Em poucas palavras
- IA generativa é um tipo de inteligência artificial (IA) que pode produzir diversas formas de conteúdo, incluindo texto, códigos, imagens e áudio.
- Large language models (LLMs) como o ChatGPT são um tipo de IA generativa. Referem-se a modelos que imitam a inteligência humana para analisar grandes volumes de dados e encontrar padrões.
- Aplicativos básicos de AI/LLM estão disponíveis para uso das empresas por meio de interfaces do programa de aplicação (APIs). No entanto, a IA depende de dados e modelos e precisa ser adaptada às necessidades e objetivos individuais do negócio.
- Damos vida à sua estratégia de IA com uma abordagem ponta a ponta, usando ferramentas e aceleradores comprovados e podemos colocá-lo no caminho certo para soluções de IA controladas.
O que é IA generativa?
A IA generativa pode gerar novo conteúdo com base no conteúdo em que foi treinado. O treinamento pode ser baseado em dados em vários formatos, incluindo texto, voz ou imagens. A IA generativa pode consumir grandes quantidades de dados para encontrar padrões e relações e criar novos textos. Isso significa:
- Novos aplicativos de IA generativa, como o Chat GPT, capacitam quase qualquer pessoa a aproveitar o vasto potencial da IA para criar algo novo a partir de um número virtualmente ilimitado de fontes. Em segundos.
- Avanços recentes significam que os LLMs podem aprender de forma autônoma e adquirir “bom senso”. Com possivelmente bilhões de parâmetros, os LLMs podem fazer previsões precisas com pouco treinamento. Isso significa que podem ser adaptados rápida e facilmente a uma ampla variedade de tarefas.
- Embora a IA generativa seja considerada uma tecnologia de ponta, ela rapidamente se tornará a base do sucesso dos negócios. Toda organização de sucesso em todos os setores precisa de uma estratégia de IA generativa.
Qual é a utilidade da IA generativa?
- Os avanços nos LLMs também transformarão os negócios e a forma como o trabalho é realizado. Muitas de suas tarefas repetitivas e demoradas podem ser automatizadas, liberando a equipe para se concentrar em tarefas que agregam mais valor. Além de aumentar a produtividade, a IA ajudará a obter uma compreensão mais profunda dos seus consumidores, analisando a sua atividade on-line e tornando-se orientada por dados.
- Embora o número de casos de uso de IA generativa seja potencialmente ilimitado, o atendimento ao consumidor é uma área de foco. Os chatbots desenvolvidos por LLMs já estão transformando o Customer Service. Ao permitir suporte multilíngue ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, uma gama crescente de aplicativos poderosos pode aumentar o compromisso dos consumidores, responder a dúvidas e fidelizar.
- Os LLMs podem funcionar com vários tipos de dados, incluindo voz, texto e imagens, para que as empresas possam alinhar o suporte ao consumidor com uma estratégia de marketing multicanal e construir uma cultura que realmente gire em torno do consumidor.
Conceitos-chave em IA generativa
Exemplos recentes de IA generativa que podem gerar texto incluem ChatGPT e Perplexity AI. Mas a evolução dos aplicativos de IA generativa também pode gerar novas imagens, vídeos, sons ou códigos. Os modelos populares incluem:
- Modelos de transformadores: Eles são projetados para aprender as relações contextuais entre as palavras. Eles aprendem por meio de um mecanismo conhecido como autoatenção, que avalia a importância das palavras em uma sequência com base em seu contexto.
- Redes adversárias generativas (GANs): esses modelos empregam duas redes neurais – um gerador e um discriminador. O gerador gera novos exemplos e o modelo discriminador os classifica como reais ou falsos. Com o tempo, o gerador aprende a criar conteúdo mais realista que pode enganar o discriminador, enquanto o discriminador fica melhor em distinguir o conteúdo. As duas redes neurais aprendem em paralelo.
- Autoencoders variacionais (VAEs): Em essência, estes são modelos generativos probabilísticos que analisam um padrão em um conjunto de dados para gerar novo conteúdo. Eles podem ser usados para gerar texto, imagem e vídeo. Os VAEs têm uma ampla variedade de aplicações, desde a geração de rostos humanos falsos até a produção de música puramente sintética.
Os modelos acima já possuem diversas aplicações nos negócios, que vão desde a geração de conteúdo personalizado, implementação de chatbots e assistentes virtuais, até geração e depuração automatizada de código.
A IA generativa capacita a transformação dos negócios
Embora a IA generativa esteja em constante fluxo, existem alguns fundamentos que permanecem constantes. Todos os aplicativos de IA generativa dependem de dados, portanto a estratégia de IA deve estar alinhada com a estratégia de dados. Uma estratégia eficaz de dados empresariais baseada em uma arquitetura moderna e flexível é essencial. E com os crescentes volumes de dados e as elevadas exigências da IA generativa, ela precisa cada vez mais ser baseado em nuvem.
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IA generativa – a base do sucesso dos negócios
- A inteligência artificial não é o mesmo que a inteligência humana. Todo o conteúdo deve ser cuidadosamente monitorado e inspecionado.
- Existem relatos generalizados de modelos de IA que ‘alucinam’ ou geram resultados prejudiciais. Qualquer implementação deve ter proteções claras que evitem danos à empresa, sua marca ou reputação.
- Existem preocupações jurídicas genuínas em torno da privacidade de dados, da propriedade legal do conteúdo gerado por máquinas e dos dados usados para modelos de treinamento.
- Assim como acontece com todas as novas tecnologias, a segurança dos dados é uma preocupação, uma vez que a IA oferece uma maior superfície de ataque para os criminosos.
Alcançar o sucesso com IA generativa nunca é fácil, mas é muito mais fácil com um parceiro especialista. Descubra como a GFT pode ajudá-lo a dar vida à sua estratégia de IA.
