor e vender melhor, encontrando fornecedores mais baratos, que s\u00e3o um incentivo do governo para eles, e novos compradores. A avalia\u00e7\u00e3o de cada ferramenta \u00e9 se a sa\u00fade financeira, a renda e a resili\u00eancia do cliente melhoram.<\/p>\n\n\n\n

Quatro capacidades de IA devem trabalhar juntas para atender bem aos clientes.<\/h4>\n\n\n\n
    \n
  1. Racionaliza\u00e7\u00e3o geral, para decis\u00f5es informadas:<\/strong> O cliente recebe orienta\u00e7\u00e3o sobre como gerir o seu neg\u00f3cio e respostas claras \u00e0s suas perguntas. O pessoal do fornecedor processa os pedidos e fornece respostas em segundos.<\/li>\n\n\n\n
  2. Idioma local e documentos para superar as barreiras lingu\u00edsticas:<\/strong> O cliente recebe conselhos em seu pr\u00f3prio idioma, por texto ou voz, mesmo em um telefone b\u00e1sico com sinal fraco. O prestador l\u00ea um formul\u00e1rio manuscrito sem ter que digitar novamente.<\/li>\n\n\n\n
  3. An\u00e1lise de dom\u00ednio, para obter insights pr\u00e1ticos:<\/strong> Modelos menores e espec\u00edficos para cada dom\u00ednio analisam cadeias de suprimentos, pre\u00e7os de mercado ou precipita\u00e7\u00e3o e solo. O cliente aprende quais plantas plantar e quando e onde vender. O fornecedor v\u00ea os riscos de forma mais clara.<\/li>\n\n\n\n
  4. Decis\u00f5es rastre\u00e1veis, para transpar\u00eancia e responsabilidade<\/strong>O cliente recebe uma raz\u00e3o que ele consegue entender e uma forma de contestar uma decis\u00e3o que ele considera errada. O prestador mant\u00e9m um registro que seu supervisor pode verificar.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Nenhum \u00fanico fornecedor oferece todos os quatro recursos. As ferramentas de an\u00e1lise mais robustas s\u00e3o alugadas de empresas globais, executadas fora da maioria desses pa\u00edses e funcionam melhor em ingl\u00eas. As ferramentas em idiomas locais est\u00e3o melhorando, com esfor\u00e7os regionais, como Sarvam<\/a> Na \u00cdndia, SEA-LION<\/a> em todo o Sudeste Asi\u00e1tico, e Latam-GPT<\/a> do Chile. No entanto, como mostra a pesquisa da MSC, ler a escrita manuscrita em um script local ou responder por voz na maioria das l\u00ednguas africanas ainda n\u00e3o \u00e9 confi\u00e1vel. Modelos espec\u00edficos do dom\u00ednio ou modelos \u201cpequenos de intelig\u00eancia artificial\u201d constru\u00eddos para um prop\u00f3sito espec\u00edfico precisam de dados locais. Decis\u00f5es rastre\u00e1veis exigem que o provedor mantenha as evid\u00eancias, regras e vers\u00f5es dos modelos por tr\u00e1s de uma decis\u00e3o, para que um cliente ou regulador possa entender como essa decis\u00e3o foi alcan\u00e7ada.<\/p>\n\n\n\n

    Poucos fornecedores t\u00eam o pessoal necess\u00e1rio para gerir e manter estes sistemas internamente.<\/p>\n\n\n\n

    Uma camada de confian\u00e7a permite que um fornecedor misture fornecedores e mantenha o controle.<\/h4>\n\n\n\n

    O nosso design coloca uma camada de roteamento e controle de IA entre o provedor e cada sistema de IA que ele utiliza. Cada provedor possui a sua pr\u00f3pria camada de controle. Imagine isso como um painel de controle com um manual de regras. Todas as chamadas de funcion\u00e1rios, sistemas e aplicativos passam por ela, assim como todas as solicita\u00e7\u00f5es de um telefone que o dispositivo n\u00e3o consegue atender. Para cada solicita\u00e7\u00e3o, a camada decide duas coisas: o que o sistema de IA pode ver e o que ele pode fazer.<\/p>\n\n\n\n

    Quando um modelo precisa de contexto, como o hist\u00f3rico de um cliente, a pol\u00edtica de cr\u00e9dito do provedor ou um formul\u00e1rio digitalizado, a camada o recupera com base nas permiss\u00f5es do provedor. Os dados identificados do cliente s\u00e3o enviados apenas para modelos que est\u00e3o sendo executados no pa\u00eds, e os identificadores s\u00e3o removidos antes que qualquer informa\u00e7\u00e3o seja enviada para o exterior. Quando um modelo precisa agir, como verificar o saldo ou consultar dados de ag\u00eancias de cr\u00e9dito, ele faz isso atrav\u00e9s da camada, nunca diretamente. O provedor escreve as regras de forma que seu supervisor possa ler, e a camada registra todas as perguntas, respostas e a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

    Modelos utilizados para decis\u00f5es empresariais, como a pontua\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito, permanecem dentro do ambiente do fornecedor e alimentam seus pr\u00f3prios mecanismos de tomada de decis\u00e3o. Nos telefones dos agentes e clientes, o trabalho \u00e9 executado no dispositivo onde isso \u00e9 poss\u00edvel, mesmo offline, como j\u00e1 acontece com a plataforma x-VOX da MSC. S\u00f3 o que o dispositivo n\u00e3o consegue fazer chega \u00e0 camada superior.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Como todas as chamadas passam por um \u00fanico local, o provedor pode mudar de fornecedor \u00e0 medida que a tecnologia, os pre\u00e7os e as regulamenta\u00e7\u00f5es mudam, desde que a licen\u00e7a do novo sistema permita o uso comercial, o que alguns modelos abertos, como InkubaLM<\/a>, N\u00e3o fa\u00e7a isso. Embora construir esse design seja uma coisa, implement\u00e1-lo \u00e9 onde muitos provedores ter\u00e3o dificuldades.<\/p>\n\n\n\n

    Crie as partes compartilhadas uma vez.<\/h4>\n\n\n\n

    Consideremos 12 prestadores de servi\u00e7os financeiros num \u00fanico pa\u00eds. Eles compartilham um supervisor, um sistema de identidade, uma rede de pagamento e um conjunto de idiomas, mas cada um constr\u00f3i as mesmas conex\u00f5es, ferramentas lingu\u00edsticas e testes por conta pr\u00f3pria. Cada um ainda financia o que compete com base no seu pr\u00f3prio balan\u00e7o patrimonial, e sem evid\u00eancias de retorno de outros players, a maioria dos conselhos aguarda. Pequenos volumes de capital externo preenchem a lacuna. At\u00e9 setembro de 2026, a inclus\u00e3o financeira e a agricultura receberam 445 milh\u00f5es de d\u00f3lares em 12 pa\u00edses, dos 90 bilh\u00f5es de d\u00f3lares em capital de IA monitorados pela Mapa de fluxos de capital da Accendo<\/a> nos mercados emergentes. Isso representa meio centavo por cada d\u00f3lar, e quase todo esse valor foi destinado a empresas individuais.<\/p>\n\n\n\n

    Proponemos a constru\u00e7\u00e3o de um open commons, mantido por uma organiza\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos, que publica tr\u00eas coisas: um design aberto para a camada, ferramentas em idiomas locais e modelos espec\u00edficos do dom\u00ednio com pesos abertos que qualquer pessoa pode verificar. Cada fornecedor os implementa localmente em seus pr\u00f3prios sistemas, de acordo com suas pr\u00f3prias regras e os adapta \u00e0s suas pr\u00f3prias necessidades de mercado. Os fornecedores obt\u00eam menores custos, resultados compar\u00e1veis antes de comprometerem-se e padr\u00f5es comuns que lhes permitem mudar de fornecedor, enquanto cada um permanece respons\u00e1vel perante seu supervisor.<\/p>\n\n\n\n

    As doa\u00e7\u00f5es construiriam os recursos comuns, e as taxas de participa\u00e7\u00e3o mantinham-nos. Procuramos parceiros de financiamento que apoiem a infraestrutura compartilhada e queremos ouvir de fornecedores, vendedores e supervisores que vejam o problema de forma diferente.<\/p>\n\n\n\n

    Malti, a vendedora de vegetais, nunca ver\u00e1 a camada de roteamento e controle da IA. Ela ver\u00e1 um prestador de servi\u00e7os que consegue ler seu caderno, responder em seu pr\u00f3prio idioma e oferecer condi\u00e7\u00f5es que sejam adequadas ao seu neg\u00f3cio. Uma base comum torna isso acess\u00edvel para todos os prestadores de servi\u00e7os no seu pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n

    Este \u00e9 o primeiro de quatro cap\u00edtulos. O segundo aborda mais profundamente a arquitetura: o jardim cercado e com port\u00f5es que define quais os ativos pertencentes ao provedor e quais os alugados, como a camada funciona nos dispositivos e como o bem comum \u00e9 governado e financiado. O terceiro cap\u00edtulo analisa os riscos, incluindo modelos compartilhados que falham em conjunto, e como o design responde a eles. O quarto cap\u00edtulo apresenta perguntas espec\u00edficas aos financiadores, supervisores e provedores, bem como um primeiro grupo de provedores em um \u00fanico pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n

    Mais informa\u00e7\u00f5es por vir.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    <\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Uma infraestrutura compartilhada de intelig\u00eancia artificial, chamada AI Commons, poderia ajudar os credores, os seguradores e as empresas agr\u00edcolas a reduzir custos e a servir melhor as pequenas empresas e os agricultores.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":3382,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"nf_dc_page":"","_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_EventAllDay":false,"_EventTimezone":"","_EventStartDate":"","_EventEndDate":"","_EventStartDateUTC":"","_EventEndDateUTC":"","_EventShowMap":false,"_EventShowMapLink":false,"_EventURL":"","_EventCost":"","_EventCostDescription":"","_EventCurrencySymbol":"","_EventCurrencyCode":"","_EventCurrencyPosition":"","_EventDateTimeSeparator":"","_EventTimeRangeSeparator":"","_EventOrganizerID":[],"_EventVenueID":[],"_OrganizerEmail":"","_OrganizerPhone":"","_OrganizerWebsite":"","_VenueAddress":"","_VenueCity":"","_VenueCountry":"","_VenueProvince":"","_VenueState":"","_VenueZip":"","_VenuePhone":"","_VenueURL":"","_VenueStateProvince":"","_VenueLat":"","_VenueLng":"","_VenueShowMap":false,"_VenueShowMapLink":false,"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_swpsp_post_exclude":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","nfd_image_url":"","nfd_onboarding_generated":"","footnotes":""},"categories":[36],"tags":[59,67,64,68,66],"class_list":["post-3361","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-insights","tag-artificial-intelligence","tag-local-llms","tag-responsible-ai","tag-shared-ai","tag-small-ai"],"yoast_head":"\nLowering 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