- 7 minutos
- nov 11, 2024
A Inteligência Artificial vem evoluindo nos últimos anos e suas aplicações são cada vez mais frequentes em diferentes setores de negócio. Em 2023, uma quebra de paradigma pode acontecer com a Generative AI do Google.
Mais do que saber o que é Inteligência Artificial e quais seus benefícios, é preciso entender o que a IA generativa representa. Isso porque o Google vai apresentar respostas geradas por meio da tecnologia, o que pode levar a novas experiências.
O ponto-chave é saber como isso vai impactar os resultados das buscas e o seu trabalho no ambiente corporativo. É o que vamos discutir neste artigo. Que tal saber mais?
A Generative AI é uma área da tecnologia que permite gerar conteúdos a partir de vários inputs. Por exemplo, imagens, textos, animações, modelos 3D, sons e diferentes tipos de dados. Esse processo é feito por meio de algoritmos e dura apenas alguns segundos para ter um material de qualidade.
Apesar de ser uma tendência em Inteligência Artificial, o modelo generativo surgiu ainda nos anos 1960 nos chatbots. Porém, a virada aconteceu somente em 2014, quando foram implementadas as redes adversárias generativas (GANs).
As GANs são tipos de algoritmos de machine learning voltados para a criação de conteúdo e realização de tarefas com rapidez. Assim, tornou-se possível criar vídeos, imagens e áudios convincentes por meio da Generative Artificial Intelligence.
Assim, novas oportunidades foram criadas, já que a tecnologia consegue criar conteúdo altamente realista e complexo. Dessa forma, ele imita a criatividade humana, o que também gera questionamentos com relação à veracidade dos materiais.
A IA generativa funciona a partir de redes neurais, que identificam padrões e estruturas nos dados existentes para gerar conteúdos novos e originais. Assim, são criadas informações diferenciadas com base no aprendizado de máquina, a fim de adquirirem o padrão de construção dos dados.
Com isso, diferentes abordagens de aprendizado podem ser aproveitadas, como a do não supervisionado e do semissupervisionado, para treinamento. Dessa forma, grande quantidade de dados não rotulados são utilizados para criar modelos de referência, que servirão para a execução de várias atividades.
Como resultado, respostas com mais profundidade são apresentadas, o que torna a solução do Google um produto de IA tão relevante nesse contexto. Isso porque os transformadores — tipo de machine learning que permitiu treinar modelos sem rotular os dados — rastreiam as conexões entre palavras em livros, capítulos e páginas. Ou seja, vão além das frases individuais.
Outro destaque é que os transformadores também usam a capacidade de rastrear conexões para analisar outros tipos de conteúdos. Por exemplo, proteínas, códigos, produtos químicos e até DNA. Assim, começam a ficar visíveis a inovação, os benefícios e oportunidades da inteligência artificial na nuvem e machine learning.
As aplicações da Generative Artificial Intelligence são variadas, especialmente no ambiente corporativo. Tanto é que essa tecnologia comandará a próxima geração de apps para desenvolvimento de conteúdo, autoprogramação, atividades de design e engenharia, artes visuais etc. No caso do Google, é possível criar apresentações, e-mails e documentos.
A tecnologia integrada ao Google Workspace gratuito e pago é ideal para o setor de marketing. No entanto, a Inteligência Artificial generativa tem diferentes aplicações em todas as indústrias e para os diferentes tipos de indivíduos.
Isso porque um input em texto pode gerar um output em imagem. Ou uma imagem se tornar uma música. Em outras palavras, não existe um padrão único. Veja, a seguir, as principais aplicações da generative Artificial Intelligence.
Muitos modelos de IA generativa utilizam o texto como sua base. Esse é um dos motivos pelos quais esse formato é um dos domínios mais avançados. Nesse caso, é possível usar a linguagem para criar conteúdos de marketing, fazer anotações e criar uma redação.
Ainda tem mais. Também estão inseridas as possibilidades de desenvolvimento de códigos e sequenciamento genético — dois tipos de linguagens diferentes.
Alguns dos modelos mais populares de generative AI são os Large Language Models (LLMs). Eles permitem fazer todas as atividades citadas e outras, como a tradução.
O áudio e a música também são campos relevantes da generative Artificial Intelligence. A tecnologia consegue criar músicas e snippets de clipes com entradas de texto, por exemplo. Outras possibilidades são o reconhecimento de objetos e o acompanhamento de barulhos para gravações, entre outras opções.
Nesse sentido, a tecnologia de IA generativa consegue criar avatares, imagens 3D, gráficos, vídeos profissionais e diferentes tipos de ilustrações. Muitas dessas oportunidades são derivadas da flexibilidade para a geração de conteúdos visuais e uso de técnicas de edição e modificações.
Na prática, a tecnologia permite criar gráficos que apresentam novas moléculas e compostos químicos que ajudam na identificação de novos medicamentos, por exemplo. Também é possível gerar modelos 3D para jogos e empreendimentos, que podem ser usados no mercado imobiliário, na construção civil e na arquitetura.
Os synthetic data são usados para treinar os modelos de IA nos casos em que não existem dados, eles estão restritos ou é difícil direcioná-los com a precisão certa. Por esse motivo, esse desenvolvimento tem um dos maiores impactos para o ambiente corporativo.
Isso porque os modelos produzem dados adicionais de treinamento aumentado de forma automática ou por meio do aprendizado de uma representação interna. Isso facilita a capacitação dos modelos com menos dados rotulados.
Por exemplo, na indústria automobilística, os dados sintéticos são usados para treinar veículos autônomos. Isso é feito na realidade 3D e tem como objetivo aumentar a eficiência, a segurança e a flexibilidade.
Os benefícios da IA generativa são o aumento da eficiência e da produtividade, assim como a melhoria da qualidade e da precisão. Ainda tem a personalização da experiência, as redes autônomas e as operações simplificadas. Por isso, a tecnologia pode ser aplicada em diferentes áreas de negócio.
Entenda, melhor, as principais vantagens da generative AI e entenda as principais aplicações da inteligência artificial para a sua empresa a partir dessa perspectiva.
A Inteligência Artificial generativa é capaz de gerar experiências personalizadas a partir da melhoria das interações com os clientes em e-commerces e call centers, por exemplo. Nesse contexto, o Contact Center AI tem ganhado destaque, pois é capaz de melhorar significativamente a comunicação com os consumidores, criando soluções automatizadas e personalizadas para atendimento em grande escala.
No entanto, outros tipos de negócios se beneficiam com essa característica.
Isso porque ela ajuda a diminuir a taxa de cancelamento ao oferecer dados que permitem fazer ofertas relevantes de novos produtos ou serviços. Ao mesmo tempo, também fica mais fácil gerenciar o ciclo de vida do consumidor.
Por exemplo, a IA generativa garante que os provedores de serviços de comunicação (CSPs) sejam habilitados a produzir conteúdos personalizados de campanhas de marketing com base em temas selecionados. Assim, o público certo será atingido com o texto e as imagens IA customizadas.
Os modelos complexos de IA e machine learning são conectados por essa tecnologia e usados no planejamento de rede e operações com LLMs. Com esse trabalho, é possível entender o comportamento e criar planos de ação em diferentes áreas para aumentar o desempenho e a capacidade.
É o caso do treinamento de modelos voltados para melhorar a experiência do cliente e os dados de sentimentos para aumentar as capacidades de previsão.
Nesse caso, os conjuntos de dados dos clientes utilizados não são públicos. Na realidade, são coletados internamente por meio de curadoria, garantindo sua relevância, factualidade, privacidade e propriedade intelectual.
Da mesma forma, a IA generativa ajuda no planejamento e no projeto das redes autônomas. Isso é útil, pois é um processo que exige elevados níveis de relatórios e análises.
A aplicação da generative IA em dispositivos de serviço de campo melhora o tempo de atividade do centro de operações e a eficiência do serviço. Isso garante um melhor gerenciamento de custos e aumento da satisfação do cliente.
O benefício das operações simplificadas é assegurado pela aceleração de diagnósticos e análises. Ainda pode haver aperfeiçoamentos na instalação, nas peças e na resolução de problemas.
No caso da TI, há melhoria nos processos de desenvolvimento, o que leva ao aumento da produtividade. Isso porque é possível gerar o código e solucionar problemas para fornecer softwares mais confiáveis.
Os desafios da Inteligência Artificial generativa são relativos à segurança e confiabilidade dos dados. Afinal, a tecnologia pode ser facilmente usada para a criação de conteúdos enganosos ou falsos. Inclusive, já surgiram imagens de pessoas que não existem, criação de vídeos de eventos que nunca ocorreram e manipulação de situações reais.
Por exemplo, um perfil criado no Instagram tem milhares de seguidores, mas a pessoa não existe. Milla Sofia é considerada influencer e chegou a ser alvo de comentários machistas, mas é um robô.
Por sua vez, uma imagem do papa Francisco com um casaco branco da moda viralizou, mas também não é real. As fotos foram criadas por IA a partir de uma manipulação de situações reais.
Além dessas questões, existem outros pontos que precisam ser destacados. Veja quais são os desafios da IA generativa.
Para funcionar da melhor forma possível, é preciso investir em capital, conhecimento técnico e infraestrutura de computação em grande escala. Isso porque os modelos da generative IA exigem bilhões de parâmetros e pipelines de dados rápidos e eficientes.
Essa situação também requer um alto poder de computação. Portanto, é preciso ter centenas de GPUs para o treinamento dos modelos.
A escala dos modelos generativos pode levar a uma latência no prazo para gerar uma instância. Essa situação ocorre, especialmente, em casos de uso interativo, como assistentes de voz, chatbots ou apps de atendimento ao cliente. Isso porque as conversas acontecem em tempo real.
Assim, conforme os modelos de difusão ficam populares pela alta qualidade das amostras criadas, a baixa velocidade de amostragem fica mais aparente. Por isso, é um desafio relevante.
O volume de dados gerados no mundo diariamente é um desafio para a IA generativa, porque nem todos podem ser usados para o treinamento de modelos. É preciso que eles sejam imparciais e tenham alta qualidade. Além disso, há domínios sem dados suficientes para esse processo. Isso exige um grande investimento de recursos para seu amadurecimento.
Esse é um fator que piora o aspecto da falta de qualidade nos dados. Isso porque muitas empresas querem uma licença comercial para usarem conjuntos de dados existentes ou criarem os seus de forma personalizada para o treinamento de modelos generativos. Esse processo deve ser observado, já que pode gerar a violação da propriedade intelectual.
O Google está usando a generative IA no Google Workspace, sendo inserida no hub de soluções. A empresa ainda usa o Gemma e o Document AI para manter os dados sob controle e evitar a saída da sua instância. Assim, eles ficam protegidos durante o trânsito e em repouso. Outro detalhe é que eles não são compartilhados nem usados para o treinamento de modelos.
Esse é um exemplo bem claro de como a Inteligência Artificial do Google irá afetar o futuro da sua empresa. Afinal, fica mais fácil realizar algumas ações rotineiras, como a busca de informações corretas.
Com as ferramentas existentes até então, era difícil fazer uma pesquisa corporativa de qualidade. Com a IA generativa, o alto poder de busca do Google é combinado à tecnologia por meio do Gen App Builder para garantir o encontro de informações personalizadas e relevantes.
Assim, a sua empresa pode utilizar a solução para criar uma experiência de pesquisa conversacional nos dados públicos ou privados. Isso é feito em apenas algumas horas ou minutos, mesmo sem experiência de codificação.
Além disso, o Gen App Builder permite habilitar a pesquisa multimodal em imagens, texto e vídeo, e ainda resume os resultados de forma conveniente. Ainda são extraídas as principais informações dos dados e apresenta resultados personalizados.
Vale a pena ressaltar que a busca do Google passará a ser Search Generative Experience (SGE). Assim, qualquer consulta passará a ser respondida em uma caixa verde expansível, sem exigir que o usuário entre em diferentes sites.
Ainda existem outras aplicações da generative AI no Google. Inclusive, com o desenvolvimento de novas soluções.
Assim, fica claro que a Inteligência Artificial generativa veio para ficar. Ela está sendo utilizada de forma ampla no ambiente corporativo e traz várias possibilidades de aplicação. Inclusive, fica mais fácil saber como melhorar a experiência do cliente com o uso do machine learning, já que a generative Artificial Intelligence ajuda nesse critério.
Tudo isso comprova que a generative AI deve ser aplicada na sua empresa, já que esse é um caminho sem volta. Nesse processo, é fundamental contar com o auxílio de um parceiro especializado. Assim, os resultados alcançados serão ainda melhores.
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Inteligência Artificial generativa significa uma tecnologia capaz de criar informações a partir do treinamento de modelos. Eles são gerados a partir de conjuntos de dados pré-existentes e garante um padrão de construção que agrega valor e permite otimizar o trabalho e ter várias aplicações no ambiente corporativo.
A diferença entre IA e IA generativa é a capacidade de criar algo novo. A Inteligência Artificial tradicional executa tarefas específicas. Já o outro modelo utiliza algoritmos de machine learning para gerar conteúdos novos em diferentes formatos. Para isso, é feito o treinamento de modelos a partir de um grande conjunto de dados.
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