De IA “Tradicional” para IA generativa

IA na pandemia: Ferramenta vital e evolução

A Inteligência Artificial se tornou, no início da pandemia, uma ferramenta chave para compreender e combater o vírus. Utilizamos IA para analisar padrões de infecção, prever surtos e oferecer soluções em tempo real. O aplicativo que desenvolvemos para combater a COVID-19, que se baseou na análise de dados em tempo real para identificar tendências e anomalias na propagação do vírus, foi um exemplo claro.

A IA “tradicional”, embora excelente na identificação de padrões e previsões baseadas em dados históricos, nem sempre era capaz de se adaptar à rapidez e à imprevisibilidade da pandemia. Esse fato evidenciou a necessidade de uma abordagem mais dinâmica e criativa da tecnologia: a Inteligência Artificial Generativa.

Para entender como se relacionam, é interessante ver a figura a seguir:

A IA generativa é um subcampo do Deep Learning que utiliza redes neurais profundas para gerar novos dados com base nos padrões aprendidos dos dados de treinamento. Assim, enquanto a IA se concentra em processar e analisar dados, as IAs Generativas se focam em criar, adaptando-se melhor a situações em constante mudança.

Hoje, as IAs Generativas estão redefinindo múltiplos setores. Neste artigo vamos falar sobre como estamos fazendo isso em call centers, universidades e hospitais que já estão se beneficiando das vantagens da IAG:

Centros de atendimento

Está transformando a forma como os call centers dão suporte aos operadores em serviços de atendimento.

• Na administração pública, facilitando o acesso à informação de trâmites por meio de chatbots baseados em IA generativa que processam todas as bases de dados corporativas.
• No setor privado, oferecendo sistemas de IA generativa supervisionados por um humano.
• Aproveitando o poder do RAG (Retrieval Augmented Generation) para trabalhar com informações dinâmicas sem a necessidade de re-treinar o modelo a cada vez, também reduzindo o nível de alucinação da IA.

Universidades

Está mudando a maneira como as universidades interagem com seus estudantes, por exemplo, dando suporte ao corpo discente na seleção de estudos.

• Assistentes virtuais baseados em IA generativa e personalizados com todas as informações corporativas internas da oferta educativa do centro.
• Sistemas de suporte não supervisionados ao corpo discente que avaliam e controlam o impacto e a probabilidade de gerar respostas errôneas ou alucinações.
• Gerenciando as questões de privacidade inerentes à IA aplicando mecanismos avançados de salvaguarda.

Hospitais

No setor de saúde, essa tecnologia está modernizando a maneira de dar suporte aos pacientes, oferecendo informações médicas contextualizadas e facilitando a gestão de consultas, o que representa um grande avanço na comunicação e na eficiência no setor de saúde.

• Acesso personalizado às informações médicas e bases de dados de conhecimento do hospital.
• Integrado no portal do paciente. Sem necessidade de supervisão humana, atendendo às particularidades de se tratar de respostas geradas por IA generativa.
• Avaliando o efeito de diferentes técnicas na redução do número de alucinações ou respostas erradas (fine tuning vs RAG, few shot learning, zero shot prompt…).

Apesar de seus benefícios, a IAG apresenta desafios, vantagens e desvantagens como as que comentamos no artigo “O guia definitivo da Inteligência Artificial Generativa” que você pode consultar aqui.

Conclusões

A IAG está redefinindo a interação tecnológica em diversos setores, marcando um salto para um futuro onde a IA não só responde, mas antecipa e contribui ativamente para um mundo melhor.