Guia IAG: Passos para começar a aplicá-la na sua empresa

IA Generativa: Chaves e Aplicações Empresariais

Uma vez aprendidos os conceitos chave em torno da Inteligência Artificial Generativa (IAG), agora é hora de aprofundar especificamente no conceito da IAG.

Neste artigo explicamos como a Inteligência Artificial Generativa (IAG) se estabeleceu como um componente crucial nas empresas que buscam liderar em seus respectivos setores.

Neste guia passo a passo falaremos de:

• Impacto econômico na Espanha
• Modelos de IAG disponíveis
• Vantagens e desvantagens da IAG
• Aplicação da IAG na empresa
• Ferramentas de IAG

O que é a Inteligência Artificial generativa?

A IAG é um ramo da IA, um subcampo do aprendizado profundo (Deep Learning) que utiliza redes neurais para gerar novos dados que imitam os já existentes, marcando um impacto significativo em uma ampla gama de indústrias. Essa subcategoria se concentra na criação de novos dados e conteúdos, desde texto até imagens e sons, através de modelos de aprendizado de máquina. Essa capacidade de geração de dados abre um leque de possibilidades para o design de produtos, a criação de conteúdo e a personalização de serviços, entre outros.

Existem dois tipos de modelos:

• Modelos discriminativos: São utilizados para classificar ou prever e estão treinados em conjuntos de dados etiquetados, aprendendo a relação entre as características dos pontos de dados e suas etiquetas.
• Modelos generativos: Geram novos dados semelhantes aos dados nos quais foram treinados, entendendo a distribuição dos dados e sendo capazes de prever o próximo elemento em uma sequência.

Qual é o impacto econômico da IA e da IAG?

O alcance econômico da Inteligência Artificial (IA) a nível empresarial e na economia como um todo é considerável. Pois, ao automatizar tarefas rotineiras, a IA pode melhorar o desempenho e a produtividade de uma empresa, fornecer recomendações personalizadas ou melhorar a experiência do cliente, ajudando as empresas a aumentar seus lucros.

No caso da IAG, apresenta-se com o potencial de ter um impacto econômico significativo, tal como indica este relatório da McKinsey onde sugere que a IAG poderia contribuir com até 4,4 trilhões de dólares para a economia global. Embora não se especifique quanto disso corresponde à Espanha, é razoável supor que o impacto em nosso país poderia levar a grandes melhorias na eficiência e na produtividade.

Qual tem sido a evolução da Inteligência Artificial Generativa (IAG) nos últimos anos?

Desde suas primeiras etapas, os modelos de Inteligência Artificial (IA) têm progredido de forma rápida. Empresas líderes do setor tecnológico como IBM, Microsoft, Google ou AWS estão na linha de frente desta revolução. Desenvolveram soluções de IA que têm a capacidade de compreender as necessidades dos clientes, recomendar o produto mais adequado para a pessoa ou otimizar os processos de negócios, entre outras soluções.

Modelo, aplicação e solução

Antes de abordar o tema em profundidade, é fundamental compreender a diferença entre modelos, aplicações e soluções quando falamos de IAG:

• Modelo: são os algoritmos de aprendizado de máquina que foram treinados para realizar tarefas específicas e se tornam a base sobre a qual são construídos os aplicativos e as soluções. Estão experimentando uma rápida evolução e oferecendo uma ampla gama de aplicações no âmbito empresarial.

Os diferentes tipos de modelos de IA generativa são:

• Modelos generativos de linguagem, que são utilizados para gerar texto, tradução de idiomas e entender a linguagem natural.
• Modelos generativos de imagens, para gerar novas imagens com características semelhantes aos padrões de outras imagens que aprenderam.
• Modelos de geração de texto para texto, que podem ser utilizados para tarefas como resposta a perguntas, resumos ou análise de sentimento.
• Modelos de geração de texto para imagem ou vídeo, capazes de traduzir descrições em texto para representações visuais, e vice-versa.

E os mais conhecidos para isso são:

• DALL-E: apresentado em 2021 pela OpenAI, este modelo generativo de pixels baseado em transformadores demonstrou sua habilidade para criar imagens de alta qualidade a partir de descrições em linguagem natural. Seu potencial é significativo em áreas como o design de produtos e a criação de conteúdo. Atualmente, a versão disponível deste modelo é a 3 (DALL-E3)
• Claude 2: Este modelo de IAG desenvolvido pela Anthropic, uma empresa de pesquisa em inteligência artificial, combina aprendizado supervisionado e não supervisionado para gerar dados sintéticos. Claude 2 provou sua eficácia em diversas tarefas, incluindo a geração de texto, a tradução automática e a geração de imagens.
• LLAMA 2: Outro modelo de IAG, neste caso publicado pela Meta (Facebook), emprega uma combinação de aprendizado supervisionado e não supervisionado, como no caso anterior. LLAMA 2 é especialmente eficaz na geração de texto e é utilizado em uma variedade de aplicações, desde a geração de conteúdo até a melhoria da interação do usuário.
• ChatGPT: Desenvolvido pela OpenAI, este modelo de IA é capaz de gerar respostas de texto para perguntas ou instruções dadas em linguagem natural. O ChatGPT é utilizado em uma variedade de aplicações, desde chatbots até assistentes virtuais e ferramentas de geração de conteúdo, entre outras. No OpenAI DevDay do passado 6 de novembro foram apresentados os novos modelos GPT-4 Turbo com contexto 128K e GPT-4 Turbo com Vision.
• Bing AI: Desenvolvido pela Microsoft, este modelo de IAG é utilizado em seu motor de busca Bing. É capaz de gerar respostas a perguntas dos usuários, melhorando a experiência do usuário e a eficiência do motor de busca.
• Google Bard: Desenvolvido pelo Google, este modelo de IAG é capaz de gerar texto coerente e de alta qualidade. É utilizado em uma variedade de aplicações, desde a geração de conteúdo até a melhoria da interação do usuário.

Na esta infografia você pode ver a evolução dos modelos de linguagem:

• Aplicação: são implementações específicas de modelos de IAG que resolvem problemas concretos. Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente poderia estar alimentado pelo modelo GPT.
• Solução: são conjuntos de aplicativos e/ou modelos que resolvem um problema empresarial maior ou uma série de problemas. Por exemplo, uma plataforma de marketing digital poderia utilizar o aplicativo de GPT para gerar conteúdo em formato texto ou imagem.

Quais são as vantagens e desvantagens da IAG?

A IAG tem uma grande quantidade de vantagens. Deixamos uma lista das mais destacadas:

• Geração de dados sintéticos: A IAG pode criar dados que imitam os dados reais, permitindo que as empresas realizem testes e otimizações sem comprometer a privacidade do cliente.
• Fomentar a inovação: A IAG pode nos ajudar a ser mais criativos em múltiplos âmbitos, desde o design de produtos até a criação de conteúdo e a personalização de serviços.
• Eficiência operacional: A IAG pode automatizar tarefas repetitivas e processos de negócios, resultando em maior eficiência e redução de custos, aumentando a produtividade.
• Personalização avançada: A IAG permite uma personalização mais profunda e precisa de produtos e serviços, melhorando a experiência do usuário e do cliente.
• Escalabilidade: Os modelos de IAG podem se adaptar facilmente a diferentes tamanhos e tipos de dados, o que os torna altamente escaláveis.
• Flexibilidade e adaptabilidade: Ao contrário da IA específica, a IAG pode se adaptar a uma variedade de tarefas e aplicações.
• Melhoria do Retorno sobre Investimento (ROI): A implementação de IAG pode levar a um retorno sobre investimento significativo ao otimizar diversas áreas do negócio.
• Desenvolvimento rápido de protótipos: A IAG pode acelerar o processo de desenvolvimento de novos produtos ou serviços ao gerar protótipos rápidos para depois realizar testes.
• Competitividade: As empresas que adotam a IAG têm uma vantagem competitiva no mercado por estarem na vanguarda da tecnologia.

Quanto às desvantagens, podemos enumerar as seguintes:

• Custo: A implementação e manutenção de soluções de IAG podem representar um custo alto, especialmente para pequenas e médias empresas. No entanto, isso está mudando, pois graças à nuvem, agora não são mais necessários especialistas em dados, já que esse tipo de projeto pode ser realizado por engenheiros.
• Complexidade técnica: A IAG requer um alto nível de experiência em ciência de dados e aprendizado de máquina, o que pode ser um obstáculo para algumas organizações. Por este motivo, é recomendável dispor de uma pessoa especialista ou um bom parceiro nesta área que facilite esta tarefa.
• Dependência de dados: A eficácia da IAG está fortemente vinculada à quantidade e qualidade dos dados disponíveis. Por isso, é necessário ter uma arquitetura de dados correta que permita sua utilidade.
• Riscos éticos: A geração de dados sintéticos e conteúdo gerado por IA pode levantar problemas éticos, como a criação de informações falsas, enganosas ou tendenciosas.
• Problemas de privacidade: Embora a IAG possa gerar dados sintéticos, ainda existem preocupações sobre como os dados são coletados e utilizados, ou seja, a fonte original. Para resolver isso, é crucial respeitar a RGPD, verificando a procedência dos dados, assegurando que seu tratamento cumpra com os princípios de transparência, licitude e minimização, e realizando avaliações de impacto na proteção destes.
• Consumo de recursos: Os modelos de IAG costumam exigir uma grande quantidade de recursos de computação, o que também pode ser uma desvantagem em termos de eficiência energética.
• Imaturidade tecnológica: A IAG ainda é uma tecnologia recente que possui certas limitações e implicações que ainda estão sendo descobertas, no entanto, sua evolução avança de forma vertiginosa.

Como incorporar a Inteligência Artificial Generativa (IAG) na sua empresa?

Introduzir a IAG na sua empresa é uma oportunidade significativa a nível estratégico. Para enfrentar o desafio que isso representa, deixamos a seguir um pequeno guia com os passos a seguir:

1. Identificar seus objetivos: O primeiro passo é definir os objetivos e metas da sua empresa e ter claro como a IA pode ajudá-lo no seu negócio para cumpri-los. Assim, você poderá escolher a solução de IA que melhor se adapte às suas necessidades de negócio.
2. Analisar seus dados: A efetividade da IA depende da qualidade e da quantidade dos dados que você possui. Portanto, é importante que você tenha uma boa compreensão dos dados que tem à sua disposição e considere quais outros poderia precisar.
3. Arquitetura de dados: Deve ser projetada pensando na escalabilidade, suportando tanto as necessidades atuais quanto futuras da sua empresa em termos de armazenamento, processamento e análise de dados. Consulte o artigo sobre modelos de inteligência artificial como serviço para mais informações.
4. Implementar soluções de IA: Uma vez que você tenha claros os passos anteriores, é hora de passar à ação. Você pode optar por desenvolver sua própria solução de IA com desenvolvimento sob medida ou pode optar por utilizar soluções de IA Cloud, já desenvolvidas e com menos personalização. Falamos em mais detalhes sobre estas últimas no artigo.

Ferramentas de IAG

A seleção de ferramentas é fundamental para o sucesso dos projetos de IAG. A seguir, são detalhadas algumas categorias de ferramentas essenciais e exemplos específicos:

1. Plataformas de desenvolvimento e frameworks, necessárias para desenvolver, treinar e implantar modelos de IAG, como os frameworks de Tensor Flow ou PyTorch.
2. Ferramentas de processamento, análise e visualização de dados para treinar os modelos de IAG. Podem ser utilizadas bibliotecas de Python, como Pandas, NumPy ou Seaborn para a manipulação e análise dos dados.
3. Ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs), como Visual Studio Code ou Jupyter Notebooks, que facilitam a escrita, os testes e a depuração do código e incluem ferramentas de colaboração e versões como GitHub.
4. Bibliotecas específicas e APIs, como as bibliotecas de desenvolvimento de modelos de linguagem generativos oferecidas pela OpenAI.
5. Plataformas e serviços na nuvem, como os que mencionamos neste artigo.

Você pode utilizar essas ferramentas para inovar em seus produtos e serviços, melhorando assim sua competitividade e eficiência no mercado.

Para o aconselhamento da nossa equipe de especialistas, entre em contato conosco, ajudaremos você a explorar as possibilidades que a IAG pode oferecer e como pode transformar seu negócio para o futuro da IA.