Inteligência Artificial (IA). Nos últimos tempos, essa tem sido a tecnologia mais referenciada e utilizada, tanto pelas organizações quanto pelas próprias pessoas. Seu potencial de aplicação é diverso, garantindo uma série de vantagens, entre as quais se destacam o aumento da produtividade e maior criatividade nos processos.
Mas, entre os diversos tipos de IA, existe uma que tem chamado a atenção e cuja evolução ainda será ampliada: a Inteligência Artificial Generativa. Esse ramo diz respeito à capacitação das máquinas para que entendam linguagem e produzam conteúdo.
Nas próximas linhas, entenda sobre o conceito de IA generativa, o panorama de sua evolução, compreendendo desde os primórdios do seu desenvolvimento até o momento atual, além de dados e as principais aplicações para negócios em seus diferentes setores.
Leia mais:
- Inteligência artificial e machine learning: entenda a diferença
- Testamos o hotel chinês 100% movido à inteligência artificial
- Inteligência artificial: debates e insights do SXSW 2024
O que é IA generativa?
A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que se caracteriza pela possibilidade de criação de conteúdo, como textos, imagens e áudio. Ela utiliza um conjunto de dados para estabelecer padrões e gerar novos conteúdos a partir deles.
Popularizada pelo ChatGPT, teve como ponto fundamental de desenvolvimento a proliferação de conjuntos de dados massivos e do poder computacional nos últimos anos, que permitiram que pesquisadores explorassem novos horizontes na geração de conteúdo criativo.
Impactos da IA Generativa no mercado de trabalho
Segundo a Goldman Sachs Research, o uso massivo da IA Generativa pode gerar um aumento de 7% no Produto Interno Bruto (PIB) global. Esse percentual equivaleria a aproximadamente 7 biliões de dólares. O grupo financeiro avalia que isso poderia aumentar num período de 10 anos o crescimento da produtividade em 1,5 pontos percentuais.
Além disso, a mesma pesquisa dimensiona os impactos da IA Generativa nos modelos de trabalho. Considerando as 900 profissões existentes na atualidade nos EUA, economistas da Goldman Sachs Research acreditam que cerca de dois terços das ocupações estão expostas a algum grau de automatização desempenhada pela tecnologia.
Tipos de Inteligência Artificial Generativa
Antes de dar prosseguimento à análise em torno da influência da IA Generativa nos negócios, vale a pena revisitar seus tipos e aplicações.
Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs)
As Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs) estão entre os tipos mais conhecidos e influentes de IA Generativa. O conceito é geralmente relacionado ao estudo conduzido por Ian Goodfellow e seus colegas em 2014, junto à Cornell University.
As GANs consistem em duas redes neurais concorrentes, sendo uma geradora e outra discriminadora. A primeira cria amostras de dados, entre elas imagens, enquanto a discriminadora tenta distinguir entre as amostras geradas e reais. Durante o treinamento, essas redes competem entre si — daí o nome — com a proposta de que a rede neural geradora possa produzir resultados cada vez mais realistas.
Quanto à prática, as GANs podem ser utilizadas na geração de imagens, vídeos e até mesmo na criação de conteúdo textual. Elas são empregadas em campos como visão computacional, design gráfico, moda, entretenimento e simulação de dados.
Large Language Models (LLMs)
Os grandes modelos de linguagem, também conhecidos como LLMs, são treinados com grandes volumes de dados. Esse tipo de IA generativa, que tem como exemplo o ChatGPT, utiliza de machine learning e processamento de linguagem natural (NLP) para entender linguagem e gerar respostas.
O grande diferencial desse modelo é o reconhecimento de relações entre as palavras, que possibilita interagir com humanos e gerar conteúdos a partir dessas conversas com base nos bancos de dados que o alimentam.
Existem diferentes tipos e aplicações de IA Generativa. O recurso está transformando a produtividade tanto em meio corporativo quanto no social. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
Boom da IA Generativa nos negócios e na sociedade
Uma série de fatores impulsiona o boom de uso da IA Generativa, seja pelas pessoas em suas atividades cotidianas, seja pelas corporações. Nesse sentido, o aumento na disponibilidade de grandes conjuntos de dados foi fundamental para impulsionar o uso do recurso.
No ambiente corporativo, estima-se que desde 2021 cerca de 35% das organizações mundiais passaram a usar algum tipo de IA, enquanto 42% estão em uma fase exploratória para entender o potencial da tecnologia. Os dados foram levantados e divulgados no estudo IBM Global AI Adoption Index 2022.
Nesse contexto, com acesso a bilhões de imagens, textos e áudios, os algoritmos de IA podem aprender padrões complexos e criar conteúdo cada vez mais realistas. Um dos Generative Pre-Trained Transformer (GPT) mais curiosos do momento é o Suno AI. Esse tipo de IA Generativa permite criar as próprias músicas, não só melodias como a inclusão de vozes. Tudo a partir do que é descrito pelo usuário, que deve explicitar quais sentimentos e gênero musical, sua composição deve ter, entre outros detalhes.
Outro fator que pode responder ao boom da IA Generativa é o desenvolvimento de hardware especializado, como Unidades de Processamento Gráfico ou Graphics Processing Unit (GPUs) de alta performance. Acredita-se que esse componente tenha acelerado significativamente o treinamento de modelos de IA generativa, permitindo experimentos mais ambiciosos e interações mais rápidas no desenvolvimento de novos algoritmos.
No cenário atual, é possível observar algumas aplicações da IA Generativa que estão transformando uma variedade de setores econômicos:
IA Generativa na agricultura
Entre os mercados que têm se beneficiado da IA Generativa está o agronegócio. Nele, o recurso tem sido empregado para otimizar processos e aumentar a produtividade.
Desse modo, os algoritmos de IA podem ser usados para prever safras, gerenciar recursos e até mesmo para otimizar o layout de fazendas e, assim, maximizar sua eficiência.
Entre os exemplos práticos de uso estão os da IBM, companhia que está desenvolvendo soluções baseadas em IA para ajudar os agricultores a tomarem decisões. O IBM Environmental Intelligence Suite oferece a agricultores e produtores de alimentos um conjunto de dados meteorológicos atualizados em tempo real.
A tecnologia dispõe de modelos de previsão a partir do aprendizado de máquina. Entre as vantagens proporcionadas pelo produto estão a otimização na produção das culturas, no uso da terra, na cadeia de suprimentos e na demanda do próprio mercado.
IA Generativa na saúde
Na área da saúde, a IA Generativa vem sendo utilizada pelas healthtechs para promover avanços no diagnóstico médico, na descoberta de medicamentos e na personalização de tratamentos.
Por exemplo, a DeepMind, subsidiária da Alphabet que detém a marca Google, está usando a IA para analisar imagens médicas e detectar doenças com uma precisão até então nunca vista. Além disso, a modelagem generativa está impulsionando a simulação de processos biológicos complexos, permitindo avanços rápidos na pesquisa biomédica.
Os pesquisadores por trás do projeto apresentaram um artigo na revista Nature, considerada a principal publicação científica global. Na ocasião, detalharam o funcionamento do Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow (CoDoC), sistema de IA que aprende quando confiar em ferramentas preditivas da mesma natureza ou, em caso contrário, sugerir a submissão de uma avaliação médica humana para que seja possível uma interpretação mais precisa das imagens médicas.
Neste caso, é possível perceber o quanto a parceria entre humanos e IA pode ser benéfica. E que, apesar do uso de um recurso tecnológico tão sofisticado, a avaliação humana ainda se faz necessária e contundente para dar resultados confiáveis.
IA Generativa em portos e logística
A logística portuária é outra entre as várias áreas que se beneficiam da IA Generativa. Os algoritmos de IA são usados para otimizar o fluxo de mercadorias, prever a demanda e até mesmo para automatizar operações de manuseio de carga.
Empresas como a Amazon Web Services (AWS) oferecem soluções baseadas em IA para ajudar empresas de logística a otimizar suas cadeias de suprimentos e reduzir custos operacionais. É o caso do Amazon Bedrock, que usa técnicas como ajuste fino e Retrieval-Augmented Generation (RAG) para criar agentes que executam tarefas usando seus próprios sistemas e fontes de dados.
O RAG, de acordo com a própria Amazon, serve para otimizar a saída de um grande modelo de linguagem. Nesse caso, a referência para gerar a resposta vem de uma base de conhecimento que é considerada confiável e que esteja fora das fontes de dados.
Logística, agronegócio, saúde e mercado financeiro estão entre os setores cuja aplicação da IA Generativa tem rendido bons resultados. (Fonte: Getty Images/Reprodução)
IA Generativa no setor financeiro
As fintechs estão aproveitando a IA Generativa para oferecer produtos e serviços inovadores. Por exemplo, já há registros de algoritmos usados para análise de crédito, previsão de mercado e até mesmo para criação de conteúdo personalizado para clientes.
A IBM, por exemplo, tem trabalhado no desenvolvimento de soluções baseadas em IA para ajudar instituições financeiras a detectar fraudes, mitigar riscos e oferecer experiências de usuário mais personalizadas.
No que diz respeito a fraudes de pagamentos, a solução IBM Safer Payments usada pela corporação australiana Indue — que faz sistemas de pagamento — conseguiu reduzir as taxas de falsos positivos em 20% de melhoria; fazer alterações nas regras de forma 90% mais rápida; e gerenciar os canais de pagamento utilizando um único sistema.
Principais vantagens do uso da IA Generativa nos negócios
A partir desses exemplos, é possível avaliar que a IA Generativa está redefinindo os limites da criatividade computacional e transformando uma variedade de setores econômicos e de mercado. Assim, oferece uma série de benefícios para os negócios:
Criatividade e inovação
Talvez um dos maiores pontos positivos no uso da IA Generativa é o impulso que ela gera para estimular a criatividade e a inovação. Por meio dessa tecnologia, pessoas podem ter novas perspectivas e insights, que são posteriormente usados para desenvolver soluções originais, inclusive pela via do intraempreendedorismo.
Ao gerar conteúdo criativo, como imagens, designs ou textos, a IA Generativa pode ajudar as organizações a criarem produtos e serviços diferenciados, aumentando sua competitividade. Porém, um dos principais ganhos diz respeito à análise de um grande volume de dados para auxiliar na tomada de decisão.
Automação de tarefas repetitivas
Outra grande vantagem da aplicação da IA Generativa nos negócios é o poder de automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras. Dessa forma, o emprego da tecnologia libera as pessoas para dedicar tempo e recursos em atividades mais estratégicas.
Dessa forma, observa-se que a tecnologia pode levar a uma maior eficiência operacional e à redução de custos para as organizações.
Personalização e experiência do cliente
Com um público cada vez mais preocupado e exigente em termos de experiências, sobretudo a geração Z, a tecnologia também pode auxiliar nesse quesito ao propor novas formas de oferecer soluções aos seus clientes.
Dessa forma, ao criar conteúdo personalizado e adaptado às preferências individuais dos clientes, a IA Generativa pode fazer recomendações de produtos até sugerir a personalização de interfaces de usuário. Além disso, o recurso tecnológico pode ter mais desenvolvida a habilidade de entender e responder às necessidades dos clientes, aumentando sua satisfação e fidelização.
Análise e tomada de decisão
Por meio da geração de insights a partir de grandes conjuntos de dados, a IA Generativa pode auxiliar na análise de negócios e na tomada de decisões ao identificar padrões e tendências.
Desse modo, as organizações podem obter uma compreensão mais profunda do mercado e do comportamento do cliente.
Aceleração do ciclo de desenvolvimento de produtos
A IA Generativa também pode ser usada para acelerar o ciclo de desenvolvimento de produtos ao facilitar a prototipagem rápida das soluções. Desse modo, pode gerar automaticamente designs e modelos conceituais.
Ou seja, as corporações podem testar e refinar ideias de forma mais eficiente, reduzindo o tempo de lançamento de um produto no mercado.
Personalização em escala
Com a IA Generativa, as corporações e negócios nascentes podem adaptar produtos e serviços às necessidades individuais dos clientes em grande escala. Isso permite atender a uma variedade mais ampla de pessoas, maximizando o valor percebido e o potencial de receita.
Em resumo, com o avanço contínuo da tecnologia e o acesso a grandes conjuntos de dados, a tendência é de que a IA Generativa desempenhe um papel cada vez mais importante em termos de inovação dos processos. Sem contar o aprendizado necessário ao próprio progresso humano.
Porém, ainda que seu potencial de uso seja encarado como benéfico, é preciso se atentar às questões éticas para garantir que tal tecnologia seja utilizada de forma responsável.
Para ficar por dentro de outras tendências e tecnologias emergentes que estão revolucionando o mercado, assine a newsletter do Cubo!
Referências:
Goldman Sachs Research, Arxiv, Google DeepMind, Nature, IBM.
