A Inteligência Artificial Generativa não é mais uma tendência, mas sim uma realidade com grande potencial de impactar a forma como trabalhamos e como nos relacionamos com o mundo.
Das redes sociais aos sistemas corporativos, passando pela forma como desenvolvemos softwares, essa tecnologia tem se mostrado uma aliada poderosa na criação de conteúdos, automatizando processos e revolucionando setores inteiros.
Neste artigo, vamos desmistificar a inteligência artificial generativa, explorando seus principais modelos, aplicações e como ela está transformando a forma como interagimos com o mundo.
Prepare-se para uma jornada esclarecedora que vai mostrar como essa tecnologia pode ser aplicada de maneira eficaz e inovadora. Neste artigo vamos responder às seguintes perguntas:
- 1 – O que é Inteligência Artificial Generativa (GEN AI)?
- 2 – Qual a diferença entre IA tradicional e Inteligência Artificial Generativa?
- 3 – Como funciona a IA generativa?
- 4 – Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Generativa?
- 5 – Quais os riscos da IA generativa?
- 6 – Quais são as limitações da Inteligência Artificial Generativa?
- 7 – Quais os modelos de Inteligência Artificial Generativa?
- 8 – Qual a melhor IA generativa?
- 9 – Como fazer adoção de IA generativa?
- 10 – Qual o futuro da IA generativa?
1 – O que é Inteligência Artificial Generativa (GEN AI)?
A Inteligência Artificial Generativa, também chamada de GEN AI, é uma tecnologia que está transformando a maneira como produzimos conteúdo e como trabalhamos. Imagine um sistema capaz de não apenas processar, mas também de gerar novas ideias e conteúdos como textos, imagens, músicas e até vídeos. Isso é exatamente o que a IA generativa faz: ela aprende a partir de dados existentes para produzir conteúdo original, oferecendo soluções criativas para problemas complexos.
Essa tecnologia está sendo aplicada em inúmeros setores como saúde, marketing e até mesmo no desenvolvimento de software, trazendo valor de verdade e ROI para as empresas que estão investindo na Gen AI.
Além de sua vasta aplicabilidade, a Inteligência Artificial Generativa também apresenta um potencial econômico significativo, já que permite às empresas explorar novas formas de engajamento e inovação. De acordo com a consultoria Bain & Company, o mercado de produtos e serviços de IA deve atingir entre 780 bilhões e 990 bilhões de dólares até 2027.
2 – Qual a diferença entre IA tradicional e Inteligência Artificial Generativa?
A Inteligência Artificial (IA) é um vasto campo que engloba tecnologias projetadas para realizar tarefas que geralmente demandam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões e compreensão de linguagem. Dentro deste universo, encontramos dois tipos distintos de IA: a tradicional e a generativa.
A IA tradicional se concentra em entender e interpretar dados já existentes. Por meio de técnicas como Machine Learning e Deep Learning, a IA tradicional é capaz de reconhecer padrões, categorizar informações e fazer previsões.
Por exemplo, sistemas de recomendação, como os da Netflix ou Spotify, empregam a IA tradicional para analisar seu histórico de uso e sugerir conteúdos que possam ser do seu interesse. Essa forma de IA emula funções cognitivas humanas ao identificar padrões e fazer previsões. No entanto, ela está limitada a trabalhar com informações já conhecidas e fornecidas, com dificuldade em criar novas conexões ou gerar insights para além desses dados.
Enquanto isso, a IA Generativa vai além da análise de dados pré-existentes e tem a capacidade de criar novos conteúdos. É essa capacidade criativa que diferencia a IA generativa da tradicional. Ferramentas como o ChatGPT são exemplos dessa tecnologia, transformando comandos simples em conteúdos inéditos.
3 – Como funciona a IA generativa?
A IA generativa é uma ferramenta poderosa para elevar a produtividade e inspirar inovação. Por isso, é importante que a gente conheça suas principais características e como ela funciona.
1. Modelos base (Foundation Models)
O primeiro passo no funcionamento da IA generativa é a construção dos modelos base. Esses modelos são treinados com uma vasta quantidade de dados não rotulados, que podem incluir textos, imagens, vídeos e áudios. Durante esse treinamento, a IA aprende as relações e padrões complexos entre os elementos desses dados, como a sequência de palavras em uma frase ou a combinação de cores em uma imagem.
2. Ajuste fino (Fine-Tuning)
Após a criação dos modelos base, eles passam por um ajuste fino (ou Fine-Tuning em inglês) para se adequar a aplicações específicas. Isso envolve o uso de dados rotulados que representam o tipo de conteúdo que a IA deverá gerar. Por exemplo, se a aplicação é voltada para atendimento ao cliente, o modelo é ajustado com exemplos de diálogos reais, buscando que as respostas sejam precisas e contextuais.
3. Interação por meio de prompts
A interação com a IA generativa ocorre majoritariamente através de prompts, que são instruções ou perguntas que direcionam a resposta do modelo. A IA interpreta esses prompts e responde de acordo com as especificações da pessoa usuária.
Para obter respostas cada vez mais assertivas da Gen AI, é importante desenvolver habilidades de Engenharia de Prompt, ou seja, aprender técnicas para desenvolver prompts de qualidade.
4. Aprimoramento contínuo
Para garantir que a IA generativa continue relevante e precisa, ela passa por um processo contínuo de avaliação e ajuste.
Quem desenvolve a Inteligência Artificial Generativa revisa o desempenho do modelo regularmente, integrando novos dados e refinando sua capacidade de gerar conteúdos de alta qualidade.
Enquanto isso, as pessoas usuárias podem dar feedbacks e classificar as respostas da IA para ajudar no aprimoramento contínuo da ferramenta.
4 – Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Generativa?
A Inteligência Artificial Generativa está revolucionando a forma como empresas e indivíduos interagem com a tecnologia, trazendo uma série de benefícios transformadores. Vamos explorar alguns dos principais:
1 – Aumento da produtividade
Adotar IA generativa em fluxos de trabalho pode aumentar significativamente a produtividade dos times. Isso, ajudando em tarefas do dia a dia, por exemplo, elaborar, editar e revisar e resumir informações ou mesmo em tarefas mais complexas, como criar e testar código de um software.
Além disso, com a capacidade de automatizar tarefas que levariam horas para serem realizadas manualmente, a IA Generativa otimiza o tempo e aumenta a eficiência.
2 – Personalização
A personalização é um dos pontos fortes da IA Generativa, permitindo a criação de conteúdos adaptados às preferências das pessoas usuárias. Isso é uma vantagem significativa em processos de atendimento ao cliente, possibilitando um aumento da satisfação do público.
3 – Resolução de problemas complexos
Inteligência Artificial Generativa pode ser uma grande aliada na resolução de problemas complexos, por conseguir gerar insights a partir de uma grande quantidade de dados e ainda propor soluções.
Áreas como pesquisa científica e médica diagnóstica podem se beneficiar muito do uso da IA generativa. Por exemplo, a IA pode analisar imagens de exames (como tomografias e ressonâncias) para identificar anomalias com mais precisão do que o olho humano. Enquanto no caso da pesquisa científica, a IA pode explorar e analisar dados complexos de formas inovadoras, possibilitando que pesquisadores identifiquem tendências e padrões que poderiam passar despercebidos.
4 – Redução de custos operacionais
A automação proporcionada pela IA Generativa pode reduzir significativamente os custos em setores como atendimento ao cliente e suporte técnico. Por exemplo, com a Inteligência Artificial Generativa é possível oferecer ao público chatbots e assistentes virtuais para responder e até resolver demandas mais simples. Além disso, é possível configurar essas ferramentas para oferecer ofertas e determinadas comunicações de forma personalizada para clientes.
5 – Otimização de processos de negócios
A IA Generativa ajuda a otimizar processos internos ao aplicar machine learning em diversas áreas de negócios, desde marketing até finanças. Ela pode, por exemplo, gerar dados sintéticos para treinamento em machine learning, melhorando a tomada de decisões e a eficiência operacional.
6 – Redução do time-to-market
Ao aumentar a produtividade, ajudar a resolver problemas complexos e reduzir custos operacionais, a Inteligência Artificial Generativa também pode ajudar empresas a reduzir drasticamente o time-to-market de novos produtos e serviços. Por exemplo, com a Gen AI é mais fácil criar protótipos, o que permite que as equipes testem ideias mais rápido e com menos custo.
5 – Quais os riscos da IA generativa?
A IA generativa, enquanto impulsiona a inovação e eficiência, traz consigo uma série de desafios e riscos que precisam ser geridos com cuidado. Por isso, para aproveitar o potencial dessa tecnologia, é essencial abordar essas preocupações de maneira proativa e responsável.
1 – Privacidade e Segurança
Modelos de IA generativa frequentemente lidam com vastas quantidades de dados, o que aumenta o risco de vazamento de informações confidenciais. Por isso, as empresas devem implementar medidas rigorosas de segurança para proteger suas informações sensíveis e evitar que dados pessoais sejam usados de maneira não autorizada.
Além disso, a criação de conteúdos falsos, como deep fakes, para enganar e manipular pode ter consequências graves. Portanto, a cibersegurança deve ser uma prioridade, com estratégias sólidas para identificar e prevenir tais atividades.
2 – Conformidade regulatória
A conformidade regulatória é outro desafio significativo. Com o rápido desenvolvimento da IA, as normas e regulamentos estão em constante evolução. Por isso, as organizações precisam estar atualizadas com as leis vigentes para garantir que suas práticas de IA sejam legais e éticas.
3 – Propriedade Intelectual
A propriedade intelectual também está em jogo. A capacidade da IA generativa de criar conteúdo novo pode levar a questões complexas de direitos autorais e propriedade intelectual. As empresas devem estar preparadas para isso, garantindo que suas criações estejam protegidas e que os direitos de terceiros sejam respeitados.
4 – Viés e discriminação
Modelos de IA podem, inadvertidamente, perpetuar preconceitos existentes nos dados em que foram treinados. Um exemplo famoso disso ocorreu em 2018, quando a IA usada pela Amazon para analisar currículos exibia um comportamento discriminatório contra mulheres.
Por isso, é muito importante que as organizações implementem controles para detectar e mitigar vieses, assegurando que os resultados da IA sejam justos e imparciais.
6 – Quais são as limitações da Inteligência Artificial Generativa?
Embora a Inteligência Artificial Generativa tenha um grande potencial e consiga atuar em diversos casos de uso, ela não é isenta de limitações. Entender essas restrições é fundamental para não criar expectativas irreais.
A seguir vamos conhecer as principais limitações da Inteligência Artificial Generativa:
Precisão e confiabilidade
A IA generativa, apesar de avançada, pode produzir resultados imprecisos ou enganosos. Isso ocorre porque os modelos geram saídas baseadas em padrões e dados previamente alimentados, o que pode perpetuar vieses ou erros inerentes aos dados originais.
Além disso, há os cenários onde a Inteligência Artificial Generativa pode “alucinar”, ou seja, oferecer uma resposta com informações erradas, mas são apresentadas como uma resposta padrão, o que pode levar muitas pessoas a acreditar que a informação é sim verdadeira.
Uma forma de mitigar isso é adotar supervisão humana para validar e aprimorar os resultados gerados por IA.
Criatividade
Embora a IA generativa seja capaz de criar conteúdo, sua criatividade é limitada pelos dados em que foi treinada. A verdadeira originalidade ainda é um domínio humano, especialmente quando envolve compreensão emocional.
Uma forma de mitigar isso é adotar uma abordagem de co-criação entre humanos e IA, combinando o melhor dos dois mundos para gerar soluções inovadoras e impactantes.
7 – Quais os modelos de Inteligência Artificial Generativa?
Desde a geração de textos até a criação de imagens e sons, diferentes modelos de IA generativa estão expandindo os limites do que é possível alcançar. A seguir, vamos explorar os principais tipos de modelos, como funcionam e em quais aplicações eles são mais eficazes.
Modelos de Difusão
Funcionamento: Esses modelos começam adicionando ruído aos dados de treinamento até torná-los irreconhecíveis. O algoritmo é então treinado para reverter esse ruído, revelando uma produção coerente e desejada. Eles são particularmente eficazes para a criação de imagens de alta qualidade.
Aplicações: Muito utilizados na geração de imagens e vídeos, proporcionando controle preciso sobre o processo criativo.
Redes Adversárias Generativas (GANs)
Funcionamento: As Redes Adversárias Generativas (GANs) são compostas por duas redes neurais que trabalham em conjunto de maneira competitiva. A rede geradora cria dados falsos, enquanto a rede discriminadora tenta identificar quais dados são falsos e quais são reais. Este processo iterativo continua até que a rede geradora consiga produzir dados que são indistinguíveis dos dados reais.
Aplicações: Amplamente utilizadas na geração de imagens realistas, as GANs também são usadas em transferência de estilo e aumento de dados.
Codificadores Automáticos Variacionais (VAEs)
Funcionamento: Os Codificadores Automáticos Variacionais (VAEs) usam duas redes neurais, um codificador e um decodificador, para aprender uma representação compacta dos dados. Eles podem gerar novas amostras de dados que são semelhantes às originais, sendo especialmente úteis na geração de imagens e vídeos.
Aplicações: Ideais para compressão de dados e geração de novos conteúdos visuais que mantêm a essência dos dados originais.
Transformadores (Transformers)
Funcionamento: Baseado no conceito de codificação e decodificação, os transformadores utilizam um mecanismo de autoatenção que lhes permite considerar o contexto completo de uma sequência de dados. Isso os torna extremamente eficazes em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Aplicações: Modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) são exemplos de transformadores, conhecidos por gerar texto natural e coerente, sendo utilizados em chatbots, assistentes virtuais e muito mais.
Modelos de Grandes Linguagens (LLMs)
Funcionamento: LLMs processam e geram texto em linguagem natural com base em vastas quantidades de dados de texto. Eles são treinados para prever e gerar respostas em múltiplos contextos.
Aplicações: Utilizados em assistentes virtuais, chatbots e geradores de texto, como o ChatGPT.
8 – Qual a melhor IA generativa?
Como para muitos desafios da área de tecnologia, a resposta para “Qual é a melhor IA generativa” é “depende”. Para entender qual aplicação de Inteligência Artificial é o ideal para o seu caso, busque responder algumas perguntas, por exemplo:
- Quais objetivos você deseja alcançar?
- Qual é o contexto específico em que a IA será aplicada?
- Quais resultados você espera obter com a implementação dessa tecnologia?
- Existem restrições de recursos, como tempo ou orçamento, que precisam ser consideradas?
9 – Como fazer adoção de IA generativa?
Adotar a IA generativa é um passo estratégico que pode transformar processos e resultados empresariais. A seguir vamos ver um guia prático para uma implementação eficaz e segura dessa tecnologia.
1. Comunicação clara
Ao introduzir IA generativa, é vital manter uma comunicação aberta e honesta com todos os envolvidos. Isso não apenas alivia ansiedades, mas também alinha todos em direção a um objetivo comum.
Crie canais claros para que dúvidas sejam respondidas prontamente e promova a colaboração entre equipes. Dessa forma, a adoção da IA se torna um esforço coletivo, maximizando seu impacto positivo.
2. Equilibrar IA e colaboração humana
A IA generativa, por mais poderosa que seja, não substitui o toque humano. A supervisão humana é crucial para fornecer insights contextuais e garantir que os resultados sejam éticos e precisos. Os profissionais devem estar preparados para treinar e ajustar modelos de IA, garantindo que sejam utilizados de forma eficiente e responsável.
3. Começar com aplicações internas
Iniciar a implementação de IA generativa em aplicações internas é uma estratégia sábia. Isso cria um ambiente controlado para testes e ajustes, permitindo que a organização desenvolva habilidades e compreenda melhor a tecnologia antes de aplicá-la em contextos externos.
A personalização e o teste extensivo em fontes de conhecimento internas garantem que, quando os modelos forem utilizados externamente, a experiência do cliente seja otimizada.
4. Redobre a atenção com segurança
Ao adotar uma IA generativa a segurança das informações e privacidade não pode ser negligenciada.
Proteja seus dados
Utilize barreiras de proteção robustas que impeçam o acesso não autorizado a informações confidenciais. Isso inclui a implementação de protocolos de segurança, como a remoção de informações de identificação pessoal (PII) e a aplicação de técnicas de mascaramento de dados antes de utilizar esses dados para treinar modelos de IA.
Envolva o time de segurança desde o começo
Dessa forma, todas as nuances de segurança podem ser consideradas desde o início, garantindo que a implementação seja segura desde a concepção até a execução.
Se prepare para ameaças cibernéticas
Com o avanço da IA generativa, também surgem novas ameaças cibernéticas, incluindo o uso de deep fakes para a engenharia social. Por isso, se prepare implementando controles rigorosos para mitigar essas ameaças e certifique-se de que sua apólice de segurança cobre violações relacionadas à IA.
Trabalhe com fornecedores confiáveis
Finalmente, ao trabalhar com fornecedores de IA, assegure-se de que eles garantam que os dados fornecidos não serão utilizados para aprendizado de máquina fora de sua organização. Uma comunicação clara e acordos bem documentados com seus fornecedores podem ajudar a proteger seus dados e mitigar riscos de uso indevido.
5. Teste bastante
Desenvolva processos de teste rigorosos para validar os resultados da IA generativa. Automação e testes manuais são necessários para cobrir todos os cenários possíveis. Grupos de testadores beta podem fornecer feedback valioso e ajudar a refinar a tecnologia, garantindo que a IA esteja sempre alinhada com os objetivos estratégicos da organização.
6. Seja transparente
A transparência é fundamental para o uso ético e responsável da IA. Afinal, para garantir uma adoção eficiente é preciso que haja confiança na tecnologia e nas intenções do seu uso.
Por isso, é muito importante que as pessoas usuárias saibam quando estão interagindo com uma IA e que tenham a capacidade de criticar e questionar os resultados. Não só pela questão de confiança, mas também porque este é um dos pontos dentro das recomendações da OCDE sobre IA, que o Brasil não só aderiu como incluiu nos preceitos da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA).
7. Monitoramento contínuo
Uma vez implementada, a IA generativa deve ser monitorada constantemente. Isso não apenas garante que a tecnologia esteja funcionando de maneira otimizada, mas também ajuda a identificar e corrigir anomalias de desempenho e segurança.
Leitura recomendada: Desafios na adoção de IA: Como transformar obstáculos em vantagens competitivas
10 – Qual o futuro da IA generativa?
Para pensar o futuro da IA generativa, a Gartner traz algumas previsões:
- Até 2026, 75% das empresas vão usar Inteligência Artificial Generativa para criar dados sintéticos (dados criados a partir de métodos computacionais, algoritmos ou simulações, ou seja, dados que não foram criados por humanos) de clientes, em comparação a menos de 5% em 2023.
- Até 2027, mais de 50% dos modelos de IA generativa utilizados pelas empresas serão específicos para uma indústria ou função de negócios, em comparação a aproximadamente 1% em 2023.
- Até 2028, 30% das implementações de GenAI serão otimizadas com o uso de métodos computacionais de conservação de energia, movidos por iniciativas de sustentabilidade.
Conclusão
Não temos dúvidas de que estamos apenas arranhando a superfície das suas vastas possibilidades da Inteligência Artificial Generativa. Desde a automação de tarefas até a transformação de setores inteiros, essa tecnologia está redefinindo o que é possível no mundo digital.
No entanto, como toda inovação, a Gen AI apresenta seus desafios, desde questões de governança até a necessidade de medidas criteriosas de segurança.
Agora, queremos ouvir de você! Quais outras dúvidas você tem sobre a Inteligência Artificial Generativa? Deixe um comentário e vamos continuar essa conversa!
Referências
- IA generativa: o que CIOs e CTOs precisam saber | StackSpot AI
- 6 práticas para adotar IA generativa na modernização de legados | StackSpot AI
- O que é IA generativa? | AWS
- O que é a IA generativa? Exemplos e casos de uso | Google Cloud
- IA Generativa: o que é, como funciona e aplicações | Distrito
- IA Tradicional e IA Generativa: qual a diferença e qual a melhor? | Zendesk
- IA Generativa: o que é, vantagens e exemplos – Sankhya
- Gerenciando os riscos da IA generativa – PwC
- Conheça os 4 maiores riscos da IA generativa e saiba como mitigá-los – InfoMoney
- O que é ‘alucinação’ de inteligência artificial – BBC News Brasil
- Tipos de IA Generativa: explorando as inovações e aplicações – Meta
- Guia Completo Sobre Inteligência Artificial Generativa – Data Science Academy
- Dados sintéticos vs dados naturais: o limite da inteligência artificial no treinamento de modelos – Coluna Marcos Bonas, TI INSIDE Online
- Descubra quando não usar a IA generativa | Gartner
- IA generativa: o que é, ferramentas, modelos e aplicações | Gartner
- As 3 previsões práticas e ousadas para o futuro da IA generativa | Gartner
- Qual o impacto da IA Generativa? – Portal Telemedicina
