Generative Ai para Negócios: Potencial e Aplicações Estratégicas
- Por Edgar Bermudez
Uma combinação de poder computacional, modelos especializados e grandes quantidades de dados é a receita para que os humanos tenham uma tecnologia que entenda as nossas perguntas, escreva códigos de programação, traduza textos, componha músicas, escreva poemas ou gere fascinantes imagens a partir de uma descrição de texto, tudo isso falando em nosso próprio idioma. Estamos falando da Generative AI.
A Revolução na Inteligência Artificial Generativa (IAG)
A Inteligência Artificial Generativa, também conhecida como IAG ou Gen IA, é uma vertente da Inteligência Artificial com a capacidade de gerar um conteúdo com base nos dados utilizados para seu treinamento. Em 2022, a popularização da IAG teve início com o lançamento do ChatGPT, um serviço de destaque nesse campo.
O ChatGPT surpreendeu o mundo ao oferecer respostas interessantes e bem estruturadas, além de realizar tarefas como tradução e resumo de texto com facilidade. Sua popularidade cresceu rapidamente, conquistando mais de 30 milhões de usuários, somando a versão gratuita e a versão de paga, em apenas dois meses após o seu lançamento. Poucos meses depois, a Google lançou o Google Bard, totalmente gratuito e oferecendo também respostas bem estruturadas e com conteúdo e informações mais próximas do tempo real. Estas inovações marcaram um ponto de virada na forma como interagimos com a Inteligência Artificial Generativa.
Explorando Modelos de IAG e Foundation Models: Impulsionando a Inovação
A popularização do Google Bard e do ChatGPT gerou interesse nos modelos que estavam por trás deles, como o GPT-3.5 (Generative Pre-trained Transformer) o LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), com capacidade de geração de textos a partir de texto. Também despertaram interesse em outros modelos de IAG para geração de imagens a partir de descrições textuais, como o Imagen ou o DALL-E. Além disso, há modelos de geração de vídeo ou música a partir de texto e também modelos que geram imagens tendo como base outras imagens.
Esses modelos de IAG, chamados de Modelos Fundacionais, Modelos Base ou Foundation Models, foram treinados usando aprendizagem de máquina não supervisionada ou auto supervisionada, com milhões ou até bilhões de parâmetros. Eles servem como fundamento para que sejam aperfeiçoados com informação adicional específica para qualquer tarefa. Podem ser treinados não apenas com texto, mas também com imagens, áudios e outros tipos de dados. As principais vantagens deles são a adaptabilidade, os possíveis ganhos em produtividade e o potencial aumento da receita.
Nos últimos meses, tem sido lançada uma grande variedade de modelos de IAG para os mais variados objetivos. Existem ferramentas que usam IAG para criar, em segundos, resumos de vídeos inteiros. Além disso, foram lançadas ferramentas para geração de arquivos de áudio a partir de textos e ferramentas de edição de vídeos que reduzem o tempo de edição de horas para segundos.
Algumas empresas já usam modelos de IAG para criar “rascunhos” de documentos de texto, formatados em estilo e comprimento específicos. É como se tivessem um assistente virtual que ajuda na criação de relatórios ou textos gerais. Outras empresas estão usando IAG para ajudar os funcionários nas análises dos dados de uma área ou de um tema em particular, isso envolve treinar um modelo com informações específicas da empresa para agilizar a tomada de decisões.
A Generative AI como Diferencial Competitivo: Atendimento, Desenvolvimento, Produtividade e Saúde
A IAG utilizada nos chatbots pode ajudar a identificar mais rapidamente a necessidade dos clientes. Além disso, aprimora o fluxo de atendimento e melhorar significativamente as respostas que os usuários recebem. Isso tem um impacto positivo na experiência geral. A IAG também está ajudando a gerar, verificar e explicar códigos de programação, tornando a produção de software mais eficiente. Na área da saúde, a IAG está ajudando na pesquisa e no desenvolvimento de novos medicamentos permitindo reduzir o tempo e recursos.
Particularmente, a IAG oferece novas oportunidades para aumentar a receita encurtando o tempo de criação de novos produtos, bem como melhorar a produtividade dos funcionários com software para resumir, redigir ou editar texto em relatórios, formulários ou documentos institucionais. Em um futuro muito próximo, a utilização da Generative AI vai se tornar um diferencial e uma vantagem competitiva.
Objetivos e Adoção da IAG nas Empresas: Insights da Pesquisa Gartner e McKinsey
Em uma pesquisa recente da Gartner com mais de 2.500 executivos sobre o objetivo do uso da IAG nas empresas, os resultados mostraram que o objetivo de 38% deles era melhorar a experiência dos clientes ou a retenção destes. 26% deles usaram a IAG para aumentar a receita da empresa e 17% indicaram que utilizaram a ferramenta para otimização de custos. Na última pesquisa global anual da McKinsey, um terço dos entrevistados afirmou usar IAG regularmente em pelo menos uma função de negócios. Além disso, mais de um quarto dos entrevistados de empresas que usam IA relataram que o IAG já está nas agendas de seus conselhos administrativos.
Adoção Responsável da Generative AI nas Empresas: Estratégias e Medidas Essenciais
A adoção da Generative AI nas empresas precisa de adaptações nas estratégias, nas estruturas organizacionais e na forma de gerenciar as pessoas. O objetivo não é substituir o funcionário, mas fornecer melhores ferramentas para executar as tarefas de modo mais rápido e eficiente. Dependendo da solução adotada, também é necessário levar-se em consideração alguns pontos e observar algumas medidas para evitar dores de cabeça.
Para usar serviços públicos como o Google Bard ou o ChatGPT, deve-se evitar a utilização de dados sensíveis, dados pessoais ou confidenciais da empresa, e sempre devem ser monitoradas e verificadas as respostas do modelo (que pode ser muito bom, mas não infalível). Se a empresa conta com um modelo próprio, pode ser mais flexível com os dados que entram no modelo, mas as respostas sempre devem ser monitoradas e verificadas.
Atualmente, existem vários fornecedores e soluções de IAG dedicada no mercado. Sua adoção pode trazer grandes vantagens para as empresas, como produtividade, eficiência e aumento de receita. No entanto, mas são necessárias adaptações nos processos internos, além de muito cuidado com os dados que são fornecidos como entrada. Cuidando desses pontos, as empresas que adotarem a IAG terão a sua vantagem competitiva aumentada no mercado.
Nosso Compromisso com a Generative AI: Soluções Eficientes para o Seu Negócio
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Por Edgar Bermudez
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