Casos de uso de IA generativa para empresas e negócios

Lembra como foi legal quando você segurou um smartphone pela primeira vez na mão? O design compacto e a interatividade baseada em toque pareciam um salto para o futuro. Em pouco tempo, os smartphones se tornaram um modo de vida para organizações em todo o mundo por causa de tudo o que oferecem para produtividade e comunicação empresarial.

A IA generativa (inteligência artificial) promete um salto semelhante na produtividade e o surgimento de novos modos de trabalhar e criar.

Ferramentas como Midjourney e ChatGPT estão chamando a atenção por seus recursos de geração de imagens, vídeos e textos sofisticados realistas semelhantes aos humanos, ampliando os limites do potencial criativo da IA. A IA generativa representa um avanço significativo no deep learning e no desenvolvimento da IA, com alguns sugerindo que é um movimento em direção ao desenvolvimento de uma "IA forte".

Essa evolução demonstra que os computadores foram além de meros dispositivos de processamento de números. Eles agora são capazes de processamento de linguagem natural (PLN), apreendendo o contexto e exibindo elementos de criatividade.

Por exemplo, as organizações podem usar a IA generativa para: 

• Transformar rapidamente montanhas de texto não estruturado em resumos de documentos específicos e utilizáveis, abrindo caminho para uma tomada de decisões mais informada.
  
  
• Automatizar tarefas tediosas e repetitivas.
  
  
• Simplificar os fluxos de trabalho com criação de conteúdo personalizado, descrições de produtos personalizadas e cópia pronta para o mercado.
  
  
• Criar conteúdo, campanhas publicitárias e produtos inovadores que proporcionem melhores experiências do cliente.

No cerne da IA generativa estão enormes bancos de dados de textos, imagens, códigos e outros tipos de dados. Esses dados são alimentados em modelos geracionais, e há alguns para escolher, cada um desenvolvido para se destacar em uma tarefa específica. Redes adversárias generativas (GANs) ou autocodificadores variacionais (VAEs) são usadas para imagens, vídeos, modelos 3D e música. Modelos autorregressivos ou grandes modelos de linguagem (LLMs) são usados para texto e linguagem.

Como estudantes diligentes, esses modelos generativos absorvem informações e identificam padrões, estruturas e relações entre pontos de dados, que é como eles aprendem a gramática da poesia, pinceladas artísticas e melodias musicais.

A IA generativa usa algoritmos e técnicas avançados de aprendizado de máquina para analisar padrões e criar modelos estatísticos. Imagine cada ponto de dados como um orbe brilhante colocado em uma vasta paisagem multidimensional. O modelo mapeia meticulosamente esses orbes, calculando as alturas relativas, vales, encostas suaves e penhascos irregulares para criar um mapa de probabilidade, um guia para prever onde o próximo orbe (ou seja, o conteúdo gerado) provavelmente deve pousar.

Agora, quando o usuário fornece um prompt (uma palavra, um esboço, um trecho musical ou uma linha de código), o prompt age como um farol, desenhando o modelo para uma região específica nesse mapa de probabilidades; então, o modelo navega nessa paisagem, escolhendo probabilisticamente o próximo elemento, o próximo e o próximo, guiado pelos padrões que aprendeu e pelo empurrão do prompt dos usuários.

Cada saída é única, mas estatisticamente vinculada aos dados com os quais o modelo aprendeu. Não se trata apenas de copiar e colar; é construir criativamente sobre uma base de conhecimento alimentada pela probabilidade e pela orientação. Embora os modelos avançados possam lidar com diversos tipos de dados, alguns se destacam em tarefas específicas, como geração de texto, resumo de informações ou criação de imagens.

A qualidade dos resultados depende muito do treinamento de dados, do ajuste dos parâmetros do modelo e da engenharia de prompts; portanto, o fornecimento responsável de dados e a mitigação de vieses são cruciais. Imagine treinar um modelo de IA generativa em um conjunto de dados apenas de romances. O resultado será inutilizável se um usuário solicitar que o modelo escreva um artigo de notícias fatual.

A IA generativa é uma ferramenta potente, mas como as organizações aproveitam esse poder? Há dois caminhos que a maioria das empresas está percorrendo para obter valor da IA generativa:

Ferramentas prontas para lançamento:

A opção “IA para todos”: plataformas como ChatGPT e Synthesia.io vêm pré-treinadas em vastos conjuntos de dados, permitindo que os usuários aproveitem seus recursos generativos sem criar e treinar modelos do zero. As organizações podem ajustar esses modelos com dados específicos, direcionando-os para resultados adaptados às necessidades específicas da empresa. Interfaces fáceis de usar e ferramentas de integração os tornam acessíveis até mesmo para pessoas sem conhecimento técnico.

Essas opções públicas oferecem controle limitado, menos personalização do comportamento e das saídas do modelo e o potencial de viés herdado dos modelos pré-treinados.

Modelos treinados de forma personalizada:

A maioria das organizações não consegue produzir ou dar suporte à IA sem uma parceria forte. Os inovadores que desejarem uma IA personalizada podem escolher um "modelo de base", como o GPT-3 ou o BERT da OpenAI, e alimentá-lo com seus dados. Esse treinamento personalizado esculpe o modelo em uma IA generativa sob medida, perfeitamente alinhada com as metas de negócios. O processo exige habilidades e recursos de alto nível, mas é mais provável que os resultados sejam compatíveis, personalizados e específicos da empresa.

A melhor opção para uma organização empresarial depende de suas necessidades, recursos e capacidades técnicas específicas. Se a velocidade, a acessibilidade e a facilidade de uso são prioridades, as ferramentas prontas para o lançamento podem ser a melhor escolha. Modelos personalizados podem melhorar se a personalização, o controle e a mitigação de vieses forem críticos.

A chave para o sucesso está na adoção de uma abordagem orientada por casos de uso, com foco nos problemas de sua empresa e em como a IA generativa pode resolvê-los.

Principais considerações:

• Stack de tecnologia: garanta que sua infraestrutura de tecnologia existente possa lidar com as demandas de modelos de IA e processamento de dados.
  
  
• Correspondência de modelos: escolha um modelo de IA generativo adequado para suas necessidades específicas.
  
  
• Trabalho em equipe: monte uma equipe com experiência em IA, ciência de dados e seu setor. Essa equipe interdisciplinar ajudará a garantir que sua IA generativa seja um sucesso.
  
  
• Dados: dados relevantes e de alta qualidade são o combustível que impulsiona o sucesso da IA generativa. Invista em estratégias de coleta e higiene de dados para manter seu mecanismo funcionando sem problemas. Entra lixo, sai lixo.

O entusiasmo com essa nova tecnologia se espalhou rapidamente por vários setores e departamentos.

Muitos líderes de marketing e vendas agiram rapidamente e já estão integrando a IA generativa em seus fluxos de trabalho. A velocidade e a escala da capacidade da IA generativa de criar novos conteúdos e ativos úteis são difíceis de ignorar para qualquer disciplina que dependa da produção de grandes volumes de conteúdo escrito ou projetado.

Os setores de saúde, seguros e educação estão mais hesitantes devido aos esforços legais e de conformidade aos quais devem aderir, e à falta de insights, transparência e regulamentação na IA generativa.

• Geração de código: desenvolvedores de software e programadores usam a IA generativa para escrever código.
  
  Desenvolvedores experientes estão recorrendo à IA generativa para avançar em tarefas complexas de programação com mais eficiência. A IA generativa está sendo usada para atualizar e manter automaticamente o código em diferentes plataformas.
  
  Ela também desempenha um papel importante na identificação e correção de bugs no código e na automatização dos testes de código, ajudando a garantir que o código funcione como pretendido e atenda aos padrões de qualidade sem a necessidade de testes manuais extensos.
  
  A IA generativa se mostra muito útil na criação rápida de vários tipos de documentação exigida pelos programadores. Isso inclui documentação técnica, manuais do usuário e outros materiais relevantes que acompanham o desenvolvimento de software.

• Desenvolvimento de produtos: a IA generativa é cada vez mais utilizada por designers de produtos para otimizar conceitos de design em grande escala.
  
  Essa tecnologia permite uma avaliação rápida e ajustes automáticos, simplificando significativamente o processo de design. Ela auxilia na otimização estrutural, o que garante que os produtos sejam fortes, duráveis e usem o mínimo de material, levando a consideráveis reduções de custos.
  
  Para ter o maior impacto, o design generativo deve ser integrado em todo o ciclo de desenvolvimento do produto, desde o conceito inicial até a fabricação e a aquisição. Além disso, os gerentes de produto estão empregando a IA generativa para sintetizar o feedback do usuário, permitindo melhorias no produto que são diretamente influenciadas pelas necessidades e preferências do usuário.

• Vendas e marketing: a IA generativa está auxiliando campanhas de marketing, permitindo uma comunicação hiperpersonalizada com clientes potenciais e existentes em uma variedade de canais, incluindo e-mail, redes sociais e SMS.
  
  Essa tecnologia não apenas simplifica a execução de campanhas, mas também aprimora a capacidade de aumentar a capacidade de criação de conteúdo sem sacrificar a qualidade. Na área de vendas, a IA generativa aumenta o desempenho da equipe, fornecendo análises profundas e insights sobre o comportamento do cliente. Os departamentos de marketing estão aproveitando essa tecnologia para filtrar dados, entender os padrões de comportamento do consumidor e criar conteúdo que realmente se conecte com sua audiência, o que muitas vezes envolve sugerir notícias ou melhores práticas que se alinham aos interesses da audiência.
  
  A IA generativa desempenha um papel crucial no direcionamento a na segmentação dinâmica de audiências e na identificação de leads de alta qualidade, melhorando significativamente a eficácia das estratégias de marketing e dos esforços de divulgação. Além disso, prompts e inputs bem desenvolvidos direcionam modelos generativos para produzir conteúdo criativo para e-mails, blogs, postagens em redes sociais e sites. O conteúdo existente pode ser reinventado e editado usando ferramentas de IA.
  
  As organizações também podem criar geradores de linguagem de IA generativa personalizados treinados no tom e na voz de sua marca para corresponder ao conteúdo anterior da marca com mais precisão. 

• Gerenciamento de projetos e operações: as ferramentas de IA generativa podem ajudar os gerentes de projetos com a automação em suas plataformas.
  
  Os benefícios incluem geração automática de tarefas e subtarefas, aproveitamento de dados históricos dos projetos para prever cronogramas e requisitos, anotações e previsão de riscos. A IA generativa permite que os gerentes de projetos pesquisem e criem resumos instantâneos de documentos de negócios essenciais. Esse caso de uso economiza tempo e permite que os usuários se concentrem na estratégia de nível superior, em vez de na gestão diária dos negócios.

• Design gráfico e vídeo: com sua capacidade de criar imagens realistas e otimizar a animação, a IA generativa será a ferramenta ideal para criar vídeos sem a necessidade de atores, equipamentos de vídeo ou experiência em edição.
  
  Os geradores de vídeo de IA podem criar vídeos instantaneamente em qualquer idioma de que precisem para atender a cada região. Levará um tempo até que os vídeos criados por IA generativa possam efetivamente substituir atores e diretores humanos, mas as organizações já estão experimentando a tecnologia. Os usuários também usam geradores de imagens para editar fotos pessoais e criar fotos de negócios com aparência profissional para uso de negócios no Slack ou no LinkedIn.

• Gerenciamento de negócios e funcionários: no atendimento ao cliente, a IA generativa pode ser usada em toda a central de atendimento. Ela pode facilitar o acesso e a pesquisa da documentação necessária, colocando as informações de resolução de casos na ponta dos dedos dos agentes de suporte. Ferramentas impulsionadas por IA generativa podem melhorar significativamente as interações entre funcionários e gerentes. Elas podem estruturar avaliações de desempenho, oferecendo aos gerentes e funcionários uma framework mais transparente para feedback e crescimento. Além disso, portais generativos de IA conversacional podem fornecer feedback aos funcionários e identificar áreas de melhoria sem envolver a gerência.

• Suporte e atendimento ao cliente: embora os chatbots ainda sejam amplamente utilizados, as organizações começaram a fundir tecnologias para mudar a forma como os chatbots funcionam.
  
  Os avanços da IA generativa ajudam na criação de chatbots mais inovadores, que podem se envolver em conversas que fluem naturalmente, permitindo que eles entendam o contexto e as nuances de forma semelhante à de um representante humano. Os chatbots impulsionados por IA generativa podem acessar e processar grandes quantidades de informações para responder às consultas de clientes e agentes com precisão; ao contrário dos agentes humanos, os chatbots IA podem lidar com as consultas dos clientes 24 horas por dia para proporcionar uma experiência sem dificuldades ao usuário, dia e noite.
  
  A mudança dos chatbots tradicionais para os acompanhantes impulsionados por IA generativa ainda está em seus estágios iniciais, mas o potencial é inegável. À medida que a tecnologia evolui, podemos esperar interações de IA ainda mais sofisticadas e envolventes, tornando indistintos os limites entre assistência virtual e humana.

• Detecção de fraudes e gerenciamento de riscos: a IA generativa pode analisar e resumir rapidamente grandes quantidades de dados para identificar padrões ou anomalias. Corretores e vistoriadores independentes podem usar ferramentas de IA generativa para vasculhar apólices e sinistros a fim de otimizar os resultados dos clientes.
  
  A IA generativa pode gerar relatórios personalizados e resumos adaptados às necessidades específicas e fornecer informações relevantes diretamente aos corretores de seguro, avaliadores e gerentes de risco, economizando tempo e simplificando a tomada de decisões. No entanto, o julgamento humano e a supervisão ainda são necessários para tomar decisões finais e garantir resultados justos.

• Geração de dados sintéticos para treinamento e testes: as empresas podem aproveitar a IA para gerar dados sintéticos para treinar modelos de IA, testar novos produtos e simular cenários do mundo real. Isso pode reduzir a dependência de dados reais, que podem ser confidenciais e devem permanecer privados ou vir de uma fonte de dados externa cara. Não mais limitado pelas limitações de coleta e preparação de dados do mundo real, os ciclos de desenvolvimento podem ser acelerados.
  
  Com conjuntos de dados sintéticos prontamente disponíveis, as empresas podem iterar rapidamente em modelos de IA, testar novas funcionalidades e levar soluções ao mercado mais rápido.

Aqui estão as conclusões principais para a implementação ética dos casos de uso de IA generativa de sua organização:

• Proteja dados confidenciais: use apenas dados despersonalizados e não confidenciais para evitar a exposição de informações vulneráveis e cumprir os regulamentos.
  
  
• Mantenha-se informado: acompanhe as notícias do setor para identificar ferramentas confiáveis e evitar práticas antiéticas de IA.
  
  
• Desenvolva uma política de IA: crie diretrizes para o uso interno da IA e investimentos em ferramentas de terceiros, com base em modelos disponíveis.
  
  
• Invista em qualificação: o investimento em programas de requalificação e aprimoramento é crucial, capacitando os trabalhadores a desenvolver habilidades resistentes à automação.

As melhores práticas estão evoluindo rapidamente. Embora o potencial da IA generativa seja empolgante para muitas organizações, navegar nesse cenário exige um ato de equilíbrio entre progresso e prudência.

De acordo com a McKinsey,1 a IA generativa provavelmente não superará os seres humanos nesta década.

No entanto, poderemos ver um salto significativo nos recursos da IA generativa até 2040. A McKinsey espera que a IA atinja um nível em que possa competir com os 25% melhores executores humanos em uma ampla gama de tarefas. Ou seja, a IA escreverá conteúdo criativo de alta qualidade, resolverá problemas científicos complexos ou tomará decisões de negócios perspicazes no mesmo nível de profissionais qualificados.

Os empregos que historicamente têm sido à prova de automação serão ainda mais afetados pela IA generativa. Os profissionais de educação, direito, tecnologia e artes provavelmente verão a IA generativa afetar suas profissões mais cedo. 

Os palestrantes de um simpósio do MIT2 sobre ferramentas de IA exploraram vários caminhos de pesquisa futuros na IA generativa.

Uma área significativa de interesse é a integração de sistemas perceptivos à IA. Essa abordagem permitiria que a IA imitasse os sentidos humanos, como tato e olfato, indo além do foco convencional na linguagem e nas imagens. O potencial dos modelos de IA generativa para superar as capacidades humanas também foi discutido, particularmente no contexto do reconhecimento emocional. Esses modelos avançados podem usar sinais eletromagnéticos para interpretar as mudanças na respiração e na frequência cardíaca de uma pessoa, oferecendo uma compreensão mais profunda de seu estado emocional.

Especialistas preveem que o viés continuará sendo um aspecto persistente da maioria dos modelos de IA generativa. Espera-se que esse desafio dê origem a novos mercados centrados em conjuntos de dados éticos. Além disso, um cenário dinâmico provavelmente se desenvolverá, caracterizado pela competição contínua entre empresas e criadores de conteúdo usando ferramentas generativas.

À medida que essas ferramentas se tornam mais difundidas no ambiente de trabalho, elas inevitavelmente trarão mudanças nas funções de trabalho e exigirão novas habilidades. Junto com esses desenvolvimentos, invariavelmente, vem o aumento do uso indevido de recursos generativos. À medida que os usuários ganham o poder de criar diversas formas de conteúdo, incluindo imagens, áudio, texto e vídeo, prevê-se que a probabilidade de uso indevido malicioso aumente. Esse cenário ressalta a importância de desenvolver mecanismos robustos para mitigar esses riscos e garantir o uso responsável de tecnologias de IA generativa.

A IA generativa continuará transformando as operações empresariais em vários setores, assim como o smartphone transformou a comunicação e a produtividade de negócios. Desde a automatização de tarefas rotineiras até o fomento da criatividade na criação de conteúdo e muito mais, o potencial da IA generativa é vasto e variado.

No entanto, é fundamental navegar por considerações éticas, maximizar a segurança dos dados e adaptar-se à evolução das melhores práticas. Para empresas prontas para explorar todo o espectro de possibilidades que a IA generativa oferece, orientação e insights estão a apenas um clique de distância. Saiba mais sobre como aproveitar o poder da IA generativa para sua empresa explorando o IBM watsonx, a plataforma de IA e dados criada para empresas.