As empresas com orçamentos de TI enxutos têm pouco apetite pela digitalização de dados legados, o que poderia retardar a adoção da IA. Assim, as startups bootstrap, que enfrentam hardware, capital e talento limitados, esperam tornar os seus fluxos de trabalho e processos nativos da IA desde o início.
Mesmo assim, a falta de recursos dificulta a inovação e o desenvolvimento de competências. As GPUs Nvidia, por exemplo, são particularmente escassas no Nepal e no Sri Lanka e proibitivamente caras.
Para contornar os desafios, as startups recorreram a modelos de linguagem pequena (SLMs) e ferramentas populares de IA. “As ferramentas de IA – que são poderosas mesmo na versão gratuita – e os modelos de código aberto significam que a IA está verdadeiramente democratizada agora”, disse Adhikary.
Fonte: Computer World
