A inteligência artificial generativa (GenAI) está revolucionado a maneira as pessoas trabalham e as organizações operam e inovam. Ferramentas como ChatGPT, Antropic e Gemini, são capazes de gerar textos, imagens, vídeos e até música, oferecendo um enorme campo de possibilidades. Por outro lado, é importante ter uma boa compreensão sobre quando se deve utilizar modelos generativos e quando optar por outros modelos podem entregar melhores resultados.
Quando Não Usar IA Generativa
Um critério fundamental ao considerar o uso de IA generativa é a autenticidade. Em diversos casos de interação humana a autenticidade pode ser decisiva. Quando os clientes sabem que estão interagindo com uma máquina, eles podem sentir que a interação é impessoal e consequentemente menos confiável. Isso é particularmente crítico em situações de venda de determinados produtos ou serviços, sobretudo aonde onde a empatia a personalização e comunicação são essenciais para o engajamento humano. Embora muitos modelos tenham avançado nessa perspectiva, adaptando linguagens para se expressarem de maneira mais humana, inclusive com uso de expressões corporais, outros aspectos da comunicação ainda precisam evoluir significativamente, tais como as variações no tom de voz, postura e nesse caso até o olfato tem influência.
Além disso, modelos de IA generativa, como ChatGPT, são treinados em grandes conjuntos de dados, o que torna o modelo menos específico. Certamente limita a capacidade da IA de fornecer respostas intensamente personalizadas que levam em conta características pessoais ou necessidades específicas do cliente. Um marketplace online pode utilizar IA generativa para oferecer um portfólio de produtos ou serviços e otimizar essas páginas de produtos para SEO, mas ao lidar com diálogos ou questionamentos específicas de clientes potenciais sobre características de produtos ou adequações a suas necessidades pessoais, provavelmente a interação humana será bem mais eficaz.
Atualmente a IA generativa ainda não é adequada para fornecer respostas factuais e/ou em tempo real e com bons níveis de confiança, alguns modelos como o Gemini e o GTP utilizam mecanismos de busca para preencher essa lacuna e, pois, muitas vezes não citam fontes confiáveis. Para projetos que requerem precisão da informação e onde é essencial validar as informações com fontes verificadas, talvez a IA Generativa não seja uma boa opção. Modelos de IA generativa muitas vezes geram conteúdo sem uma referência clara da fonte ou a partir de fontes não confiáveis, além dos riscos isso dificulta a verificação e rastreabilidade, crucial para diversos tipos de atividades, tais como indicadores financeiros, auditorias e conformidade técnica e regulatória.
Outro problema são as “Alucinações” da IA Generativa, O termo alucinação ganhou destaque com o avanço de modelos de NLP como GPT-3 e GPT-4. Como eles são capazes de gerar texto de maneira autônoma. Esse fenômeno pode acontecer por diversos motivos, tais como a falta de dados específicos, ambiguidade nos dados de entrada, ou contextos limitados. Nesse caso, apesar de serem treinados em grandes volumes de dados, por vezes eles podem produzir respostas que parecem coerentes, mas são factualmente irreais. Por exemplo, se um alguém perguntar “Quem foi o presidente do Brasil durante a Revolução de 1930?”, a IA Generativa pode responder incorretamente que “o presidente do Brasil durante a Revolução de 1930 foi Juscelino Kubitschek”. A resposta correta seria Getúlio Vargas e não Juscelino Kubitschek. Juscelino foi presidente do Brasil de 1956 a 1961, muitos anos após a Revolução de 1930. O erro ocorre porque o algoritmo reconheceu “Juscelino Kubitschek” como um nome bastante associado à presidência do Brasil, mas não conseguiu contextualizar corretamente a época histórica da Revolução de 1930.
Ferramentas de IA generativa também frequentemente armazenam dados inseridos pelos usuários, representando um risco para soluções que utilizam informações sensíveis. Portanto deve-se evitar o uso de IA Generativa para processar dados confidenciais e garantir a segurança dessas informações. Embora a principal referência seja o ChatGPT, milhares de novos modelos surgem diariamente. Muitos utilizam APIs de modelos como o GPT ou o Gemini em seu backend, enquanto outros desenvolvem seus próprios modelos, nesse caso a questão que se coloca é: todos esses provedores são confiáveis? O próprio ChatGPT recomenda que não se enviem dados confidenciais ou sensíveis. Se um médico insere informações confidenciais de pacientes, como diagnósticos e prontuários, esses dados podem ser armazenados pelo provedor de IA violando as leis de privacidade, como a HIPAA (nos EUA) ou a LGPD (no Brasil), por exemplo. Informações sensíveis, como dados pessoais, contas bancárias, cartões de crédito, podem ser armazenadas e acessadas indevidamente, aumentando significativamente o risco de vazamentos.
Quando a IA Generativa pode Ser uma Boa Opção
Embora exista uma enorme quantidade de aplicações aonde a IA Generativa pode ser uma boa alternativa, ela apresenta um potencial significativo para impulsionar inovações em ambientes corporativos, especialmente na condução de pesquisas iniciais e exploratórias e na explicação de conceitos complexos de maneira mais acessível. Ferramentas como o ChatGPT podem ser extremamente valiosas para empresas que buscam agilizar a disseminação do conhecimento técnico e complexo entre seus colaboradores.
A utilização de IA generativa pode transformar a maneira como as informações são compartilhadas e compreendidas dentro das organizações. Em empresas trabalham com grandes volumes de dados e conceitos técnicos complexos, como por exemplo empresas de tecnologia, farmacêutica e petroquímica, aeroespacial, nanotecnologia a IA Generativa pode ter um papel bastante relevante na curva de aprendizagem e disseminação do conhecimento, podendo resumir pesquisas, traduzir ou assimilar jargões técnicos para a linguagem ou cultura da organização bem como gerar conteúdos compreensíveis para diferentes áreas da organização.
Em setores como marketing e publicidade, a IA Generativa pode aprimorar e automatizar a criação de conteúdo promocional, como textos para anúncios, postagens em redes sociais e scripts para vídeos e mesmo desenvolver imagens e vídeos direcionados. Quando não é necessário um nível muito específico de personalização ela permite uma personalização em massa e a geração rápida de materiais de alta qualidade, economizando uma grande quantidade de tempo e recursos humanos .
A capacidade de acelerar a organização, classificação e a preparação de documentos pode ser particularmente valiosa para muitas organizações. Isso permite que as organizações tenham significativa redução de custos e direcione o foco para aspectos mais estratégicos. Esse tipo de aplicação pode ser bastante utilizado em contencioso de massa, para peças jurídicas repetitivas, elaboração de documentos preliminares e automação de fluxos de trabalho, aonde tarefas que embora exijam algum nível de cognição, podem ser substituídas por IA Generativa.
O uso da IA generativa na indústria abrange uma enorme quantidade de aplicações, que podem trazer melhorias significativas na eficiência operacional, precisão e automação de linhas de produção e processos de trabalho. Ela pode ser capaz de automatizar a contagem e inspeção de peças, prever a demanda de produtos e linhas de produção, otimizar a cadeia de suprimentos e realizar manutenção preditiva em equipamentos e soluções. Na agricultura pode auxiliar na classificação de produtos, monitoramento da saúde das plantas, gestão inteligente de irrigação e planejamento de safras, garantindo maior eficiência e sustentabilidade. No setor de logística e armazenamento, a IA otimiza rotas de entrega, gerenciamento de espaço, previsão de inventário e separação de itens, melhorando significativamente a eficiência e reduzindo custos operacionais.
Embora a IA generativa ofereça inúmeras vantagens, ela pode não é a melhor opção para muitas aplicações, inclusive algumas mencionadas a depender do contexto. Em muitos casos, a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina específicos, como redes neurais e visão computacional ou algoritmos de árvore de decisão e outros modelos de análise preditiva, podem ser mais eficazes. A escolha da tecnologia de IA deve ser baseada nas necessidades específicas da aplicação, nos tipos de dados disponíveis e nos objetivos desejados, garantindo que a solução selecionada ofereça o melhor desempenho e resultados para cada contexto industrial.
Alternativas à IA Generativa
Atualmente ainda existem diversas abordagens e técnicas que podem ser mais adequadas que a IA generativa para determinadas aplicações. Embora a IA generativa ofereça vantagens importantes em muitas áreas, outros métodos e algoritmos de IA podem ser capazes de entregar melhores resultados. Por exemplo, Modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning), como redes neurais tradicionais e árvores de decisão, podem trazer melhor resultados para tarefas de classificação e previsão, onde a precisão e a interpretação são de grande importância.
O uso de redes neurais tradicionais para prever fraudes em transações financeiras também pode ser um bom exemplo. Um modelo de Machine Learning não generativo pode ser usado para analisar padrões de comportamento em milhões de transações e identificar atividades suspeitas com uma precisão impressionante. Esse tipo de modelo pode ser treinado com dados históricos de transações fraudulentas e legítimas, aprendendo a distinguir entre as duas com base em características específicas daquela instituição e daqueles dados, como o valor da transação, o local de origem, o horário e o histórico de comportamento humano. A alta precisão e a capacidade de explicar o raciocínio por trás dessas detecções fazem com que nesse caso esses modelos possam ser especialmente valiosos para garantir a segurança financeira e a confiança nos resultados. A principal razão disso, nesse contexto, é que o modelo não generativo, foi projetado e desenvolvido para otimizar a precisão e a interpretação das previsões limitados exclusivamente àquele contexto específico, não utiliza parâmetros e nem dados adicionais que extrapolam a especificidade.
No exemplo, modelos como redes neurais tradicionais e árvores de decisão podem ser mais eficazes na análise de padrões e na classificação de dados porque são treinados diretamente com exemplos específicos de comportamento fraudulento e legítimo. Além disso, os modelos não generativos fornecem maior transparência, permitindo que analistas entendam e justifiquem as decisões do modelo, o que é de enorme importância para a conformidade regulatória e a confiança das informações geradas. Por outro lado, a IA generativa pode não oferecer o mesmo nível de precisão ou clareza nas suas previsões, tornando-a menos adequada para aplicações que exigem alta confiança e justificativa nas decisões que levaram aos resultados.
Combinando a IA Generativa com Outras Técnicas
As técnicas de IA não são excludentes elas podem ser combinadas para que possam aumentam a precisão, transparência e desempenho, além disso o uso integrado pode reduzir significativamente custos e a necessidade de dados. A combinação de modelos de IA generativa com outras técnicas de IA pode ser uma ótima alternativa, oferecendo soluções robustas e versáteis para diversas aplicações. Modelos de ML não generativos podem ser combinados com AI Generativa segmentação e classificação, geração de dados sintéticos e visão computacional, aumentando a capacidade de análise e a precisão dos resultados. A integração de técnicas de otimização e pesquisa com IA Generativa pode aprimorar mecanismos de busca, e classificações mais precisas e específicas, tornando os resultados mais eficientes e relevantes. Modelos de Grafos ou de pesquisa operacional combinados com IA Generativa podem garantir precisão de rotas logísticas.
Uma combinação eficaz pode ser usada para a segmentação e classificação de clientes em campanhas de marketing. por exemplo, a IA Generativa pode gerar perfis de clientes sintéticos baseados em dados existentes, que são então usados para treinar modelos de aprendizado de máquina tradicionais, isso pode ajudar a identificar segmentos de clientes com maior precisão, permitindo campanhas mais direcionadas e precisas. Outro exemplo simples é a aplicação de IA Generativa em sistemas de atendimento ao cliente, onde a IA Generativa pode gerar respostas automáticas baseadas em dados históricos de interações, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina analisam essas respostas para melhorar continuamente a qualidade e relevância das respostas.
Outro exemplo é no uso de IA Generativa e técnicas de otimização para melhorar a busca dentro de sites e portais, enquanto a IA Generativa pode gerar resumos de documentos extensos, os algoritmos de otimização ajudam a classificar e apresentar os resultados de busca de maneira mais relevante para os usuários. Esse tipo de aplicação não apenas melhora a eficiência da busca, mas também garante que os usuários encontrem as informações de que precisam mais rapidamente e de forma personalizada.
Conclusão
A IA generativa oferece inúmeras possibilidades para otimizar e inovar na criação de conteúdo e processos organizacionais. No entanto, seu uso deve ser estratégico e bem ponderado. Avaliar a adequação da IA para cada caso específico, entender suas limitações e considerar alternativas são passos essenciais para garantir o sucesso dessas soluções.
Integrar a IA generativa de maneira inteligente envolve equilibrar a automação, modelos tradicionais e supervisão humana. As ferramentas de IA Generativa deve ser vista como formas de ampliam as capacidades, mas nem sempre como a melhor solução para todos os problemas. Além disso, a supervisão humana ainda é indispensável para garantir a precisão, autenticidade e qualidade do conteúdo final.
