A IA Generativa utiliza a aprendizagem profunda - uma forma sofisticada de aprendizagem automática (ML) que lida com tarefas complexas e grandes conjuntos de dados - para criar novos conteúdos em resposta a pedidos simples de linguagem natural. Tal como um chefe de cozinha que confeciona pratos exclusivos, um músico que compõe músicas ou um autor que escreve histórias, a IA generativa é criativa e inovadora.
A IA Generativa é um subconjunto da IA, que se refere a qualquer sistema ou máquina capaz de realizar tarefas semelhantes às humanas, ao utilizar modelos de ML para identificar e imitar padrões nos dados que recolhe. Através de ciclos de feedback contínuos, o sistema ou máquina melhora gradualmente o seu desempenho.
Desde a automatização de operações de rotina até à personalização das experiências dos clientes, as organizações confiam cada vez mais na IA para empresas para impulsionar a eficiência, promover a inovação e criar uma vantagem competitiva. No entanto, o domínio da IA engloba uma diversidade de tecnologias que funcionam de formas diferentes.
A capacidade da IA generativa para gerar novos resultados, sejam eles texto, imagens, música ou código, representa um avanço significativo na tecnologia de IA. Num curto espaço de tempo, abriu possibilidades infinitas para organizações de todas as indústrias.
Cada tipo de IA tem um objetivo específico que serve diferentes necessidades empresariais. Ao compreender o que cada tipo pode ou não fazer pela sua organização, pode maximizar o seu potencial. Eis alguns tipos comuns de IA:
A IA tradicional automatiza e otimiza tarefas específicas. Como se baseia em modelos de ML com regras e algoritmos predefinidos, é mais amplamente utilizada em indústrias para tarefas repetitivas em que a eficiência e a precisão são cruciais, como na manufatura ou no 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. Pode analisar comportamentos passados, detetar padrões e prever resultados futuros com elevada precisão. A IA preditiva é fundamental nos setores financeiro, cuidados de saúde, manufatura e marketing.
A IA conversacional potencia chatbots e assistentes virtuais que facilitam interações em linguagem natural entre humanos e computadores através de interfaces de texto ou voz. A IA Generativa baseia-se em modelos de ML e no processamento de linguagem natural (PNL) para compreender a linguagem natural e gerar respostas semelhantes às humanas.
A IA generativa, a IA preditiva e outros tipos de IA têm uma vasta gama de aplicações práticas em várias indústrias e funções empresariais. Eis alguns exemplos de como os diferentes tipos de IA são utilizados:
As aplicações de IA generativa incluem:
Dado o rápido crescimento da IA para os negócios, os líderes devem abordar proativamente os riscos associados. Estes riscos incluem o potencial enviesamento dos dados de preparação da IA, a falta de transparência na forma como os algoritmos tomam decisões ao gerar resultados e a utilização intencional da IA para fins maliciosos, como a disseminação de desinformação e a criação de deepfakes.
Como parte do seu compromisso para com a promoção depráticas de IA responsável, a Microsoft criou seis princípios de IA responsável para ajudar a orientar o desenvolvimento e a utilização de IA generativa e de outros sistemas de IA.
Como um ator-chave na próxima vaga de transformação e inovação empresarial com tecnologia de IA, a IA generativa promete continuar a redefinir a forma como as organizações funcionam e interagem com os clientes.
Fique de olho nas seguintes tendências:
As melhorias contínuas nos modelos de ML incluirão algoritmos de preparação mais inteligentes, aprendizagem autossupervisionada e outros avanços na arquitetura e na preparação de modelos. Tal produzirá resultados de maior qualidade e experiências de utilizador mais intuitivas.
A utilização complementar da IA generativa com outros tipos de IA irá melhorar as capacidades do sistema e aumentar a eficiência. Por exemplo, no desenvolvimento de produtos, as organizações podem utilizar a IA preditiva para identificar as futuras exigências do mercado, a IA generativa para sugerir novos produtos que satisfaçam essas procuras e a IA conversacional para recolher o feedback dos clientes e aperfeiçoar continuamente o design dos produtos.
Uma maior integração da IA generativa com outros tipos de IA reforçará os processos complexos de tomada de decisões e de resolução de problemas. Por exemplo, no apoio ao cliente, os chatbots ou assistentes virtuais que combinam a PNL com a IA generativa podem criar dinamicamente respostas inteligentes e personalizadas com base na análise em tempo real das necessidades, sentimentos e contexto do utilizador.
A ênfase na IA responsável irá aumentar. As empresas, os governos, o meio académico e outras organizações continuarão a salientar a equidade, a transparência, a responsabilidade e outras práticas no desenvolvimento e implementação da IA. Saiba mais sobre o compromisso da Microsoft em utilizar a IA de forma responsável. Além disso, aceda a ferramentas e processos para ajudar a sua organização a gerir eficazmente os riscos da IA.
Compreender o que torna a IA generativa e outros tipos de IA únicos é fundamental para tirar o maior partido de cada modalidade, quer ser utilizada de forma autónoma ou em conjunto com outra IA.
Ao contrário da IA preditiva, a IA generativa não prevê resultados com base em dados históricos. Ao contrário da IA conversacional, não gera um diálogo semelhante ao humano. Cria novos conteúdos com um mínimo de intervenção humana, ao mesmo tempo que itera e melhora constantemente os seus resultados - algo essencial para impulsionar a inovação e manter a competitividade no mundo digital atual.
Saiba mais sobre a IA generativa em comparação com outros tipos de IA e sobre a melhor forma de utilizar a IA generativa na sua organização
Siga a Microsoft