Ramiro Manso é o novo Head of Generative AI da Keepler

A Keepler Data Tech reforçou o seu compromisso com soluções baseadas em Inteligência Artificial Generativa ao nomear Ramiro Manso, líder da área de Dados da empresa, como responsável de tecnologias de IA Generativa.

Entre os objetivos desse cargo, inserido na área de Dados, incluem-se, orientar a estratégia da empresa em torno da IA Generativa, liderar a capacitação técnica e promover essas tecnologias junto dos clientes.

“A IA Generativa é uma evolução da inteligência artificial que nos apresenta enormes possibilidades. Ela quebrou limitações, como a falta de dados para treinar modelos, e está a acelerar significativamente os desenvolvimentos”, comenta Ramiro Manso.

“Na Keepler, vemos esta tecnologia como uma terceira disrupção no recente universo da IA, tal como o impulso que o Machine Learning teve por volta de 2010, ou o impacto na visão computacional (principalmente) e no processamento de linguagem natural por volta de 2016 com o deep learning”, sublinhou ainda o mesmo responsável.

A Keepler vê esta tecnologia como uma peça-chave para os próximos anos, em igualdade com a disrupção causada pela computação em Cloud pública no mercado há apenas 20 anos.

A IA Generativa impactará um grande número de casos de uso e necessidades das empresas, diz ainda a Keepler: geração de texto, extração de entidades, pesquisa, geração de imagens, áudio e vídeo, geração de código, classificação, entre outras.

Entre as medidas para consolidar sua posição de liderança nesta área, além da nomeação de Manso para manter a empresa na vanguarda, a Keepler está a apostar fortemente na capacitação de seus profissionais.

Para isso, está a trabalhar na criação de uma nova skill dentro da sua fórmula salarial, que reconhecerá salarialmente os profissionais que contribuírem com esse valor para a empresa, por meio de conhecimento e experiência.

A Keepler tem vindo a desenvolver projetos de IA Generativa para os seus clientes há já algum tempo, graças a tecnologias gerativas como Transformers, GANs e Variational Autoencoders.

Entre eles incluem-se implementações em sistemas de recomendação de e-commerce para aumentar a click-through rate e ajudar na navegação por milhares de produtos, ou na geração de imagens sintéticas para treinar modelos na ausência de imagens originais suficientes.