A IA generativa usa aprendizado profundo, uma forma sofisticada de aprendizado de máquina (ML) que lida com tarefas complexas e grandes conjuntos de dados, para criar novos conteúdos em resposta a solicitações simples de linguagem natural. Como um chef que faz receitas exclusivas, um artista que compõe músicas ou um autor que escreve histórias, a IA generativa é criativa e inovadora.
A IA generativa é um subconjunto de IA, que se refere a qualquer sistema ou computador que possa executar tarefas semelhantes a humanos usando modelos de ML para identificar e imitar padrões nos dados coletados. Por meio de loops de comentários contínuos, o sistema ou o computador melhora gradualmente seu desempenho.
Da automação de operações de rotina à personalização de experiências do cliente, as organizações dependem cada vez mais da IA para negócios para aumentar a eficiência, impulsionar a inovação e criar uma vantagem competitiva. No entanto, o campo de IA abrange uma diversidade de tecnologias que operam de maneiras diferentes.
A capacidade da IA generativa de gerar novos resultados, seja texto, imagens, música ou código, representa um avanço significativo na tecnologia de IA. Em pouco tempo, ela abriu infinitas possibilidades para as organizações em vários setores.
Cada tipo de IA tem uma finalidade específica que atende a diferentes necessidades de negócios. Ao entender o que cada tipo pode ou não fazer pela sua organização, você pode maximizar seu potencial. Aqui estão alguns tipos comuns de IA:
A IA tradicional automatiza e otimiza tarefas específicas. Como depende de modelos de ML com regras e algoritmos predefinidos, é mais amplamente utilizado em indústrias para tarefas repetitivas onde eficiência e precisão são cruciais, como na produção ou processamento de dados. A IA tradicional inclui a IA preditiva e a IA conversacional.
A IA preditiva prevê resultados com base na análise de dados históricos. Ela pode analisar comportamentos passados, detectar padrões e prever resultados futuros com alta precisão. A IA preditiva é fundamental em finanças, serviços de saúde, produção e marketing.
A IA conversacional capacita chatbots e assistentes virtuais que facilitam interações de linguagem natural entre humanos e máquinas por meio de interfaces de texto ou voz. A IA conversacional depende de modelos de ML e NLP (processamento de linguagem natural) para entender a linguagem natural e gerar respostas semelhantes às humanas.
A IA generativa, IA preditiva e outros tipos de IA têm uma ampla gama de aplicações práticas em vários setores e funções empresariais. Aqui estão alguns exemplos de como diferentes tipos de IA são usados:
As aplicações da IA generativa incluem:
Dado o rápido crescimento da IA para negócios, os líderes devem abordar proativamente os riscos associados. Esses riscos incluem possível viés nos dados de treinamento de IA, falta de transparência sobre como os algoritmos tomam decisões ao gerar resultados e uso indevido intencional de IA para fins maliciosos, como espalhar desinformação e criar deepfakes.
Como parte de seu compromisso com o avanço de práticas de IA responsável, a Microsoft criou seis princípios de IA responsável para ajudar a orientar o desenvolvimento e o uso de IA generativa e outros sistemas de IA.
Sendo um participante fundamental na próxima onda de transformação e inovação de negócios da plataforma IA, a IA generativa promete continuar a reformular como as organizações funcionam e interagem com os clientes.
Procure as seguintes tendências:
As melhorias contínuas nos modelos de MLincluirão algoritmos de treinamento mais inteligentes, aprendizado autossupervisionado e outros avanços na arquitetura e no treinamento de modelos. Isso resultará em resultados de maior qualidade e experiências de usuário mais intuitivas.
O uso complementar de IA generativa com outros tipos de IA aprimorará as capacidades do sistema e aumentará a eficiência. Por exemplo, no desenvolvimento de produtos, as organizações podem usar a IA preditiva para identificar demandas futuras do mercado, a IA generativa para sugerir novos produtos que satisfaçam essas demandas e a IA conversacional para coletar feedback do cliente e refinar continuamente os designs dos produtos.
Uma integração mais profunda da IA generativa com outros tipos de IA fortalecerá os processos complexos de tomada de decisão e resolução de problemas. Por exemplo, no atendimento ao cliente, os chatbots ou assistentes virtuais que combinam PNL com IA generativa podem criar dinamicamente respostas inteligentes e personalizadas com base na análise em tempo real das necessidades, sentimentos e contexto do usuário.
A ênfase na IA responsável aumentará. As empresas, governos, academia e outras organizações continuarão a enfatizar a imparcialidade, a transparência, a responsabilidade e outras práticas no desenvolvimento e na implantação de IA. Saiba mais sobre o compromisso da Microsoft em usar a IA com responsabilidade. Além disso, acesse ferramentas e processos para ajudar sua organização a gerenciar efetivamente os riscos de IA.
Entender o que torna a IA generativa e os outros tipos de IA únicos é essencial para obter as maiores vantagens de cada uma, seja trabalhando sozinho ou em conjunto com outra IA.
Ao contrário da IA preditiva, a IA gerativa não prevê resultados com base em dados históricos. Ao contrário da IA conversacional, ela não gera diálogos semelhantes a humanos. Ela cria novos trabalhos com o mínimo de contribuição humana, ao mesmo tempo em que itera e aprimora constantemente sua produção — algo essencial para impulsionar a inovação e manter a competitividade no mundo digital de hoje.
Continue aprendendo sobre IA generativa em comparação com outros tipos de IA e como você pode usar a IA generativa da melhor forma em sua organização
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