Insights de Greg Pavlik, Vice-Presidente Sênior, Oracle Cloud Infrastructure. Fale Conosco
A inteligência artificial generativa (IA generativa) é uma tecnologia emergente que, ao contrário das suas antecessoras, tem a capacidade de criar novos conteúdos com base em seus dados de treinamento. Sua habilidade impressionante de gerar textos, imagens, áudios e vídeos semelhantes aos humanos tem fascinado o mundo desde o lançamento do primeiro chatbot de IA generativa no segundo semestre de 2022. Um relatório de junho de 2023 da McKinsey & Company estimou que a IA generativa pode acrescentar entre 6,1 e 7,9 bilhões de dólares à economia global anualmente, impulsionando a produtividade dos trabalhadores. Para contextualizar, a mesma pesquisa projeta que todas as tecnologias de IA juntas podem aumentar a produtividade em até 25,6 bilhões de dólares por ano. Portanto, embora a IA generativa esteja em evidência, ela representa apenas uma fração do potencial total da IA.
No entanto, com grandes poderes vêm grandes responsabilidades. Assim como suas promessas, a IA generativa também apresenta riscos, como imprecisões, violações de privacidade e desafios relacionados à propriedade intelectual. Além disso, ela pode causar uma disrupção econômica e social significativa. Por exemplo, os benefícios em produtividade provavelmente não serão alcançados sem um esforço considerável em requalificação de trabalhadores, e mesmo assim, muitos empregos atuais poderão ser impactados. Consequentemente, legisladores ao redor do mundo, bem como líderes da indústria tecnológica, estão exigindo uma regulamentação rápida da IA.
O que é Inteligência Artificial Generativa?
IA generativa (Generative AI ou GAI) é um subsetor da machine learning que desenvolveu recentemente a habilidade de criar conteúdo rapidamente em resposta a solicitações de texto. Ferramentas de IA generativa podem produzir novos conteúdos de áudio, imagem e vídeo, mas a IA conversacional baseada em texto é a que mais capturou a imaginação dos desenvolvedores. Pessoas podem interagir e aprender com modelos de IA generativa treinados em texto quase da mesma forma que fariam com humanos.
A IA generativa ganhou destaque após o lançamento do ChatGPT, um chatbot baseado no modelo de rede neural GPT-3.5 da OpenAI, em 30 de novembro de 2022. GPT significa Generative Pretrained Transformer (transformador pré-treinado generativo), descrevendo a arquitetura de rede neural subjacente do modelo.
Há muitos exemplos anteriores de chatbots, começando com o ELIZA do MIT, lançado na década de 1960. Mas a maioria dos chatbots anteriores, incluindo o ELIZA, eram baseados em regras e não possuíam compreensão contextual. Suas respostas eram limitadas a um conjunto de regras e modelos predefinidos. Em contraste, os modelos de IA generativa atuais não possuem regras predefinidas. Eles são redes neurais "vazias" que aprendem ao serem expostas a dados do mundo real. Eles então desenvolvem um modelo representativo do mundo que usam para gerar novos conteúdos em resposta a prompts. Até mesmo os especialistas em IA não sabem exatamente como esses modelos funcionam internamente, pois os algoritmos são autodesenvolvidos e ajustados durante o treinamento.
Empresas grandes e pequenas estão entusiasmadas com o potencial da IA generativa para trazer os benefícios da automação para o trabalho intelectual, que até agora resistiu amplamente à automação. Ferramentas de IA generativa mudam a equação da automação do trabalho intelectual, podendo produzir escrita, imagens, áudio ou vídeo de qualidade humana em resposta a prompts de texto. Isso significa que essa inteligência pode colaborar com humanos para criar conteúdo de trabalho prático.
IA Generativa vs IA Tradicional
A Inteligência Artificial é uma vasta área da ciência da computação, da qual a IA generativa é apenas uma pequena parte. Ambas as formas de IA dependem de grandes quantidades de dados para treinamento e tomada de decisões, aprendendo padrões a partir desses dados para fazer previsões e adaptar seu comportamento. No entanto, a IA generativa tem a capacidade de criar novos conteúdos originais, enquanto a IA tradicional geralmente se concentra em executar tarefas específicas de forma mais eficiente do que os humanos.
Os sistemas tradicionais de IA são projetados para tarefas específicas, como detectar fraudes de cartão de crédito ou dirigir um carro. Já a IA generativa é mais abrangente, criando novos conteúdos que se assemelham aos seus dados de treinamento. Além disso, os sistemas de IA tradicional são treinados principalmente em dados rotulados usando técnicas de aprendizagem supervisionada, enquanto a IA generativa usa aprendizagem não supervisionada.
Outra diferença importante é que treinar modelos fundamentais de IA generativa é extremamente caro. São necessários cerca de US$ 100 milhões apenas para o hardware inicial e os custos equivalentes de serviços em nuvem.
Principais Conclusões
A IA generativa se tornou uma sensação viral desde novembro de 2022 e espera-se que adicione trilhões de dólares à economia global anualmente. Ela é uma forma de machine learning baseada em redes neurais, treinada em vastos conjuntos de dados para criar novos conteúdos de texto, imagem, vídeo ou áudio em resposta a prompts de linguagem natural. Pesquisadores preveem que a tecnologia aumentará significativamente a produtividade dos trabalhadores intelectuais, cujas tarefas têm resistido à automação até agora. No entanto, a IA generativa apresenta riscos e limitações que as empresas devem mitigar, como a geração de informações incorretas ou tendenciosas e a possível violação de direitos autorais. Prevê-se também que provoque mudanças significativas na natureza do trabalho, incluindo possíveis perdas de postos de trabalho e reestruturação de funções.
Aplicações da IA Generativa
Para empresas de todos os tamanhos, a IA generativa promete trazer automação para o trabalho intelectual. Atividades que envolvem tomada de decisões e colaboração, que anteriormente tinham o menor potencial de automação, agora podem se beneficiar da IA generativa.
Historicamente, a tecnologia tem sido eficaz na automação de tarefas rotineiras ou repetitivas, onde as decisões já eram conhecidas ou podiam ser determinadas com alta confiança com base em regras bem compreendidas. Exemplos incluem manufatura e contabilidade. No entanto, a IA generativa pode realizar trabalhos cognitivos mais sofisticados, como ajudar na formação de estratégias organizacionais ou na criação de campanhas publicitárias direcionadas.
Um relatório da McKinsey avaliou 63 casos de uso em 16 funções de negócios e concluiu que 75% do valor potencial da IA generativa virá de um subconjunto de casos de uso em operações de clientes, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento. Setores como alta tecnologia, bancos, produtos farmacêuticos, educação e saúde estão entre os que mais se beneficiarão.
Em termos de impacto nos negócios e na sociedade, a IA generativa está apenas começando a mostrar seu potencial. Empresas já estão experimentando escrever textos, compor músicas, criar imagens e vídeos usando vários modelos especializados. O impacto nos negócios e na sociedade será provavelmente colossal e rápido.
Funcionamento da IA Generativa
Empiricamente, sabemos como os modelos de IA generativa funcionam porque projetamos suas diversas implementações de redes neurais para fazer exatamente o que fazem, iterando esses projetos ao longo de décadas. No entanto, na prática, ninguém sabe exatamente como esses modelos funcionam internamente.
“Não sabemos como eles realizam a tarefa criativa porque o que acontece dentro das camadas da rede neural é complexo demais para ser decifrado, pelo menos hoje”, diz Dean Thompson, engenheiro de software sênior especializado em modelos de linguagem grandes (LLMs). A capacidade da IA generativa de produzir novos conteúdos originais parece ser uma propriedade emergente de sua estrutura e treinamento. Portanto, embora saibamos muito sobre o que fazem, o que um modelo como o GPT-3.5 está realmente fazendo internamente – o que está "pensando" – ainda não foi descoberto.
Importância da Tecnologia
A IA generativa pode ser vista como uma calculadora para conteúdo criativo. Assim como uma calculadora automatiza a matemática rotineira, a IA generativa tem o potencial de automatizar tarefas corriqueiras que constituem grande parte do trabalho de conhecimento, permitindo que as pessoas se concentrem em trabalhos mais valiosos.
Os profissionais de marketing, por exemplo, podem obter insights acionáveis a partir de dados não estruturados, como mídias sociais e feedback de clientes, sem precisar consolidar esses dados primeiro. Eles podem usar LLMs para inserir informações de diferentes fontes diretamente em um prompt e solicitar insights relevantes.
Modelos de IA Generativa
Os modelos de redes neurais usam padrões repetitivos de neurônios artificiais e suas interconexões. Um projeto de rede neural geralmente repete o mesmo padrão de neurônios centenas ou milhares de vezes, reutilizando os mesmos parâmetros. Existem várias arquiteturas de redes neurais, incluindo redes neurais recorrentes (RNNs), redes neurais convolucionais (CNNs) e modelos de transformadores.
Autoencodificadores Variacionais (VAEs)
Usam inovações na arquitetura de redes neurais e nos processos de treinamento e são frequentemente incorporados em aplicações de geração de imagens. Eles consistem em redes codificadoras e decodificadoras que aprendem as características importantes de uma imagem e geram novas imagens semelhantes aos seus dados de treinamento.
Redes Generativas Adversárias (GANs)
São usadas em diversas modalidades, especialmente em vídeo e outras aplicações relacionadas a imagens. Elas consistem em duas redes neurais que competem entre si durante o treinamento: um “gerador” que cria imagens e um “discriminador” que decide se a imagem é real ou gerada.
Modelos de Difusão
Incorporam múltiplas redes neurais em uma estrutura geral e aprendem ao compactar dados, adicionar e remover ruídos e tentar regenerar o original. A ferramenta Stable Diffusion, por exemplo, usa um codificador e decodificador VAE para a primeira e a última etapa, respectivamente.
Aplicações Práticas da IA Generativa
Atendimento ao Cliente
A IA generativa pode melhorar o atendimento ao cliente com chatbots adaptados a diferentes idiomas e regiões, criando uma experiência mais personalizada. Quando a intervenção humana é necessária, os agentes podem colaborar com ferramentas de IA generativa em tempo real para encontrar estratégias viáveis.
Marketing
A IA generativa pode automatizar a análise de dados de diferentes fontes, acelerando a obtenção de insights e permitindo a criação de campanhas publicitárias mais direcionadas. Profissionais de marketing podem usar a IA para criar textos e analisar tendências, otimizando suas estratégias de mercado.
Engenharia de Software
Os desenvolvedores de software podem colaborar com a IA generativa para agilizar processos de planejamento, codificação, testes e manutenção. A IA pode testar e solucionar problemas de código, identificar erros e sugerir correções rapidamente.
Pesquisa e Desenvolvimento
A IA generativa pode acelerar a pesquisa de mercado e o design de novos produtos. Ela pode criar protótipos e testar designs, permitindo ajustes rápidos e eficazes durante o ciclo de desenvolvimento.
Benefícios da IA Generativa
A IA generativa traz inúmeros benefícios para as empresas, incluindo:
- Aumento da Produtividade: Automatizando tarefas rotineiras e permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades de maior valor agregado.
- Redução de Custos: Reduzindo o tempo e os recursos necessários para concluir processos e minimizando erros.
- Maior Satisfação do Cliente: Oferecendo experiências mais personalizadas e eficientes.
- Melhoria na Tomada de Decisões: Fornecendo insights detalhados e recomendações personalizadas.
- Lançamentos de Produtos Mais Rápidos: Acelerando o desenvolvimento e a implementação de novos produtos.
Limitações e Riscos da IA Generativa
Supervisão Necessária
Os modelos de IA generativa podem gerar informações falsas ou tendenciosas, exigindo supervisão humana para evitar erros.
Custo e Poder Computacional
O treinamento e a operação de modelos de IA generativa exigem grandes quantidades de poder computacional, o que pode ser um desafio para muitas empresas.
Potencial para Convergir
Empresas que dependem de ferramentas públicas de IA generativa podem acabar com conclusões similares a outras, limitando a inovação.
Resistência da Equipe
A adaptação à IA generativa pode ser difícil para os funcionários, especialmente os mais antigos, levando a uma diminuição temporária na produtividade.
Uma Visão Analítica de Éric Machado, CEO da Revna
A partir das reflexões apresentadas no artigo, é essencial considerar uma perspectiva analítica sobre o impacto da IA generativa no futuro das empresas e da sociedade. Éric Machado, CEO da Revna, oferece uma visão sobre as oportunidades e desafios trazidos por essa tecnologia.
Oportunidades de Transformação
Para Éric Machado, a IA generativa representa uma revolução no modo como as empresas operam e inovam. "Estamos diante de uma tecnologia que tem o potencial de transformar radicalmente a produtividade e a eficiência das organizações", afirma Éric. Ele destaca que a capacidade da IA generativa de criar conteúdos novos e relevantes a partir de vastos conjuntos de dados abre portas para a automação de tarefas complexas e repetitivas, permitindo que os colaboradores se concentrem em atividades de maior valor agregado. Isso é particularmente relevante em setores como marketing, atendimento ao cliente e desenvolvimento de produtos, onde a velocidade e a personalização são cruciais.
Desafios e Riscos
No entanto, Éric também ressalta os desafios significativos que acompanham a adoção da IA generativa. "A precisão e a confiança nos dados gerados pela IA são pontos críticos", alerta ele. A possibilidade de informações incorretas ou tendenciosas, conhecidas como alucinações, exige uma supervisão rigorosa e constante. Além disso, Éric enfatiza a importância de abordar questões éticas, como a privacidade e a propriedade intelectual, para evitar violações que possam comprometer a reputação e a legalidade das operações empresariais.
Adaptação e Competitividade
Éric Machado observa que a integração eficaz da IA generativa nas empresas dependerá da capacidade dessas organizações de se adaptarem rapidamente às novas tecnologias. "As empresas que conseguirem treinar modelos especializados e integrá-los de forma coerente com suas operações terão uma vantagem competitiva significativa", diz ele. Nesse contexto, a Revna está investindo fortemente na capacitação de suas equipes e no desenvolvimento de infraestruturas robustas que suportem o uso eficaz da IA generativa.
Impacto no Mercado de Trabalho
Sobre o impacto no mercado de trabalho, Éric adota uma visão equilibrada. "Embora algumas funções possam ser automatizadas, a IA generativa também criará novas oportunidades de emprego em áreas que exigem habilidades avançadas em IA e análise de dados", explica. Ele acredita que a chave para mitigar os efeitos negativos sobre o emprego está em programas de requalificação e educação contínua que preparem os trabalhadores para as exigências de um mercado em constante evolução.
Conclusão
Em suma, Éric Machado vê a IA generativa como uma ferramenta poderosa que, se utilizada de forma ética e estratégica, pode impulsionar as empresas para novos patamares de inovação e eficiência. "A verdadeira transformação acontecerá quando conseguirmos equilibrar os benefícios tecnológicos com uma abordagem humana e ética, garantindo que a IA seja uma força para o bem nas nossas organizações e na sociedade como um todo", conclui Éric.
A análise de Éric Machado nos leva a refletir sobre a importância de uma implementação cuidadosa e consciente da IA generativa, considerando não apenas os ganhos econômicos, mas também os impactos sociais e éticos. Com essa visão, a Revna se posiciona na vanguarda da inovação tecnológica, pronta para liderar a próxima onda de transformação digital.
fonte: Oracle
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