Aprenda sobre os principais conceitos de IA e como o ML e a GenAI podem agregar valor para as empresas.
Já se foi o tempo em que a inteligência artificial (IA) era apenas uma fantasia futurista de filmes de ficção científica. Atualmente, a IA está presente em nossa vida cotidiana, muitas vezes trabalhando nos bastidores para personalizar experiências, otimizar processos e até mesmo nos entreter. Do desbloqueio do seu telefone com reconhecimento facial até o envio de recomendações precisas de produtos em plataformas de compras online, a IA se tornou parte de nossas interações com a tecnologia.
Porém, para as empresas que buscam aproveitar o potencial da tecnologia, a IA ainda pode parecer um labirinto complexo. Termos como IA generativa (GenAI) ou aprendizado de máquina (Machine Learning) são utilizados em diversos momentos, fazendo com que muitos tomadores de decisão se perguntem: o que exatamente é IA e como ela pode beneficiar minha empresa?
Este artigo irá proporcionar uma melhor compreensão dos principais conceitos de IA, explorará como ML e GenAI podem entregar valor para as empresas e apresentará considerações para a adoção responsável da IA. Durante a leitura, lembre-se deste ponto essencial: a tecnologia de IA é uma ferramenta poderosa que pode apoiar a tomada de decisões, otimizar operações e aprimorar as experiências do cliente.
Entendendo o cenário da IA
O que é IA?
O termo inteligência artificial geralmente se refere à capacidade das máquinas de imitar as funções cognitivas humanas sem programação explícita. Essas funções abrangem uma ampla gama de competências, como aprendizado e resolução de problemas, mas também incluem percepção visual, reconhecimento de fala e tradução de idiomas. Os sistemas de IA são usados em muitos contextos diferentes, que vão desde assistentes pessoais (como a Siri) e ferramentas de IA generativa (como o ChatGPT), até análises avançadas de dados e carros autônomos.
IA x ML x GenAI
Há uma infinidade de siglas no mundo da IA e, embora termos como ML, IA e GenAI sejam frequentemente usados como sinônimos, entender as nuances de cada um é importante para empresas que desejam aplicar essas tecnologias. Portanto, vamos desvendar esses conceitos e examinar mais de perto suas funcionalidades e características peculiares:
Inteligência artificial (IA)
Em termos técnicos, a inteligência artificial abrange diversos conceitos, de sistemas simples baseados em regras utilizados em filtros de spam de e-mails até algoritmos complexos de aprendizado profundo em redes neurais que operam carros autônomos. Coloquialmente, no entanto, a IA geralmente se refere ao campo do aprendizado de máquina. Mas a IA faz mais do que apenas aprender com os dados: ela também pode raciocinar, tomar decisões, resolver problemas e até ser criativa. No entanto, o nível dessas habilidades depende do sistema de IA em questão.
Machine Learning (ML)
Como um subconjunto da inteligência artificial, o Machine Learning alimenta muitos dos aplicativos de IA que encontramos diariamente. O ML usa um algoritmo, geralmente chamado de modelo, para analisar e extrair padrões de dados. Quanto maior o conjunto de dados, melhor o treinamento do algoritmo. Com o tempo, os modelos se tornam hábeis em fazer previsões, classificações e recomendações, em automatizar tarefas e em melhorar a tomada de decisões – tudo com base nos padrões aprendidos. Já o termo deep learning,) refere-se a uma forma especializada de ML que visa lidar com dados complexos e não estruturados, como texto e imagens. O deep learning aproveita as redes neurais projetadas para imitar o cérebro humano para tomar decisões cada vez mais precisas. Essas redes consistem em camadas interconectadas que processam informações, permitindo uma tomada de decisão sofisticada.
Estas são algumas características-chave do ML:Tomada de decisão orientada por dados e aplicativos para tarefas específicas. O ML precisa de dados para se aprimorar. A qualidade e a quantidade dos dados usados para treinar um algoritmo afetam diretamente seu desempenho. Essa abordagem permite às empresas irem além da intuição ou das suposições. E quanto mais dados relevantes um algoritmo tiver, mais precisas serão suas previsões. Dessa forma, as empresas podem tomar decisões informadas com base em insights extraídos de grandes quantidades de informação, o que melhora a eficiência, economiza custos e estabelece uma vantagem competitiva. Além disso, os algoritmos de ML também se destacam ao lidar com tarefas específicas quando são projetados e treinados para um objetivo particular. Por exemplo, no setor de transporte e logística, os algoritmos de ML podem otimizar rotas analisando padrões de tráfego, condições climáticas e dados históricos para encontrar os melhores caminhos, reduzindo o consumo de combustível e melhorando os prazos de entrega. Já no setor de energia e serviços públicos, o gerenciamento inteligente da rede é possível graças aos algoritmos de ML que preveem padrões de consumo de energia e ajudam a equilibrar a oferta e a demanda na rede.
Aprendizado supervisionado x não supervisionado. O aprendizado supervisionado engloba o treinamento de algoritmos de ML com dados rotulados, em que cada ponto de dados tem um resultado predefinido. Por exemplo, um algoritmo que aprende a identificar e-mails de spam poderia ser treinado com e-mails rotulados como "spam" ou "não spam". Por outro lado, o aprendizado não supervisionado lida com dados não rotulados, e o algoritmo tenta identificar estruturas e padrões ocultos dentro dos próprios dados.
IA generativa (GenAI). Como outro subconjunto da inteligência artificial, a IA generativa usa o conhecimento adquirido por meio de treinamento para criar conteúdos totalmente novos, incluindo texto, código, imagens ou até mesmo música. Nesse processo, a GenAI é capaz de aprender e reproduzir estilos específicos, além de gerar novas ideias com base em dados existentes.
Ao contrário do aprendizado de máquina tradicional, que se concentra no mapeamento da entrada para a saída, a GenAI pode gerar conteúdo novo e criativo. Por exemplo, se você treinar a GenAI com uma grande coleção de descrições de produtos, ela poderá gerar novas variações para sua loja online. É também aqui que os grandes modelos de linguagem (LLMs) entram em jogo. Usados em soluções de GenAI como ChatGPT e Google Gemini, os LLMs são especializados em gerar textos, capazes de produzir escrita de qualidade humana, traduzir idiomas e até escrever diferentes tipos de conteúdo, como artigos, poemas ou código. Mas as capacidades dos LLMs vão além dos formatos puramente relacionados ao texto, eles também podem ser ajustados para gerar legendas, descrições ou até mesmo roteiros que servem como base para geração de imagens, músicas e vídeos.
Principais provedores de IA
O cenário de constante evolução da IA abrange inúmeras plataformas de nuvem que oferecem serviços de Inteligência Artificial que atendem a várias necessidades de negócios. Vejamos algumas das principais referências do mercado:
Gigantes da nuvem: grandes empresas de tecnologia, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) e Google Cloud Platform (GCP) surgiram como fornecedores líderes em soluções abrangentes de IA. Essas plataformas oferecem uma ampla gama de serviços de IA pré-desenvolvidos, desde ferramentas de ML e recursos de visão computacional até processamento de linguagem natural (PLN) e estruturas de deep learning. A infraestrutura fornecida por essas gigantes permite que outras empresas utilizem poderosos recursos de IA sem fazer grandes investimentos internos.
Microsoft Azure: o Azure oferece um conjunto de serviços de IA, como o Azure Machine Learning, uma plataforma fácil de usar para criar, implementar e gerenciar modelos de ML. Além disso, o Azure Cognitive Services fornece recursos de IA pré-desenvolvidos para tarefas como reconhecimento facial, análise de percepções e detecção de objetos, simplificando os processos de desenvolvimento.
Amazon Web Services (AWS): a AWS inclui diversos serviços de IA dentro do Amazon SageMaker. Essa plataforma ajuda as empresas a simplificar todo o ciclo de vida do ML, da preparação de dados e treinamento de modelos até a implementação e o gerenciamento. Ademais, a AWS oferece modelos de IA pré-treinados para tarefas como reconhecimento de imagem e fala, análise de texto e detecção de anomalias.
Google Cloud Platform (GCP): o GCP conta com um conjunto abrangente de ferramentas de IA, que inclui o Vertex AI, uma plataforma unificada para criar, treinar, implementar e gerenciar modelos de ML em escala. Além disso, o GCP também oferece modelos de IA pré-treinados por meio de seus serviços de plataforma de IA, abrangendo áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e tradução.
INTEGRAÇÃO PROFUNDA COM IA
Por meio da parceria estratégica da Liferay com o Google Cloud, estamos investindo ativamente na criação de integrações mais profundas com os serviços de IA do Google Cloud, como Vertex AI e Gemini. Esse esforço contínuo visa facilitar, para os nossos clientes, o uso dessas ferramentas poderosas no Liferay DXP. Imagine criar chatbots aprimorados com IA, personalizar as recomendações de conteúdo com maior precisão ou automatizar os processos de análise de dados, tudo perfeitamente integrado aos produtos de inteligência artificial e machine learning do Google.
AQUISIÇÃO SIMPLIFICADA
Além disso, nossa disponibilidade no Google Cloud Marketplace (saiba mais aqui) não apenas simplifica o processo de aquisição do Liferay para clientes do Google Cloud, mas também ajuda as empresas a cumprirem seus compromissos de gastos com nuvem, permitindo que elas implementem, gerenciem e ampliem suas soluções DXP na infraestrutura confiável do Google Cloud.
Plataformas de IA especializadas: além das gigantes da nuvem, um número crescente de plataformas especializadas de IA está atendendo a necessidades específicas do setor ou se concentrando em avanços de Inteligência Artificial de ponta. Aqui estão dois exemplos:
Hugging Face: muitas vezes chamada de GitHub do ML, essa plataforma de ML e ciência de dados se concentra em democratizar o acesso a modelos de IA de última geração, especialmente no campo do processamento de linguagem natural (PLN). Por ser uma comunidade de código aberto, a Hugging Face oferece um grande repositório de transformadores pré-treinados — arquiteturas de redes neurais poderosas que se destacam em várias tarefas de PLN. Assim, os desenvolvedores podem aproveitar esses modelos para tarefas como resumo de texto, tradução automática e resposta a perguntas, acelerando o desenvolvimento de aplicações de PLN.
OpenAI: essa empresa de pesquisa e desenvolvimento é conhecida por seu trabalho inovador em grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-3. Os LLMs são um tipo de IA capaz de gerar texto com qualidade humana, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder a perguntas. Embora as ofertas da OpenAI ainda não sejam diretamente acessíveis a todas as empresas, suas pesquisas têm um impacto significativo no campo dos avanços da Inteligência Artificial.
ML e GenAI: ferramentas poderosas para empresas
Uso do ML e da IA generativa para gerar valor de negócio
Assim como acontece com muitas outras tecnologias transformadoras, os primeiros usuários que investirem na formação em IA, ML e IA generativa terão a melhor chance de obter uma vantagem competitiva e preparar a organização para o futuro. Por exemplo, tanto machine learning quanto a GenAI oferecem grandes oportunidades para liberar o potencial oculto em todos os dados aos quais sua empresa tem acesso: o ML pode revelar informações valiosas para informar estratégias, enquanto a GenAI pode transformar seu processo de criação de conteúdo e personalizar as interações com os clientes.
Em última análise, ao tirar proveito da IA de forma sistemática, sua organização pode melhorar a tomada de decisões, automatizar e otimizar as operações e aprimorar as experiências do cliente.
Nesta seção, veremos em detalhes o poder transformador da GenAI e exemplos práticos de como ela, juntamente com o ML, pode capacitar as empresas para que elas possam alcançar resultados notáveis.
Aqui estão alguns exemplos práticos do valor que machine learning pode gerar:
Na área da saúde, os modelos de ML são usados para diagnósticos preditivos. Por meio da análise de dados do paciente, como histórico médico e resultados de laboratório e imagens, eles podem, por exemplo, prever a probabilidade de doenças como diabetes, câncer ou doenças cardíacas. Isso possibilita a intervenção precoce e planos de tratamento personalizados.
No setor financeiro, bancos e instituições financeiras empregam algoritmos de ML para detecção de fraudes por meio da análise de padrões de transações e descoberta de atividades suspeitas em tempo real, minimizando perdas financeiras e aumentando a segurança.
No setor de indústria, os serviços de manutenção preditiva são baseados em ML, permitindo a análise de dados de sensores em equipamentos para prever lapsos e programar manutenções antes que ocorram falhas, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de serviços e manutenção.
No marketing, os algoritmos de ML podem segmentar os clientes em diferentes grupos com base no comportamento, nos dados demográficos e nas preferências, permitindo que as empresas adaptem campanhas de marketing a públicos específicos para maiores taxas de engajamento e conversão.
No setor de telecomunicações, as empresas podem usar ML não supervisionado para analisar dados de clientes (registros de chamadas, informações de cobrança) e agrupar clientes em diferentes segmentos com base em padrões de uso. Isso permite campanhas de marketing direcionadas e ofertas de serviços personalizados.
O gerenciamento da cadeia de suprimentos em vários setores usa algoritmos de ML para previsão da demanda por meio da análise de dados históricos de vendas, tendências de mercado e fatores externos, ajudando as empresas a otimizar suas operações da cadeia de suprimentos.
Aqui estão exemplos práticos de como a IA generativa pode ajudar a gerar valor de negócio:
No atendimento ao cliente, a GenAI pode traduzir as solicitações recebidas para o idioma do responsável pelo atendimento em alta velocidade, facilitando a compreensão e a resposta aos clientes com eficiência. Além disso, os chatbots com inteligência artificial podem não apenas responder a perguntas rotineiras, mas também se envolver em conversas mais naturais e interativas com os clientes. Nuances como respostas que mostram empatia ou recomendações personalizadas, com base nas interações anteriores do cliente, elevam a experiência de atendimento ao cliente e liberam os agentes humanos para cuidar de demandas mais complexas.
No marketing, a GenAI pode auxiliar de várias maneiras, como gerar textos de marketing ou personalizar títulos de anúncios e publicações em redes sociais, a partir das preferências do público-alvo. A GenAI pode até receber treinamento sobre a voz da marca e sobre os dados do produto de uma empresa, criando automaticamente descrições exclusivas para lojas online.
No design de produtos, a GenAI pode ajudar gerando variações de design ou otimizando descrições de produtos para diferentes mercados e grupos-alvo. Se treinada com dados de produtos existentes e avaliações de usuários, a GenAI pode sugerir novas iterações de design que abordam os pontos problemáticos do cliente ou atendem a preferências específicas do mercado, permitindo o desenvolvimento de produtos orientado por dados e acelerando o tempo de lançamento.
Na produção de mídia, a GenAI pode ajudar na redação de roteiros, na composição musical e na criação de trailers de filmes. Basta testar a versão atual gratuita do ChatGPT: ele pode analisar um roteiro existente e gerar novas ideias de histórias com base em temas populares, arcos de personagens ou até gêneros específicos. Alarmados pelos rápidos avanços nas capacidades de escrita da IA, milhares de roteiristas de televisão e de cinema organizaram protestos que duraram um mês em Hollywood no ano passado. Além de buscarem melhorias na remuneração, uma das principais reivindicações era restringir o uso da IA gerativa em projetos criativos.
Ancorando a criatividade na realidade: a importância da fundamentação na IA generativa
Androides sonham com ovelhas elétricas? O fã de ficção científica saberá que essa pergunta é o título do famoso romance de Philip K. Dick, que serviu de base para o filme Blade Runner, de 1982. O tema central do romance explora o significado de ser humano. Da mesma forma, a existência de grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT ou Google Gemini, nos desafia a considerar o que torna o conteúdo gerado por humanos único e valioso, especialmente em face do rápido avanço das ferramentas de GenAI.
Há outra analogia interessante entre o romance e a GenAI, especificamente em relação ao chamado "efeito de alucinação" dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Esse efeito refere-se à tendência dos LLMs de gerar texto que parece plausível, mas pode não ser totalmente preciso ou factualmente correto. Se forem solicitadas fontes ou citações sobre informações incorretas, o LLM pode até responder com citações ou fontes inventadas.
Semelhante aos replicantes do romance, que são indistinguíveis dos humanos externamente, os LLMs podem gerar textos “realistas” que parecem ter sido escritos por um humano, mas, após um exame mais detalhado, podem não ter a profundidade, a criatividade e até os poderes fundamentais do raciocínio de uma mente humana.
Um dos principais conceitos usados para minimizar resultados indesejados, como o efeito de alucinação, é comumente conhecido como grounding (fundamentação), que conecta a produção criativa dos modelos de GenAI ao mundo real, permitindo a produção de conteúdo não apenas original, mas também preciso, relevante e útil. Para que isso aconteça, a GenAI precisa não apenas acessar os dados de treinamento originais para gerar uma saída, mas também deve usar fontes externas para garantir que o contexto factual desejado esteja presente.
Conheça algumas práticas recomendadas para as empresas fundamentarem suas soluções de GenAI e evitarem problemas como alucinações de IA (aqui está uma lista completa e dicas sobre a implementação):
Faça upload de documentos relevantes. Forneça à IA generativa uma ampla base de conhecimento fazendo upload de recursos tangíveis que sirvam como pontos de referência, como, especificações de produtos, planilhas de dados, diretrizes de marca e amostras de textos. Por exemplo, um varejista de moda poderia submeter descrições de produtos, tabelas de tamanhos e detalhes de tecidos para garantir que a GenAI gere descrições de produtos precisas e consistentes.
Treine a GenAI com os dados da empresa. Ao fornecer à IA um profundo conhecimento de domínio (transações, registros, etc.), você permite que ela cuide de tarefas com maior eficácia e compreensão específica do setor. Por exemplo, treinar a GenAI com registros de atendimento ao cliente e análise de interações anteriores levará a uma melhor compreensão das demandas comuns dos clientes, bem como ajudará a identificar perguntas frequentes.
Insira dados específicos. Alimentar a IA com dados como perfis de clientes e palavras-chave ajuda a adaptar as respostas fornecidas por ela, tornando-as relevantes e personalizadas. Por exemplo, alimentar a IA generativa com documentos jurídicos específicos e contratos relevantes para um determinado caso ajudará a gerar resumos direcionados e a destacar possíveis áreas de preocupação.
Alimente com dados do mundo real continuamente. Atualizações frequentes de dados mantêm sua IA informada sobre mudanças no mundo real, evitando lacunas de conhecimento e garantindo respostas precisas e atualizadas. Por exemplo, atualizações regulares com artigos de notícias em tempo real e feeds de redes sociais garantem que os relatórios ou resumos gerados reflitam os acontecimentos mais recentes.
Aproveite a pesquisa do Google. A IA generativa do Google, Gemini, pode ser fundamentada com a Pesquisa do Google para conectar o modelo com conhecimento, tópicos e até informações do mundo real atualizadas da internet.
IA responsável: uma consideração crucial
Embora a IA ofereça um imenso potencial, é fundamental reconhecer as considerações éticas. Os modelos de IA podem perpetuar vieses presentes nos dados que receberam nos treinamentos, levando a resultados discriminatórios. Além disso, a falta de transparência em alguns algoritmos de IA pode dificultar a compreensão de como eles chegam às conclusões. Por isso, é fundamental garantir o desenvolvimento e o uso responsáveis da IA. A razão é a seguinte:
Justiça e viés. Dados de treinamento tendenciosos podem levar a resultados tendenciosos. As empresas devem examinar minuciosamente os dados e empregar técnicas de eliminação de vieses para proporcionar justiça, responsabilização e transparência na IA.
Transparência e confiança. Algoritmos que são uma "caixa preta" podem diminuir a confiança. As empresas devem buscar a transparência nos processos de tomada de decisão com IA e fornecer explicações para os resultados, permitindo que os usuários avaliem sua validade. A comunicação clara sobre o uso da IA gera confiança. Os usuários merecem explicações para os resultados da GenAI e uma compreensão de como a IA chegou àqueles resultados.
Supervisão humana. A IA e o ML devem aumentar, e não substituir, o julgamento humano. Uma abordagem "human-in-the-loop" garante que as considerações éticas sejam levadas em conta e protejam contra consequências não intencionais.
Privacidade e segurança. Os sistemas de IA que lidam com dados confidenciais exigem medidas robustas de privacidade e segurança. As empresas devem cumprir os regulamentos de proteção de dados e implementar critérios apropriados para proteger a privacidade do usuário.
Ao priorizar a IA responsável, as empresas podem aproveitar o poder da GenAI para o bem, promovendo a criatividade e a inovação, ao mesmo tempo que mitigam os riscos.
Conclusão
Ao desmistificar a IA e compreender seu potencial, as empresas podem usar a tecnologia para gerar valor de negócio, além de impulsionar a inovação, a eficiência e o crescimento. Seja otimizando a logística com o ML ou criando experiências atrativas para o cliente com a GenAI, as possibilidades são infinitas. Mas, ao navegar no cenário da IA, priorizar práticas responsáveis será fundamental para gerar valor comercial sustentável e ético.
Adotar a IA não significa apenas adotar novas tecnologias, mas também repensar as estratégias de negócios desde o início para integrar essas ferramentas poderosas de forma eficaz e responsável.
