Muito se escuta hoje em dia sobre Inteligência Artificial e, principalmente, sobre IA Generativa. Soluções de IA Generativa com o ChatGPT têm caído na boca da população brasileira, e enquanto alguns enumeram seus benefícios e utilidades, outros trazem um discurso de medo e preocupação sobre essa tecnologia.
Mas afinal, o que exatamente é a IA Generativa? Como eu posso usar ela na minha empresa e aproveitar seus benefícios? E, além disso, ela realmente representa uma ameaça aos nossos empregos? Nesse post vamos explorar essas questões e muito mais!
O que é IA Generativa?
De forma resumida, a IA Generativa consiste em algoritmos feitos para gerar novos dados com base em exemplos já existentes, sejam imagens, textos ou vídeos, entre muitos outros. Por exemplo, se mostrarmos muitas fotos de flores para uma IA, ela pode criar imagens de flores que nunca foram vistas antes, ou até mesmo vídeos, com base nessas fotos previamente inseridas.
No entanto, é importante entender que a IA pode cometer erros se não tiver sido treinada com uma variedade suficiente de exemplos. Essa falta de dados já levou a situações polêmicas, como no caso de geração de imagens de pessoas com transtorno do espectro autista por uma ferramenta do mercado, que gerou resultados representando apenas pessoas brancas. Devido à falta de diversidade no banco de imagens que a IA utilizou, ela reproduziu este comportamento que lhe foi ensinado.
Quanto mais conteúdo for passado para uma IA, mais precisos serão seus resultados. Por isso, ao fazer uso de uma IA Generativa, é importante saber como utilizá-la, saber que a IA que você está usando conta com um banco de dados que abrange o conteúdo de que você precisa, além de dar as instruções mais claras possíveis. Afinal de contas, a IA Generativa é uma ferramenta que tem como objetivo melhorar nosso desempenho, já que consegue gerar conteúdos específicos através dos dados obtidos no treinamento.
Quais os possíveis usos de uma IA Generativa?
Tendo em mente que a Inteligência Artificial é uma ferramenta que processa dados, temos que saber qual é o nosso objetivo ao utilizá-la e, principalmente, aprender como usá-la corretamente para não correr riscos. Quando você quer cortar um pão, por exemplo, você precisa de uma faca e precisa segurá-la corretamente para não se cortar por acidente no processo. De forma parecida, a IA Generativa pode ser utilizada para auxiliar você a escrever um código, mas você precisa conhecer a linguagem utilizada, definir claramente seu objetivo, pedir a ela para gerá-lo de forma correta, entender o que ela codificou e fazer correções caso necessário.
A IA Generativa tem uma variedade de aplicações práticas em diversos setores. Alguns exemplos são:
- Geração de código para desenvolvedores: a IA oferece possibilidades no desenvolvimento de códigos, utilizando bibliotecas, frameworks e plataformas para criação eficiente de algoritmos em linguagens populares como Python, R ou Java.
- Personalização da experiência do cliente: ao analisar dados de preferências, comportamentos anteriores e histórico de compras, a IA pode personalizar a experiência do cliente em ambientes virtuais, proporcionando recomendações e ofertas individualizadas para aumentar a conversão e fidelização de usuários.
- Atendimento via chatbots inteligentes: utilizando IA Generativa, os chatbots melhoram, ampliam e personalizam o atendimento ao cliente através do uso de linguagem natural. Além de fornecer suporte contínuo, esses bots respondem a perguntas frequentes, auxiliam na resolução de problemas e realizam transações básicas, automatizando e otimizando a experiência dos usuários.
- Otimização de marketing e vendas: através da análise de grandes volumes de dados, a IA identifica padrões e tendências não facilmente observados por pessoas. Com base nessas análises, as decisões de marketing e vendas, bem como a geração de novas ideias para campanhas, podem ser feitas de maneira mais assertiva, personalizada e segmentada.
- Escrita de casos de testes para profissionais de QA: gerando uma ampla variedade de cenários de teste com base nas especificações e nos requisitos do software, a IA Generativa ajuda os profissionais de QA a garantir uma cobertura abrangente, identificando possíveis falhas e bugs de maneira mais eficiente.
- Geração de imagens e vídeos realistas para criadores de conteúdo: as redes neurais generativas, como as GANs (Redes Generativas Adversárias), são capazes de criar imagens e vídeos realistas a partir de descrições ou até mesmo de rascunhos. Isso é útil para criadores de conteúdo que desejam produzir material visual sem a necessidade de habilidades avançadas em design ou produção de vídeo.
- Criação de layouts de sites para profissionais de UX/UI: com base em critérios específicos, como a usabilidade, a acessibilidade e as preferências do usuário, as Inteligências Artificiais podem agilizar o processo de design, fornecendo sugestões de layouts que atendam aos requisitos de UX/UI.
- Composição de músicas e efeitos sonoros para uso em sites, vídeos ou jogos: algoritmos de IA generativa podem criar músicas originais e efeitos sonoros para diversas finalidades, como trilhas sonoras de vídeos, música de fundo para sites e áudio imersivo em jogos. Essa tecnologia permite a geração de composições personalizadas que se adequam ao estilo e à atmosfera desejados.
Esses são só alguns exemplos de usos para a IA Generativa. A realidade é que as possibilidades são quase infinitas, dependendo da criatividade do profissional e dos avanços tecnológicos. Lembrando que tudo que for gerado por uma IA precisa ser analisado pelo profissional para garantir que o conteúdo condiz com o que foi pedido, fazendo ajustes sempre que necessário.
A IA representa uma ameaça ao seu emprego?
O medo mais recorrente que vemos em relação à ascensão das IAs Generativas é se ela irá eventual substituir a necessidade de profissionais reais para executar diferentes funções.
Segundo o gráfico do cientista da computação Kai-Fu Lee, tarefas que envolvem compaixão, criatividade e estratégia serão sempre mais adequadas para seres humanos do que máquinas, enquanto aquelas focadas em otimização podem ser realizadas ou aprimoradas através IA Generativa. Portanto, ao invés de temer a substituição, devemos nos concentrar em como podemos aproveitar a IA Generativa para melhorar e otimizar nosso trabalho.
Por fim, a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) é uma ótima ferramenta que pode nos auxiliar no dia a dia em diversos projetos e níveis de dificuldade. Embora, como qualquer tecnologia emergente, ainda apresente desafios a serem superados – como os relacionados à diversidade nos dados e à ética em seu uso -, ela também tem o potencial de impulsionar a criatividade humana e otimizar tarefas. Seja tornando nossos trabalhos mais fáceis e ágeis, diminuindo a complexidade ou minimizando trabalhos repetitivos, se treinada corretamente, a IA Generativa está aqui para ficar.
Para quem quer aprender ainda mais sobre IA Generativa, recomendo o Tedx Talk do Vinicius Caridá, onde ele fala mais sobre o tema com diversos exemplos práticos e de fácil compreensão.
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