O QUE É IA GENERATIVA? ENTENDA O CONCEITO E APLICAÇÕES
IA generativa é um termo que está em alta. Ferramentas como o ChatGPT e o Midjourney estão se tornando cada vez mais corriqueiras na rotina das empresas, por permitirem automatizar uma série de tarefas e facilitar vários processos.
Mas você sabe o que exatamente significa esse conceito? Afinal, no que a chamada IA generativa difere da IA convencional? E quais são as suas principais aplicações no mundo corporativo? Se você tem essas dúvidas, está no lugar certo. Neste post, vamos sanar essas e outras questões sobre o assunto.
IA generativa: o papel na revolução dos negócios
A IA generativa é uma inteligência artificial “criativa”, capaz de gerar novos conteúdos e novas ideias, em forma de textos, imagens, vídeos, músicas e mais uma série de recursos. Ou seja, elas conseguem pegar dados já existentes e criar novas informações a partir deles.
O grande diferencial das ferramentas de IA generativa é que elas conseguem aprender a identificar padrões de construção a partir de uma volumosa base de dados e, a partir daí, criar novos dados que seguem esses mesmos padrões, mas são totalmente originais.
Ou seja: a IA generativa é uma tentativa de emular a criatividade humana, com a diferença de que consegue pesquisar e “se inspirar” a partir de um grande volume de dados, em tempo real.
Com isso, essas ferramentas estão revolucionando vários setores empresariais, pois permitem automatizar diversas atividades criativas, facilitando a rotina das organizações. Com a ajuda delas, é possível criar textos, gerar conversas em chatbots, criar imagens e vídeos, entre outras coisas.
Diferenças entre a IA generativa e a IA convencional
A IA generativa tem uma abordagem diferente da IA convencional. É uma espécie de evolução das IA convencionais, já que permite criar novos conteúdos a partir de informações pré-existentes.
A IA convencional usa algoritmos que são “treinados” para realizar tarefas específicas e predefinidas, que normalmente são mais técnicas (como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, diagnósticos, detecção de padrões, etc.). Normalmente são ferramentas limitadas à execução das tarefas específicas para as quais foi treinada, e não têm capacidade inerente de gerar conteúdo original.
Já a IA generativa se concentra em criar modelos capazes de gerar dados originais a partir das informações que já existem. Ela pode ser usada para atividades que exijam criatividade, como tradução de textos, produção textual e geração de artes. É esse elemento criativo que a diferencia da IA convencional.
Como funciona a IA generativa?
Assim como toda inteligência artificial, a IA generativa funciona usando machine learning: elas são pré-treinadas a partir de um grande volume de dados para aprender padrões e relações em dados de conteúdo criados por humanos. Depois, utiliza os padrões aprendidos para gerar conteúdos originais.
Normalmente, as IA generativas são treinadas a partir de aprendizado supervisionado. Nessa técnica, o modelo recebe um conjunto de dados criado por humanos e com os rótulos correspondentes. A partir daí, consegue aprender a criar conteúdos semelhantes, porém inéditos.
Para isso, são utilizadas redes neurais generativas adversativas (GANs), que utilizam duas redes neurais: uma geradora, que é capaz de criar dados originais, e uma discriminadora, que avalia os dados criados pela rede geradora.
Principais aplicações da IA generativa nos negócios
As IA generativas têm várias aplicações nas empresas, e podem ser usadas em diferentes áreas. Um dos usos mais comuns dessa tecnologia é no marketing: as IA podem ser usadas para auxiliar na criação de artes e textos para campanhas, por exemplo.
Elas também podem dar ideias para o desenvolvimento de novos produtos. Já no setor jurídico das empresas, é possível utilizar as IA generativas para criar modelos de contratos. No setor de TI, pode ajudar na programação e no desenvolvimento de aplicativos.
Outra área em que a IA generativa pode ser muito útil é o atendimento ao cliente. Ela pode ser usada para criar mensagens próximas à linguagem humana em chatbots para otimizar o atendimento e facilitar a resolução de problemas.
Desafios éticos e de segurança na implementação da IA generativa
Embora a IA generativa represente, em si, uma verdadeira revolução para as empresas, é preciso compreender que existem alguns desafios éticos e de segurança. É necessário respeitar as normas relativas à proteção de dados e à privacidade para garantir um uso responsável.
Também é importante tomar cuidado com a geração de conteúdo falso e/ou difamatório, com vieses nos dados de treinamento e com a criação dos chamados deep fakes. Além disso, é preciso cuidar para não haver plágio.
Preparando sua empresa para a era da IA generativa
É fato que as empresas precisarão se adaptar à nova era da IA generativa. O ideal é que elas comecem a adoção em aplicações internas, focadas em otimização de processos e aumento de produtividade em um ambiente controlado. Isso possibilitará testes mais precisos e o aperfeiçoamento das ferramentas antes de usá-las com os clientes.
As empresas também devem prezar pela transparência. Ao usar a IA generativa no atendimento ao cliente, por exemplo, é preciso informar aos clientes que eles estão interagindo com uma inteligência artificial e não com um atendente humano. Da mesma forma, resultados de pesquisa que usem IA devem ser classificados como tal.
Também é importante implementar barreiras de proteção para aumentar a segurança e evitar que os dados confidenciais sejam utilizados por pessoas sem autorização. Muitas vezes, é preciso mascarar os dados usados para treinar as IA. E, é claro, é preciso testar exaustivamente o sistema de IA generativa em vários cenários para que o aperfeiçoamento seja contínuo.
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