Onde aplicar Analytics, Machine Learning e a mais recente evolução IA Generativa

2023 é o ano da inteligência artificial; nunca antes se falou tanto sobre essa tecnologia como está acontecendo hoje em dia. É um tema cotidiano que continua evoluindo e se transformando rapidamente, e nós, como tecnólogos, precisamos estar atualizados se quisermos contribuir de alguma forma para a sociedade. Uma confusão comum que escutamos é: como a IA Generativa se diferencia de outras IAs? Como ele pode ser posicionada de forma que seja facilmente compreendida pelas empresas que a utilizam? Vamos explorar isso abaixo.

Primeiro de tudo, como funciona uma IA comum?

Uma tecnologia de IA tradicional tem algumas características principais. Ela é “específica para tarefas” e projetada com regras e algoritmos explícitos para resolver problemas predefinidos. Além disso, é “baseada em dados”, dependendo de dados estruturados e rotulados para treinamento e tomada de decisões. Algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte e regressões logísticas são comumente usados nesse cenário.

Com base nisso, você pode usar essa tecnologia para chatbots baseados em regras, sistemas de fala como Siri e Alexa, computação visual para tarefas como reconhecimento facial ou análise de raios-X, compreensão de documentos onde a IA pode ler para você e transformar em outro formato de dados ou fornecer um resumo, e detecção de anomalias por meio de análise de transações financeiras, etc. Dois fatores principais que poderia mencionar aqui: não há “função de criatividade” em nenhum dos exemplos acima, o que significa que esses sistemas não possuem nenhuma tecnologia que permita a eles gerar novo conteúdo; eles simplesmente tomam decisões com base em padrões e regras de dados históricos.

Como funciona a IA Generativa:

Enquanto os dois fatores principais acima da IA tradicional não se aplicam, é exatamente aí que a IA Generativa entra como um ponto chave diferenciador. Como o próprio nome diz, IA Generativa é capaz de gerar novo conteúdo, como imagens, texto, música e até mesmo conjuntos de dados inteiros, sem a necessidade de habilidades de programação. Ela está mais focada em gerar do que em resolver tarefas. Ela utiliza modelos de aprendizado profundo a partir de fontes massivas de dados públicas ou até mesmo privadas. Existem muitas maneiras de usá-la; você pode criar uma conta com um fornecedor de IA Generativa, como o ChatGPT da OpenAI. Além disso, você pode baixar um modelo de linguagem grande inteiro da comunidade de código aberto, importá-lo para o seu datacenter ou ambiente em nuvem e personalizá-la com seus dados confidenciais. Então você pode aproveitar o poder do Gen AI em um caso de uso muito mais personalizado e assertivo que ajudará a criar novas possibilidades para você e sua empresa.

Isso significa que a IA Tradicional já é “Muito Tradicional” e obsoleta?

Claro que não, a IA tradicional ainda é muito relevante e continuará sendo no futuro. Você também pode combinar o poder da IA tradicional com a IA Generativa para criar uma solução muito mais poderosa para o seu cenário. Alguns exemplos poderiam ser:

Usar a IA tradicional para filtragem de conteúdo e moderação em mídias sociais e usar a IA Generativa para ajudá-lo a gerar conteúdo limpo, relevante e envolvente.

Usar a IA tradicional para detecção de objetos ou evasão de obstáculos e integrá-la com a IA Generativa para aprimorar a tomada de decisões, simulando vários cenários para ajudá-lo a tomar a melhor decisão. Usar a IA tradicional para detecção de fraudes baseada em regras e aprimorar a prevenção com a IA Generativa usando dados sintéticos para simular mais cenários.

Usar a IA tradicional para chatbots e combiná-la com a Gen AI para gerar conteúdo (texto, imagens, vídeo) com base na conversa do chatbot. O futuro brilha intensamente, e as possibilidades são infinitas, entre em contato comigo e terei o maior prazer em bater um papo com você sobre este assunto.

Contribuição: Leandro Vieira – AI Practice Head