Casos de uso da IA generativa para a empresa

Ferramentas impulsionadas por IA generativa como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude e Perplexity geram conteúdo que inclui textos (qualquer coisa, desde e-mails até poesia), imagens e vídeos. Essas ferramentas também podem programar, analisar dados, debater ideias, apoiar a comunicação em tempo real, resolver problemas matemáticos complexos e muito mais. A IA generativa representa um avanço significativo no desenvolvimento de deep learning e IA, com alguns sugerindo que é um movimento em direção ao desenvolvimento da “IA forte.”

Os computadores deixaram de ser meros dispositivos devoradores de números. Eles agora são capazes de processamento de linguagem natural (NLP), apreendendo contexto e exibindo elementos de criatividade. 

Graças à IA generativa, as organizações podem usar as máquinas para: 

• Encontrar rapidamente insights ocultos em montanhas de texto não estruturado, abrindo caminho para uma tomada de decisões mais informada
  
• Automatizar tarefas tediosas e repetitivas
  
• Simplificar fluxos de trabalho com criação de conteúdo personalizado, descrições de produtos sob medida 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 bancos de dados maciços e vastas bibliotecas de textos, imagens, código e outros tipos de dados. Como alunos diligentes, esses grandes modelos de linguagem (LLMs) absorvem informações e identificam padrões, estruturas e relacionamentos entre pontos de dados. Eles aprendem a gramática da poesia, pinceladas artísticas e melodias musicais.

A IA generativa usa algoritmos avançados de aprendizado de máquina e redes neurais para analisar esses padrões e criar modelos estatísticos. Imagine cada ponto de dados como um orbe brilhante colocado em um vasto cenário 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. Além disso, a qualidade das saídas 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. Ao incorporar fontes de dados diversas e precisas, os modelos de IA generativa podem ser treinados para serem mais informativos e objetivos. 

A IA generativa é uma ferramenta potente, mas como as organizações aproveitam efetiva e economicamente seu poder? A ferramenta está aumentando os custos de computação. O custo médio da computação está aumentando acentuadamente — e 70% dos executivos afirmam que a IA generativa desempenha um papel fundamental na promoção desse aumento.¹

Por outro lado, a IA generativa pode esticar o orçamento de computação. 73% dos executivos concordam que a IA generativa pode tornar o uso de recursos de computação mais eficiente — e eles já estão colocando essa teoria em prática. Por exemplo, 67% das organizações estão usando a IA generativa para acelerar o desenvolvimento de novos modelos, algoritmos e aplicações mais eficientes. E 65% das organizações estão usando a IA generativa para reduzir os recursos de computação necessários por meio da automatização de tarefas.¹

Nem todas as aplicações de IA generativa são criadas da mesma forma. Cada caso de uso tem seus próprios requisitos de computação, dados e privacidade. Ainda assim, existem dois caminhos que a maioria das empresas vem percorrendo para liberar o tesouro da IA generativa:

Ferramentas prontas para lançamento:  a opção "IA para todos": plataformas como o ChatGPT vêm pré-treinadas em vastos conjuntos de dados, permitindo que os usuários aproveitem suas proezas generativas sem reinventar a roda. As organizações podem realizar um ajuste fino desses modelos com dados específicos, direcionando-os para saídas adaptadas 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 sob medida: a maioria das organizações não pode produzir ou proporcionar compatibilidade com a inteligência artificial sem uma parceria sólida. Os inovadores que desejarem uma IA personalizada podem escolher um modelo de base de IA, como o GPT-4.5 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 os objetivos de negócios. O processo exige habilidades e recursos de alto nível, mas os resultados são compatíveis, personalizados e específicos para a 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.

O sucesso na aplicação da IA generativa está na adoção de uma abordagem orientada por casos de uso, com foco nos problemas da sua empresa e em como a IA generativa pode resolvê-los. As principais considerações incluem:

• 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 generativa adequado às suas necessidades específicas.
  
  
• Trabalho em equipe: escolha uma equipe e provedores com experiência em IA, ciência de dados e seu setor. Essa equipe interdisciplinar garantirá que sua IA generativa seja um sucesso.
  
  
• Dados: entra lixo, sai lixo. 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.

O uso de IA generativa se disseminou rapidamente por diversos setores e departamentos em todo o mundo. O marketing e as vendas agiram rapidamente e já estão integrando a IA generativa a seus fluxos de trabalho. A velocidade e a escala da capacidade da IA generativa de criar novos conteúdos e ativos úteis são impossíveis de ignorar para qualquer disciplina que dependa da produção de grandes volumes de conteúdo escrito ou projetado.  

Os desenvolvedores de software usam a IA generativa para escrever, atualizar e manter código, automatizar a depuração e ajudar nos testes de aplicativos durante o desenvolvimento de aplicativos. As ferramentas de programação de IA também podem lidar com correções de bugs e testes, além de fornecer os vários tipos de documentação de que um programador pode precisar. Isso inclui documentação técnica, manuais do usuário e outros materiais relevantes que acompanham o desenvolvimento de software.

O atendimento ao cliente ultrapassou outras funções para se tornar a prioridade número um dos CEOs para a IA generativa.² Chatbots e agentes virtuais impulsionados por IA acessam e processam enormes quantidades de informações para responder com precisão às consultas de clientes e agentes humanos. Eles podem se envolver em conversas naturais, oferecendo suporte 24 horas por dia e dando respostas conscientes do contexto. Esses assistentes avançados melhoram a experiência do usuário e reduzem a necessidade de intervenção humana. A IA também está sendo usada para analisar o sentimento do cliente e melhorar as interações de serviço. A IA generativa também elabora e-mails de acompanhamento, resume tickets de suporte e cria artigos da base de conhecimento para melhorar as opções de autoatendimento.

Tutoria impulsionada por IA, geração de conteúdo e avaliação automatizada estão ganhando força. A IA ajuda os educadores a desenvolver experiências de aprendizado personalizadas, resumindo materiais de pesquisa e automatizando tarefas administrativas. No entanto, persistem preocupações em relação à privacidade de dados, desinformação e integridade acadêmica.

A IA analisa tendências de mercado, gera relatórios e automatiza forecasting financeiro para investidores e analistas. Algoritmos de negociação e recomendações financeiras personalizadas impulsionados por IA estão se tornando cada vez mais comuns.

Para apoiar a detecção de fraudes e o gerenciamento de riscos, a IA generativa pode digitalizar e resumir rapidamente grandes quantidades de dados para identificar padrões ou anomalias, auxiliando corretores de seguro e vistoriadores independentes na otimização de resultados. Ela gera relatórios e insights personalizados, simplificando a tomada de decisão. A IA generativa ajuda a evitar ameaças cibernéticas e transações fraudulentas, melhorando a segurança e a conformidade nos serviços financeiros.

As imagens e os vídeos gerados por IA simplificam a criação de conteúdo sem a necessidade de atores ou equipamentos. As organizações usam a IA para produção e animação localizadas de vídeo. As ferramentas de IA agora podem gerar conteúdo de vídeo de alta qualidade, reduzindo os custos de produção e aprimorando as possibilidades criativas. Os usuários também usam geradores de imagens, como o DALL, para editar fotos pessoais e criar fotos de negócios com aparência profissional para uso no Slack ou no LinkedIn.

A IA generativa está transformando as ciências biológicas ao prestar assistência na documentação médica, diagnósticos, engajamento de pacientes e descoberta de medicamentos. Ferramentas impulsionadas por IA resumem históricos de pacientes, resultados de laboratório e registros médicos, permitindo que os médicos tomem decisões mais rápidas e fundamentadas. A IA generativa é cada vez mais usada em geração de imagens médicas, analisando radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas para detectar fraturas e doenças. Para a criação de novos medicamentos, a IA generativa está modelando estruturas moleculares, prevendo a eficácia de novos compostos e acelerando o desenvolvimento de novos tratamentos. Assistentes virtuais impulsionados por IA ajudam os pacientes ao responder a perguntas relacionadas à saúde, agendar consultas e lembrar de medicamentos. A IA generativa também está automatizando tarefas administrativas, como transcrição de anotações, processamento de sinistros de seguro e cobrança. Regulamentações rigorosas como a HIPAA, juntamente com preocupações sobre privacidade de dados, viés e ética, continuam sendo grandes desafios.

A IA generativa agiliza a contratação, a integração e o desenvolvimento dos funcionários. Resume currículos, auxilia os recrutadores na triagem de candidatos e automatiza o agendamento de entrevistas. Durante a integração, personaliza os materiais de treinamento com base em funções. Para gerenciamento de desempenho, gera modelos de avaliação estruturada e insights de desenvolvimento de carreira. Portais de IA conversacional podem fornecer feedback aos funcionários e identificar áreas de melhoria sem envolver a gerência. A IA generativa também pode analisar tendências da força de trabalho e prever o risco de rotatividade. 

As soluções de IA generativa são cada vez mais adotadas para processamento de sinistros, detecção de fraudes e avaliação de riscos. As ferramentas de IA analisam políticas, automatizam a subscrição e melhoram as interações com os clientes, embora a conformidade regulatória continue sendo uma consideração importante.

A IA resume contratos, documentos legais e regulamentos, auxiliando os profissionais na pesquisa e no monitoramento da conformidade. As ferramentas de IA ajudam a identificar riscos, gerar relatórios e simplificar processos de devida diligência em ambientes legais e regulatórios.

Os projetistas de produtos usam cada vez mais a IA generativa para otimizar os conceitos de projeto em escala. Ela auxilia na otimização estrutural, o que ajuda a garantir produtos fortes e duráveis que usam o mínimo de material, reduzindo custos e preços. O projeto generativo é mais impactante quando é integrado a todo o ciclo de vida do desenvolvimento do produto, desde o conceito inicial até a fabricação e o procurement. Além disso, os gerentes de produtos usam a IA generativa para consolidar o feedback do usuário para que os produtos possam ser aprimorados.

A IA automatiza a geração de tarefas e subtarefas, prevê cronogramas e requisitos de recursos, resume documentos essenciais e auxilia na previsão de riscos. Ela permite que os gerentes de projetos se concentrem em estratégias de nível superior em vez de no gerenciamento diário dos negócios.

76% dos CMOs afirmam que a IA generativa mudará a forma como o marketing opera; e 76% afirmam também que a incapacidade de adotar rapidamente a IA generativa prejudicará muito a competitividade deles.³ A IA generativa possibilita marketing hiperpersonalizado em todos os canais. Prompts e entradas bem desenvolvidos direcionam grandes modelos de linguagem a produzirem conteúdo criativo para e-mails, blogs, postagens em redes sociais, páginas de produtos e sites. Geradores de linguagem personalizados podem ser treinados no tom e na voz da marca de uma organização para corresponderem com precisão ao conteúdo anterior, e o conteúdo existente pode ser reimaginado e editado. A IA generativa fornece análise de dados e métricas sobre o comportamento do cliente, pode direcionar e segmentar audiências de forma dinâmica e identificar leads de alta qualidade. 

89% dos executivos afirmam que os principais investimentos em automação incluirão recursos de IA generativa, e 19% dizem que a IA generativa será extremamente importante para o futuro da automação da cadeia de suprimentos.⁴ A IA generativa está transformando a cadeia de suprimentos, os fluxos de trabalho e a eficiência operacional nos setores automotivo e outros, melhorando a logística, o gerenciamento de inventário e o forecasting de demanda. O aumento da visibilidade e da transparência ajuda as organizações a responder imediatamente aos riscos, em vez de esperar pelos parceiros relatarem os problemas. A integração de dados limpos e confiáveis de toda a cadeia de suprimentos permite alimentar um LLM que pessoas em todo o setor podem acessar para obter informações precisas em tempo real.

A IA cria conjuntos de dados sintéticos para treinar modelos, testar produtos e simular cenários do mundo real. Isso reduz a dependência de dados confidenciais ou caros do mundo real, acelerando os ciclos de desenvolvimento e melhorando o desempenho do modelo de IA.

Embora o potencial da IA generativa seja inspirador para muitas organizações, navegar nesse cenário requer um ato de equilíbrio entre progresso e prudência.

• Proteja dados confidenciais: use apenas dados despersonalizados e não confidenciais para evitar a exposição de informações vulneráveis e cumprir as regulamentações.
  
  
• 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 aprimoramento: o investimento em programas de requalificação e aprimoramento é crucial, capacitando os trabalhadores a desenvolver habilidades resistentes à automação.

A ascensão da IA generativa parece ter despertado o interesse no conjunto mais amplo dos recursos de IA. De acordo com uma pesquisa da McKinsey⁵, a adoção de IA nas organizações dos entrevistados estacionou em cerca de 50% por seis anos antes de saltar para 72% em 2024. Quanto ao valor da IA generativa, a mesma pesquisa descobriu que as organizações muitas vezes veem reduções significativas de custos com o uso da IA generativa em recursos humanos (RH). Os entrevistados geralmente relatam aumentos significativos de receita (mais de 5%) na cadeia de suprimentos e no gerenciamento de inventário.

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.

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. Especialistas preveem que o viés continuará sendo um aspecto persistente da maioria dos modelos de IA generativa. À medida que os usuários ganham o poder de criar diversas formas de conteúdo, incluindo imagens, áudios, textos e vídeos, prevê-se que a probabilidade de uso indevido malicioso aumente. Esse cenário realça a importância de se desenvolver mecanismos robustos para amenizar tais riscos e assegurar o uso responsável de tecnologias de IA generativa.

Navegar por considerações éticas, maximizar a segurança dos dados e adaptar-se à evolução das melhores práticas são fundamentais. 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 portfólio IBM watsonx de produtos de IA.