IA Generativa: Tudo o que você precisa saber!

A IA, ou Inteligência Artificial, é uma tecnologia focada no desenvolvimento de sistemas e de algoritmos capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigem inteligência humana.

Guia completo da IA generativa

Uma visão geral da IA generativa e como ela funciona para produzir conteúdo

• Inteligência Artificial
• IA Generativa
• Principais tendências
• Dicas de Especialistas

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Essas atividades podem envolver raciocínio, compreensão de linguagem natural, tomadas de decisão, resoluções de problemas etc. Nesse contexto, a IA Generativa dá ênfase à criação de um conteúdo original de maneira autônoma.

Para esclarecer, o campo de estudo da Ciência da Computação começou por volta de 1950 e evoluiu ao longo dos anos. Hoje, podemos ver sistemas baseados na tecnologia em atividades simples do nosso dia a dia, como as recomendações nas plataformas de streaming, os algoritmos das redes sociais, os assistentes de voz, o reconhecimento facial e por aí vai.

Tem interesse no assunto e quer mergulhar no universo da IA, em especial do modelo generativo? Continue a leitura que explicamos tudo sobre o tema!

Kieran Flanagan, SVP de Marketing da HubSpot, afirmou no episódio "Will AI Automate 95% Of What Marketers Do?" que:

“Como profissional de marketing, acho que a IA vai nos ajudar a redefinir nosso trabalho e ter mais impacto do que jamais tivemos antes”.

Ao contrário de outros tipos de IA que se baseiam em previsões e em análises de dados existentes, o tipo de IA Generativa é capaz de aprender com grandes volumes de dados e produzir resultados personalizados.

Como a tecnologia funciona?

Agora que você já sabe o que é IA Generativa, vale entender também que ela utiliza uma combinação de técnicas avançadas. Veja quais são as principais!

Redes neurais

As redes neurais artificiais são estruturas computacionais inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essas redes podem ser treinadas com grandes conjuntos de dados para o aprendizado de padrões e para a realização de previsões.

Aprendizado de máquina

A tecnologia de aprendizado de máquina (ou Machine Learning) é baseada no desenvolvimento de sistemas computacionais que “aprendem” com os dados disponíveis e melhoram o seu desempenho a partir de um novo conjunto de informações. Assim, a máquina consegue tomar decisões de maneira autônoma.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O PLN é um campo focado na capacitação de máquinas para que elas consigam entender e interagir com os seres humanos de forma natural. Nesse contexto, entram técnicas de processamento de texto, tokenização das palavras em unidades significativas, geração de sequências de palavras etc.

Modelos pré-treinados e fine-tuning

Inicialmente, os tipos de IA Generativa são treinados com grandes conjuntos de dados para capturar um amplo conhecimento prévio da linguagem e do contexto. Esses modelos previamente programados podem ser refinados e ajustados para tarefas específicas por meio de uma técnica chamada fine-tuning. Isso permite que o modelo seja adaptado a um objetivo particular.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs — ou Redes Adversárias Generativas — são um tipo especial de arquitetura de rede neural. Elas envolvem a interação entre duas redes: o gerador e o discriminador.

O gerador cria amostras de dados, enquanto o discriminador avalia se essas amostras são genuínas ou geradas. Esse processo de feedback adversarial permite o refinamento contínuo da geração de conteúdo.

Essas são apenas algumas das tecnologias e abordagens utilizadas na IA Generativa. À medida que a pesquisa avança, novas técnicas e algoritmos são desenvolvidos para aprimorar ainda mais a capacidade da tecnologia em criar um conteúdo original.

Qual é a diferença entre IA Generativa e tradicional?

A Inteligência Artificial é um campo vasto, e a IA Generativa é uma subárea relativamente nova e empolgante dentro desse contexto. Embora compartilhem algumas características, existem diferenças significativas entre elas. Confira!

Capacidade de criação

A principal distinção dos tipos de IA Generativa envolve a sua habilidade de criar um conteúdo novo e original. Enquanto a IA tradicional geralmente se concentra em tarefas específicas, como classificação, previsão ou otimização, a IA Generativa pode produzir texto, imagens, áudio e vídeo semelhantes aos criados por humanos.

Flanagan explica:

“Hoje, um profissional de marketing pode usar a IA para fazer um monte de coisas criativas. Certamente, não pode terceirizar 95% do trabalho criativo, mas pode realmente fazer com que um profissional criativo faça muito mais trabalho”.

Escopo e flexibilidade

A IA tradicional geralmente é projetada para executar tarefas específicas com eficiência, como detectar fraudes em cartões de crédito ou recomendar produtos. Por outro lado, a IA Generativa é mais versátil e pode ser aplicada a uma ampla gama de tarefas criativas e analíticas.

Treinamento e dados

Ambos os tipos de IA dependem de grandes volumes de dados para treinamento. No entanto, a IA Generativa geralmente requer conjuntos de dados ainda maiores e mais diversos. Além disso, enquanto a IA tradicional frequentemente usa um aprendizado supervisionado com dados rotulados, a IA Generativa, muitas vezes, emprega técnicas de aprendizado não supervisionado.

Impacto econômico

O potencial econômico da IA Generativa é impressionante. Segundo um relatório da McKinsey & Company, a IA Generativa deve adicionar até US$ 4,4 trilhões anualmente na economia global, aumentando a produtividade dos trabalhadores.

Riscos e desafios

Embora promissora, a IA Generativa também traz novos riscos. Algumas questões, como imprecisão, violações de privacidade e exposição à propriedade intelectual, são preocupações significativas. Além disso, o seu potencial de disrupção econômica e social em larga escala não pode ser ignorado.

Necessidade de supervisão humana

Ambos os tipos de IA se beneficiam da supervisão humana, mas isso é particularmente crucial para a IA Generativa. A sua capacidade de criar um conteúdo original significa que ela pode produzir resultados inesperados ou até mesmo problemáticos, exigindo uma revisão cuidadosa.

Custo e complexidade

O treinamento de modelos de IA Generativa é geralmente mais caro e complexo do que o de modelos de IA tradicional. Isso se deve em parte à necessidade de uma infraestrutura computacional mais robusta e de conjuntos de dados mais extensos.

O que é Inteligência Artificial e quais são seus tipos?

Em primeiro lugar, todas as Inteligências Artificiais têm algo em comum: elas simulam a capacidade humana de pensar e de tomar decisões. No entanto, elas funcionam de maneiras diferentes e até com objetivos distintos. Entenda alguns exemplos de Inteligência Artificial!

IA Preditiva

A IA Preditiva se concentra em prever resultados com base em dados históricos. Nesse contexto, entram probabilidades, análises estatísticas, análises de risco, análises de oportunidades etc.

Imagine, por exemplo, o planejamento de campanhas sazonais no e-commerce. A IA Preditiva pode ser usada para gerar inteligência de dados, prever tendências e estimar a demanda do período. Assim, fica mais fácil preparar o estoque, o atendimento, o marketing, entre outros.

IA Descritiva

Já a IA Descritiva busca descrever e entender os padrões presentes nos dados. O setor financeiro usa muito essa tecnologia para a análise de crédito. Processando os dados de todos os clientes, por exemplo, a máquina consegue estabelecer padrões para aumentar a segurança das operações.

Se os comportamentos de determinado usuário se assemelham ao de uma pessoa inadimplente, a Inteligência Artificial identifica o risco e nega o crédito.

IA Generativa

Por outro lado, a IA Generativa não só prevê resultados e identifica padrões em um banco de dados preexistente, mas também cria conteúdos novos e originais, como dito. Se você quiser compor uma música para a pessoa amada, por exemplo, pode usar ferramentas baseadas em IA Generativa para criar versos totalmente autorais, sabia?!

Entre as principais soluções disponíveis no mercado, estão:

• ChatGPT — uma Inteligência Artificial desenvolvida pela OpenAI que simula uma conversa com o usuário e responde a questões sobre diversos temas;
• Bing Chat — um chat do mecanismo de busca da Microsoft que conta com integração ao modelo de linguagem GPT-4;
• Google Bard — um criador elaborado pela Google para concorrer com o ChatGPT. O modelo ainda não está disponível em português;
• Jasper — um gerador de conteúdo textual personalizado baseado no tom de voz da marca;
• DALL-E — uma Inteligência Artificial que cria imagens, da OpenAI;
• DeepArt — uma ferramenta que transforma imagens comuns em obras de arte em estilos famosos.

Como a IA Generativa pode ser usada no marketing?

A Inteligência Artificial no marketing é observada em vários aspectos no nosso dia a dia, mesmo que nem sempre seja perceptível aos olhos do lead. A eficiência dos processos, certamente, impacta a experiência do consumidor e melhora os resultados do negócio.

Além de saber o que é IA Generativa, é importante saber como usá-la. A seguir, vamos listar algumas estratégias de marketing nas quais ela pode ser aplicada!

Mapeamento de conteúdo

O conteúdo é a base do Inbound Marketing. Afinal de contas, é por meio dele que você atrai clientes em potencial, gera leads e os converte em compradores. A grande questão aqui é que o conteúdo precisa estar alinhado com as dores da persona. Tecnologias com IA podem ajudar nesse planejamento com sugestões de conteúdo relevantes.

Geração de conteúdo

A IA Generativa não apenas sugere temas, mas também é capaz de redigir textos inteiros, autorais e relevantes. Aliás, o uso da tecnologia para a produção de conteúdo é uma das tendências da Web 3.0.

Basta que você dê o comando com tema, persona, tom de voz e demais informações pertinentes. Nesse contexto, é possível gerar conteúdos para:

• blog post;
• sequências de fluxo de nutrição;
• newsletter;
• posts para as redes sociais;
• carta de vendas.

Inclusive, a tecnologia também faz revisão de conteúdo, correções de erros gramaticais, mudanças no estilo de linguagem e até resumos de textos, viu?!

Otimização de campanhas

A IA Generativa pode analisar e otimizar campanhas de marketing em tempo real. Em outras palavras, ela pode identificar padrões, segmentar audiências com mais precisão, prever resultados e ajustar as estratégias para obter melhores retornos.

Entre as ferramentas de otimização, estão os testes A/B. No caso, em vez de criar versões manuais para a comparação, é possível usar a tecnologia para fazer variações de anúncios de maneira automática.

Criação de conteúdo visual

A IA Generativa está revolucionando a forma como criamos conteúdo visual, oferecendo novas possibilidades para designers, profissionais de marketing e criadores de conteúdo. Desde logotipos até vídeos promocionais, a tecnologia está transformando o processo criativo.

Há, portanto, uma modificação profunda na criação de conteúdo visual, aumentando a eficiência, a personalização e a criatividade dos materiais. Inclusive, à medida que a tecnologia evoluir, ela provavelmente se tornará uma ferramenta essencial no arsenal de qualquer talento de Marketing e Design.

Pense bem: se você consegue gerar uma imagem por meio de um comando simples, é possível poupar todo aquele tempo gasto para montar uma peça publicitária, não é mesmo? Pois bem, a lógica é essa!

A IA Generativa de imagens ou de outros recursos atua em uma velocidade que nenhum humano consegue acompanhar. Logo, é possível agilizar todos os processos da empresa. 

A seguir, vamos explicar melhor os benefícios de usar a tecnologia!

1. Criatividade e originalidade

Conforme já explicamos por aqui, a IA Generativa tem a capacidade de gerar conteúdo original e criativo. Ela pode produzir combinações, sugerindo ideias para escrever e vencer o bloqueio criativo em outras áreas, como design, arte, música e mais. Isso permite que as empresas se destaquem e ofereçam experiências únicas aos seus clientes.

2. Personalização

Com base em dados e preferências dos usuários, a Inteligência Artificial Generativa consegue gerar um conteúdo adaptado às necessidades de cada cliente. Esse cuidado é fundamental para criar interações personalizadas e significativas, de modo a aumentar a satisfação do público e melhorar os resultados de marketing.

Isso, quando combinado à supervisão humana, pode gerar resultados muito mais interessantes. Kieran explica que:

"É aí que realmente importa ser um profissional de marketing incrível que entende seu cliente, como trazer os pontos de dor de seus clientes à vida de uma maneira muito criativa, humorística e provocativa".

Acredite: a criatividade da IA com um toque humano pode levar as criações a novos patamares!

3. Eficiência operacional e escalabilidade

A IA Generativa pode automatizar e acelerar diversos processos da empresa. Isso é especialmente útil em algumas áreas, como produção de conteúdo, design, publicidade e marketing, em que a demanda por criação de alto volume é constante.

Toda essa agilidade permite escalar as operações sem precisar contratar mais gente. Dessa forma, é possível direcionar o capital humano para tarefas que gerem maior valor agregado.

4. User Experience (UX)

Criar conteúdos personalizados é essencial para garantir boas experiências aos usuários. E é justamente isso que a Inteligência Artificial faz.

Fornecendo interações mais personalizadas, relevantes e envolventes, a sua empresa consegue produzir experiências mais interativas e atraentes. Assim, é possível aumentar o envolvimento dos usuários e fortalecer o relacionamento do consumidor com a marca.

Quais são os riscos da IA Generativa?

Não há dúvidas de que a Inteligência Artificial Generativa tem grande potencial para otimizar negócios. Por outro lado, o uso da tecnologia também traz alguns riscos.

Só para você ter uma ideia, um dos nomes mais importantes do mercado de IA, Geoffrey Hinton, largou o seu emprego na Google com certo arrependimento de sua participação na popularização da tecnologia.

Aliás, as preocupações do especialista não são infundadas. A seguir, vamos explicar melhor os riscos da IA Generativa!

Deepfake

A desinformação está entre os principais receios de Geoffrey. De acordo com o ex-diretor de tecnologia da Google, essa geração de conteúdos desenfreada pode resultar em muitas imagens e textos falsos. Como a Inteligência Artificial é bem convincente, pode ficar cada vez mais difícil identificar na web o que é verdade e o que é mentira.

Por exemplo: é possível usar a tecnologia para trocar os rostos das pessoas, sincronizar a fala, simular vozes e por aí vai. Uma pessoa mal-intencionada pode manipular um vídeo e colocar palavras que não foram ditas "na boca" de um indivíduo influente.

Além da desinformação em larga escala, existem riscos com conteúdos para fins de phishing, fraudes, assédio e até atividades criminosas.

Reprodução de vieses preconceituosos

A IA Generativa aprende a partir de dados existentes. Se esses dados estiverem repletos de preconceitos ou discriminação, o sistema reproduz esse padrão inadequado no conteúdo gerado. Isso pode resultar na criação de um conteúdo discriminatório ou prejudicial, de maneira a reforçar estereótipos e excluir minorias.

Direitos autorais

Já falamos diversas vezes por aqui que a tecnologia é capaz de criar conteúdos autorais. Por outro lado, esses textos são produzidos a partir de uma base de dados e com autores conhecidos.

Imagine, por exemplo, uma criação com IA Generativa de imagens com estilo de um artista específico. Apesar de a produção não ser uma obra de arte autoral, ela incorpora traços da identidade do artista, entende? Aliás, nos Estados Unidos, algumas personalidades já se rebelaram contra as plataformas e ingressaram com uma ação pública na justiça para evitar a apropriação.

Afinal de contas, as ferramentas de IA Generativa criam novas obras sem obter consentimento, dar crédito ou oferecer compensação ao autor. É por isso que existe uma grande discussão a respeito dos direitos autorais das novas obras.

Fechamento de postos de trabalho

Geoffrey Hinton trouxe mais uma preocupação com implicações de longo prazo: a tecnologia pode fazer algumas pessoas perderem o emprego. O especialista alerta sobre uma possível extinção da humanidade, uma vez que as ferramentas de Inteligência Artificial estão cada vez mais autônomas.

Essa é uma questão polêmica porque, desde a Primeira Revolução Industrial, discute-se sobre a substituição de trabalhadores por máquinas. Mas o fato é que essa é uma evolução natural e, à medida que as tecnologias são aperfeiçoadas, algumas profissões se tornam obsoletas.

Em contrapartida, novas carreiras surgem, e os profissionais afetados precisam se reinventar. Isso vale para todas as áreas, inclusive para quem trabalha com marketing.

Quais são as expectativas para o uso da IA até 2029?

À medida que a Inteligência Artificial continua a evoluir rapidamente, as expectativas para seu uso até 2029 são ambiciosas e transformadoras. São previstas mudanças significativas em diversos setores, desde a automação de tarefas até a personalização avançada de experiências.

Vamos explorar as principais tendências esperadas para os próximos anos!

Automação generalizada

A IA promete automatizar uma parcela significativa das tarefas em diversas ocupações. Conforme afirma Flanagan no episódio:

“Houve uma citação lançada esta semana ou na semana passada que acredita que isso acontecerá até 2029, onde a IA será muito mais inteligente do que qualquer outro humano no planeta, o que significa que é melhor em fazer nosso trabalho do que nós, e esperamos que ela nos mantenha por perto para que possamos ainda ajudar a IA”.

Essa automação generalizada deve impactar alguns setores, como manufatura, serviços financeiros e atendimento ao cliente. As empresas que adotarem essas tecnologias poderão aumentar a sua eficiência operacional e reduzir os custos.

No entanto, essa transformação também levanta questões sobre o futuro do trabalho e a necessidade de requalificação da força de trabalho para se adaptar às novas demandas do mercado.

Personalização avançada

A IA permitirá experiências altamente personalizadas em diversos setores, desde o varejo até a saúde. Algoritmos sofisticados analisarão grandes volumes de dados para oferecer recomendações e serviços sob medida para cada indivíduo.

Além disso, todo esse movimento sincronizará habilidades artificiais e humanas. Kieran explica:

“É isto que acho que vai ser o tipo de agência que veremos no futuro: agências especializadas em IA geridas por um pequeno grupo de profissionais de marketing incríveis com experiência profunda, que sabem como treinar os modelos, treinar os agentes, usar os agentes para realmente automatizar muito do trabalho dos clientes”.

Inovação acelerada

A IA impulsionará o desenvolvimento de novos produtos e serviços em um ritmo sem precedentes. Empresas poderão usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar tendências de mercado e prever demandas futuras.

Startups e grandes corporações se beneficiarão da capacidade da IA de processar e analisar enormes quantidades de dados, identificando oportunidades de inovação que, antes, passariam despercebidas. Essa aceleração da inovação deve resultar em ciclos de desenvolvimento de produtos mais curtos e em uma maior diversidade de soluções disponíveis no mercado.

Como Kieran explica:

“Existem três eras de IA que acredito que passaremos. Há a era do assistente, onde a IA é como um estagiário, ajudando-nos a fazer o trabalho. Há a era da IA como par, onde ela pode fazer o trabalho tão bem quanto eu, e agora posso ter extensões de mim mesmo e uma equipe de agentes de IA. E então, a IA como condutor, que é realmente aonde queremos chegar, aonde muitas empresas estão tentando chegar, em que a IA é muito melhor em um trabalho do que qualquer humano”.

Transformação da saúde

Prevê-se que a IA revolucionará diagnósticos e tratamentos médicos. Sistemas de IA poderão analisar imagens médicas com precisão superior àquela dos radiologistas humanos, identificando doenças em estágios iniciais.

A IA também auxiliará no desenvolvimento de novos medicamentos, simulando interações moleculares e prevendo efeitos colaterais com maior eficiência do que os métodos tradicionais. Além disso, assistentes virtuais de saúde poderão monitorar pacientes continuamente, alertando médicos sobre mudanças em seus estados de saúde e sugerindo intervenções precoces.

Educação adaptativa

Sistemas de IA personalizarão o aprendizado para cada estudante, adaptando o conteúdo e o ritmo de ensino às necessidades individuais. Isso permitirá uma educação mais eficaz e inclusiva.

Plataformas de aprendizado online utilizarão a IA para identificar lacunas de conhecimento e recomendar recursos educacionais específicos para cada aluno, melhorando seu potencial de aprendizagem. Professores serão auxiliados por assistentes de IA que poderão gerar materiais didáticos personalizados, avaliar trabalhos e gerar feedbacks detalhados, permitindo que se concentrem mais na orientação e na mentoria dos alunos.

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A IA Generativa é uma tecnologia focada na criação autônoma de conteúdo original. O seu uso oferece diversos benefícios, como criatividade, personalização, eficiência operacional e melhor experiência do usuário. No entanto, também apresenta riscos, como a disseminação de deepfakes, reprodução de vieses preconceituosos e questões relacionadas aos direitos autorais.

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