Com potencial de aprendizado profundo e infinito, a inteligência artificial generativa (IAG) abre espaço para a era de redescobertas e avanços na maturidade digital de todas as organizações.
Acreditar na capacidade da inteligência artificial generativa para resolver problemas, aumentar a produtividade e trazer novas perspectivas de negócios é o primeiro passo para aceitar a nova realidade.
Com o lançamento do ChatGPT, a discussão em torno do uso da IA generativa tem se intensificado.
Esses debates originaram ao menos três grupos distintos de pessoas, cada um com sentimentos e preocupações únicas em relação a essa tecnologia.
O primeiro grupo é composto por aqueles que resistem à IA e relutam em reconhecer seu valor, pois temem perder lugar para as máquinas. Quem faz parte deste grupo vive como os prisioneiros da “Caverna de Platão”, que não querem enxergar além daquilo que já conhecem.
No segundo grupo estão as pessoas receosas, porém abertas a aprender como lidar com a IA e entender o impacto positivo que ela traz ao superar as barreiras do conhecimento.
Por fim, temos o terceiro grupo, formado por verdadeiros entusiastas da IA generativa, que ainda estão descobrindo suas possibilidades e limitações.
Mas há algo que une esses três grupos. Todos estão inseridos no mesmo cenário revolucionário dos novos modelos de IA, onde não há lugar para fugir a não ser adaptar-se. Segundo Josmar Machado, CEO da Niteo:
Nós, como sociedade, estamos na “caverna” da tecnologia atual, acreditando que a maneira como usamos a tecnologia e os dados hoje é a única realidade possível.
Pensando nisso, vamos elucidar as principais características da IA generativa, e os possíveis casos de uso da tecnologia em diferentes áreas e setores da economia.
O objetivo é desmistificar as preocupações da sociedade, e incentivar a adoção de uma essência digital para ampliar a vantagem competitiva das organizações. Acompanhe!
Inteligência artificial generativa (IAG), ou “generative AI” (GAI), é um tipo de IA capaz de aprender com os milhares de dados que consome, para gerar informações totalmente novas.
A IA generativa consegue aprender contextos, linguagens, intenções e sentimentos para fornecer as respostas mais adequadas para um determinado cenário, conforme os comandos que lhe são dados.
Mais do que isso, ela pode até mesmo escolher o melhor tom para a mensagem que precisa transmitir, sem nunca ter sido programada antes.
Essa autonomia da inteligência artificial generativa é o que assusta, e, ao mesmo tempo empolga, milhões de pessoas.
Isso porque uma vez que a IA é treinada, ela pode executar incontáveis tarefas sem a necessidade de ter um programador ajustando-a o tempo todo.
Em vez disso, qualquer pessoa pode refinar suas respostas e ensinar novas informações e habilidades, usando apenas a linguagem natural humana.
Essa capacidade de aprimorar a IA generativa sem complexidade abre um mundo de possibilidades para pessoas com diferentes níveis de conhecimento.
Portanto, deve-se aproveitar este potencial para reinventar produtos e serviços, e trazer mais sofisticação e qualidade para o trabalho, adaptando a IA para as necessidades específicas de cada usuário e organização.
Toda inteligência artificial é construída a partir de algoritmos com instruções lógicas que ela deve seguir para executar uma tarefa específica.
No caso da IA generativa, esses algoritmos são baseados em machine learning – aprendizado de máquina – ou de deep learning – aprendizado profundo, entre outras diferentes técnicas.
Este conjunto de arquiteturas formam as chamadas redes adversárias generativas (GANs). Elas consistem em duas redes neurais: uma geradora, que criará dados novos; e uma discriminadora, que avaliará os novos dados gerados.
Assim, as GANs possuem um ciclo, e trabalham em conjunto para melhorar cada vez mais os conteúdos gerados pela IA.
Ou seja, a rede geradora cria um conteúdo, e com base nos feedbacks da discriminadora, o aprimora até que ele fique perfeito para as necessidades do usuário.
Além disso, também são usados algoritmos de processamento de linguagem natural. Eles são responsáveis por processar e compreender as palavras que falamos e escrevemos em nosso cotidiano, em diferentes idiomas, para executar ações.
Para funcionar, portanto, a IA generativa é exposta a grandes volumes de dados de formatos variados, como:
Dessa forma, as redes neurais trabalharão para identificar os padrões e o comportamento dos dados, e para ajustar-se de forma autônoma ao contexto das informações.
Como resultado de todos os processos envolvidos na construção dos algoritmos e no treinamento da inteligência artificial generativa, a tecnologia servirá para executar incontáveis ações:
Estas são apenas algumas das diversas aplicações da IA generativa. A tecnologia ainda possui um amplo potencial para automatizar tarefas, gerar conteúdo criativo e oferecer assistência em diversas áreas. Falaremos com mais detalhes sobre isso adiante.
Leia também: 5 maneiras de eliminar tarefas repetitivas com workflows e inteligência artificial no Power Automate.
Algumas tecnologias de IA generativa têm chamado mais atenção pelo seu poder de otimizar processos e tarefas complexas ou repetitivas. Veja os exemplos mais comuns nos próximos tópicos.
A IA generativa consegue produzir textos do zero ou com base em modelos já existentes, a partir de comandos, ou “prompts”, em linguagem natural.
Portanto, quanto mais específicos forem os comandos, e quanto maior for a qualidade dos dados que a alimentam, mais assertivo será o processo de criação.
Além disso, esse tipo de IAG pode gerar respostas para perguntas, revisar, resumir e classificar conteúdos, sugerir melhorias em artigos e auxiliar com traduções.
O exemplo mais conhecido de tecnologia de IA generativa para produção de textos é o GPT (Generative Pre-trained Transformer – transformadores pré-treinados generativos).
Este é o modelo de linguagem grande, ou LLM, desenvolvido pelo laboratório de pesquisa OpenAI, sendo o modelo que está por trás do famoso ChatGPT.
No entanto, há outros produtos e serviços que integraram a tecnologia GPT, especialmente o modelo mais avançado GPT-4, para fornecer experiências únicas aos usuários. Por exemplo:
Outros modelos para além do GPT também estão em fase de teste, como o Google Bard, baseado em LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicativos e Diálogos).
O chatbot foi uma resposta ao sucesso do ChatGPT e funciona de maneira similar, porém, possui suas especificidades. Por exemplo, ele consegue coletar informações em tempo real na internet para fornecer respostas mais atualizadas. Em contrapartida, o ChatGPT foi treinado com uma base de dados até o ano de 2021, o que traz impactos em perguntas e respostas sobre cenários recentes.
Leia mais: Microsoft 365 Copilot: como funciona o novo assistente com IA.
Esses modelos de IA generativa conseguem gerar, editar ou criar variações de imagens a partir de prompts, de outras imagens de exemplo ou de ambos.
A tecnologia de IA para criação de imagens mais conhecida atualmente é o DALL-E, do OpenAI. Ele usa o processamento de linguagem natural, mas também consegue interpretar e reconhecer imagens.
Dessa forma, consegue criar designs únicos de artes, layouts e estilos, considerando a criatividade do autor e o nível de detalhes solicitado à IA.
Um exemplo desse modelo é fornecer um comando para ele gerar a imagem de “uma raposa rosa correndo por um campo, no estilo de Monet”. E estes são os resultados possíveis:
Se uma destas imagens atender às expectativas, o autor pode trabalhar nela especificando ainda mais detalhes. Por exemplo, adicionar ou remover elementos, mudar as cores do campo ou alterar até mesmo a direção que a raposa estiver correndo.
A IA generativa para geração de códigos ainda consegue auxiliar desenvolvedores profissionais durante seus projetos.
A tecnologia CODEX baseada em GPT, também do OpenAI, por exemplo, é proficiente em diversas linguagens, como C#, JavaScript, Perl e PHP.
Mas é no Python que esse modelo mais se destaca, e por ser tão versátil, a linguagem pode ser usada, inclusive, nas análises de dados.
O CODEX, portanto, ajuda os desenvolvedores a codificar mais rapidamente. Isso porque ele consegue compreender comandos para gerar códigos do zero, ou sugerir os códigos mais adequados para completar uma função já iniciada pelo programador.
Um exemplo de IA para criação de códigos é o GitHub Copilot, que pode ser integrado ao Visual Studio Code através de plug-in.
Com essa ferramenta, 88% dos desenvolvedores entrevistados pelo GitHub admitiram que estão mais produtivos, e 74% disseram conseguir se concentrar em tarefas mais satisfatórias.
Na imagem abaixo está uma das formas de usar o GitHub Copilot no Visual Studio Code para gerar códigos. Somente com o nome da função na primeira linha, o Copilot fornece todo o código necessário, em cinza, para retornar o valor desejado.
Conheça uma das linguagens de programação mais fáceis do mercado: O que é Python e para que serve? Saiba os benefícios de usá-lo.
No universo da IA generativa, o que enxergamos hoje ainda é apenas a ponta do iceberg.
Quanto mais as empresas implementarem e treinarem a IAG com seus próprios dados, mais descobriremos até onde a tecnologia pode chegar.
Segundo previsões de Brian Burke, vice-presidente de pesquisa para inovação tecnológica do grupo de consultoria Gartner:
Os primeiros modelos de fundação, como o ChatGPT, concentram-se na capacidade da IA generativa para aumentar o trabalho criativo, mas até 2025, esperamos que mais de 30% – acima do zero hoje – de novos medicamentos e materiais sejam sistematicamente descobertos usando técnicas de IA generativa.
Isso significa que os trabalhos criativos, como gerar textos e imagens, são apenas o começo. Vamos explorar, a partir de agora, todo o potencial da IA generativa em diferentes áreas e setores da economia. Acompanhe!
A IAG conseguirá impulsionar avanços significativos nas áreas correlacionadas à saúde. Desde a produção de medicamentos até o auxílio em diagnósticos e tratamentos.
Ainda conforme o Gartner, um estudo de 2010 revelou que o custo médio para fabricar um medicamento era de cerca de US$ 1,8 bilhão. E somente os processos de pesquisas e descobertas levavam de três a seis anos.
Agora, a IA generativa já consegue projetar esses medicamentos em alguns meses, com seu refinamento ficando sob responsabilidade dos pesquisadores.
Este avanço não só reduz o tempo de produção de novas medicações, como apoia a redução de custos e desperdícios de recursos e insumos.
Outras aplicações da IAG na saúde podem ser:
No sistema de produção em geral, a IA generativa poderá otimizar processos inteiros, e ainda capacitar os trabalhadores.
Entre os possíveis casos de uso neste setor estão:
Smart Factory, ou Fábrica Inteligente, é um termo para nomear as fábricas altamente digitalizadas.
A principal característica das fábricas inteligentes, portanto, é possuir processos e equipamentos interconectados e automatizados.
Isto é, elas não usam sistemas que operam individualmente, como ferramentas de RH numa ponta e máquinas de produção na outra.
Pelo contrário, sistemas, pessoas, processos e equipamentos estão integrados e gerando dados conectados para os líderes obterem insights mais profundos sobre todas as áreas.
As fábricas inteligentes exploram o máximo poder do Big Data, da inteligência artificial, do IoT (Internet das Coisas) e do Cloud Computing.
Assim, visam tomar decisões que melhorem seu sistema produtivo, baseando-se em fatos. Desde o planejamento da produção até os cuidados com os funcionários, com a comunicação e com os processos de logística.
Dessa forma, a IA generativa tem papel fundamental para as fábricas inteligentes continuarem usando tecnologias emergentes como apoio para superarem as disrupções do mercado. Entre suas aplicações estão:
Se o objetivo da segurança do trabalho é proteger os trabalhadores de possíveis acidentes ou doenças ocupacionais, a IA generativa será uma grande aliada.
Neste setor, ela poderá:
As áreas jurídicas são algumas das que mais lidam com a burocracia e com o excesso de informações.
Dessa forma, os profissionais que atuam nesta área precisam de um assistente pessoal que os auxiliem em processos, documentos, contratos e, principalmente, com as legislações.
Com auxílio da inteligência artificial generativa, portanto, advogados, juízes, promotores e procuradores, conseguem:
As empresas de geração e distribuição de energia precisam de um planejamento eficaz à medida que o consumo aumenta, assim como a necessidade de práticas cada vez mais sustentáveis.
Por isso, a IA generativa pode atuar no setor de energia fornecendo:
A tecnologia hoje é uma grande aliada do agronegócio para aumentar sua produtividade e reduzir os desperdícios.
E os novos modelos de IA generativa podem trazer ainda mais eficiência ao setor, ao garantir:
Conforme o relatório “Panoramas setoriais 2030 – petróleo e gás” do banco BNDES, o Brasil passará a exercer papel de destaque na produção de óleo e gás offshore mundial até 2030.
Assim, alguns desafios precisam ser superados no setor, trazendo a IA generativa junto do Big Data como tendências para otimizar sua produção. Algumas de suas aplicações neste sentido podem ser:
No setor de RH, a inteligência artificial generativa ajudará os profissionais da área a obter insights mais valiosos sobre o capital humano para tomar melhores decisões.
As aplicações da IA no setor, portanto, podem ser:
Como criar um dashboard com os principais KPIs de RH: Indicadores de RH: defina e mensure os mais estratégicos.
As áreas de marketing e o mercado editorial também podem se beneficiar da IA generativa para criar materiais exclusivos e obter insights sobre a jornada do cliente.
Sendo assim, algumas de suas aplicações podem ser:
Veja outras formas de explorar a IA em um único ecossistema: O que é ChatGPT e como ele funciona na Power Platform.
Como você pôde ver, a IA generativa será um assistente exclusivo para profissionais de todos os setores.
Dessa forma, processos que antes levariam meses ou anos de trabalho árduo, hoje, já podem ser realizados até mesmo em algumas horas.
Além disso, esses modelos de IA expandem a capacidade criativa das pessoas, as ajudando a superar a “síndrome da folha em branco”. Afinal, como diz o velho ditado: “duas cabeças pensam melhor que uma”.
Em um contexto macro, a IAG faz as empresas aumentarem sua vantagem competitiva ao identificar oportunidades únicas de inovação.
Mas é ao lado das próprias pessoas que os benefícios são ainda maiores, garantindo empoderamento, aprendizado, produtividade e crescimento pessoal.
Confira as principais vantagens da IA generativa para os times de negócio e de TI.
Nas áreas de negócio é comum contar com profissionais que não possuem expertise em desenvolvimento, análise de dados, design e outras funções específicas.
No entanto, não seria ótimo se todos conseguissem aprender e executar ao menos o básico das atividades que geram muito valor para a empresa?
É isso o que a IA generativa faz. Ela aumenta as capacidades das equipes, servindo como um braço adicional para realizar tarefas complexas, enquanto as pessoas focam naquilo que sabem fazer.
Em paralelo, os profissionais aprendem novas habilidades enquanto fornecem os comandos para a IA e refinam suas respostas baseando-se naquilo que precisam.
Se um colaborador não sabe nada de design, ele envia um prompt para a IA ensiná-lo as principais boas práticas da profissão.
Depois, ele fornece um comando para a IA gerar uma imagem com os detalhes que estão apenas em sua imaginação, respeitando as regras básicas de design.
Ao final, o colaborador usa o que aprendeu para refinar a resposta da IA, e conclui um trabalho criativo que antes nem sabia como começar.
Além de impulsionar a criatividade, a IAG estimula o desenvolvimento do perfil analítico em todas as pessoas, a partir dos insights valiosos e práticos que pode oferecer.
E mais, aumenta a produtividade das equipes ao eliminar as tarefas manuais e repetitivas, ajudando a automatizar aquilo que as máquinas podem fazer.
Por muito tempo as equipes de TI trabalharam sobrecarregadas de solicitações. Desde chamados de suporte até o desenvolvimento de novos produtos, esses profissionais tinham de equilibrar os pratos para dar conta das altas demandas.
Porém, com auxílio da IA generativa eles poderão ir além. As equipes de TI terão muito mais agilidade para codificar, identificar e resolver problemas complexos e até ameaças cibernéticas. Dessa forma, podem atuar rapidamente no que for prioridade para a organização.
Também poderão contar com a IAG como um chatbot de atendimento, orientando os times de negócio e os clientes nas solicitações de suporte. Assim, conseguem reduzir as filas de demandas para focar nas tarefas de maior valor.
E as vantagens continuam. Com um assistente treinado a partir dos dados da empresa, fica mais fácil criar soluções personalizadas para atender às necessidades específicas de cada departamento.
Leia mais: Futuro do trabalho com IA: como se preparar para as mudanças.
Assim como todas as tecnologias, a IA generativa pode sim ter alguns riscos. No entanto, a pergunta certa a se fazer é: quais problemas podem surgir ao usá-la sem ter uma força de trabalho capacitada?
E isso não se aplica somente aos profissionais da linha de frente das operações. Líderes, engenheiros e cientistas de dados, assim como as pessoas das áreas de negócio precisam entender os princípios éticos e responsáveis sobre o uso da IA.
Para começar, a qualidade dos dados é um fator preponderante para garantir a confiabilidade das respostas da inteligência artificial generativa.
Isso porque tudo o que ela gerar será baseado nesses dados. Sendo assim, o que não é confiável precisa ser eliminado da base a fim de evitar vieses e informações falsas, por exemplo.
Em segundo lugar, uma vez que a IA for disponibilizada para os usuários não-técnicos, eles devem compreender o uso da tecnologia em seu cotidiano.
Isso significa mais do que saber enviar os comandos certos. Eles precisam ter discernimento sobre o real valor que ela gera em suas rotinas, para explorá-la livres de receios.
E outro ponto fundamental é o cuidado com os direitos autorais. Se uma empresa optar por usar os modelos de inteligência artificial generativa já disponíveis no mercado, todos devem ficar atentos ao material gerado pela tecnologia.
Assim, é necessário usar em paralelo ferramentas que detectam plágios e cópias de imagens e textos que já estão disponíveis na internet. Dessa forma, podem evitar processos e transtornos com os proprietários desses materiais.
Para implementar a inteligência artificial generativa nas empresas é preciso se perguntar se a organização necessita de um modelo customizado, ou se apostará nos modelos pré-treinados.
Ao optar pelo modelo customizado, as organizações conseguem treinar a inteligência artificial generativa do zero, com os dados da própria empresa.
Isso significa que a IA atenderá aos objetivos específicos da organização. Além disso, aprenderá a linguagem e o tom da empresa, assim como o comportamento das pessoas, finanças e outras particularidades do negócio.
Ao longo de mais de quatro anos, a Microsoft investiu mais de US$ 1 bilhão para ter as tecnologias GPT, DALL-E e CODEX da OpenAI dentro de casa.
Assim, através do Azure OpenAI Service, a empresa disponibiliza grandes modelos de linguagem e IA generativa aos clientes, de maneira personalizada e exclusiva para cada organização.
Com as APIs da OpenAI, é possível integrar esses modelos aos aplicativos e serviços usados pela empresa. No entanto, o diferencial do Azure OpenAI Service é entregar a segurança, conformidade e disponibilidade regional de nível empresarial do Azure.
Então, se você quer aproveitar a IA generativa, mas não sabe por onde começar, a Niteo está preparada para trilhar essa jornada junto da sua empresa.
Somos uma das empresas pioneiras a implementar os modelos de linguagem do Azure OpenAI Service. Além disso, somos qualificados em três das novas designações do programa de parceria da Microsoft: em Dados & IA; Inovação digital e de aplicativos; e em Infraestrutura Azure.
Por isso, conte conosco para acelerar a transformação digital na sua empresa, e levar a luz do conhecimento e da compreensão sobre os dados de sua organização.
Viu como pode ser incrível sair da escuridão da “Caverna de Platão” e ver o novo rumo que a tecnologia pode proporcionar?
A inteligência artificial generativa chegou para mudar como interagimos com as máquinas e reinventarmos como realizamos o trabalho.
Embora ainda esteja cercada de receios, a capacitação e requalificação das pessoas para usarem a IA eliminará os temores, e abrirá espaço para as organizações alcançarem o mais alto nível de maturidade digital e eficiência.
Independente da área ou setor da economia, todos podem transformar produtos e serviços em experiências únicas na era da IA. Leia mais: Inteligência artificial nas empresas: 6 formas de usar no dia a dia.
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