A inteligência artificial (IA) generativa tem transformado diversas áreas da sociedade ao criar conteúdos, como textos, imagens, músicas e até códigos de programação, a partir de padrões, comandos e dados existentes.
As aplicações de IA generativa são impulsionadas por avanços tecnológicos e impactam diretamente a maneira como as pessoas interagem com a tecnologia e como solucionam problemas.
No artigo abaixo, apresentamos alguns exemplos de IA generativa e como eles estão se destacando no mercado, evidenciando o potencial inovador e suas aplicações práticas no dia a dia. Continue a leitura.
O que é IA generativa?
A inteligência artificial generativa, também conhecida como Gen AI, é uma categoria da inteligência artificial que vai além da análise de dados, tendo a capacidade de criar algo totalmente novo.
Diferente de outros sistemas que só analisam ou classificam informações, a IA generativa aprende padrões mais elaborados e os utiliza para produzir algo original, como se tentasse simular a criatividade humana.
A principal diferença entre a IA tradicional e a IA generativa está na forma como lidam com dados e respostas. A IA tradicional tende a seguir regras pré-programadas ou identifica padrões para tomar decisões, como em sistemas de recomendação e automação industrial, por exemplo.
Já a IA generativa não se limita a processar dados, mas cria algo novo com base no que aprendeu, como escrever um texto, gerar imagens ou compor música, por exemplo. Isso amplia suas aplicações, além de torná-la útil para mais áreas de atuação.
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Como funciona essa tecnologia?
A IA generativa funciona com base em modelos complexos que aprendem a partir de grandes volumes de dados.
Esses modelos são configurados para reconhecer padrões e, em seguida, usam esse conhecimento para gerar conteúdos semelhantes, mas únicos. Entenda abaixo os principais mecanismos que fazem parte dessa tecnologia:
Modelos de linguagem
Para entender como funciona a IA generativa, é preciso conhecer os modelos de linguagem, como os GPTs (Generative Pre-trained Transformers). Eles são treinados com grandes quantidades de texto, como livros, artigos e sites, justamente para aprender a estrutura da linguagem humana, bem como o estilo, contexto e padrões de escrita.
Com isso, os GPTs criam a habilidade de gerar textos coerentes e contextualizados em linguagem natural, desde redações até códigos de programação e resumos de informações complexas.
Redes neurais
As redes neurais são modelos computacionais inspirados no cérebro humano, e são compostas por camadas de neurônios artificiais capazes de processar e aprender padrões.
Dentro das redes neurais, podemos citar as Redes Gerados Adversárias (GANs) e os modelos de difusão, que compõem a IA generativa.
As GANs são formadas por duas redes neurais: uma que gera conteúdos e outra que consegue avaliar se esses conteúdos são realistas. Com isso, permite que as entregas das IAs sejam cada vez mais refinadas, como as imagens hiperrealistas, por exemplo.
Por outro lado, os modelos de difusão funcionam da seguinte maneira: adicionam uma espécie de “ruído” a uma imagem e, na sequência, aprendem a remover isso para reconstruir a imagem original.
A partir desse processo, a IA tem a possibilidade de gerar imagens altamente detalhadas.
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Treinamento e geração de dados
O treinamento da IA generativa está diretamente associado à exposição de muitos dados. Ou seja, quanto mais dados a IA receber, melhor ela será capaz de reconhecer padrões e criar novos conteúdos.
Por exemplo, uma IA treinada com milhares de fotos da natureza pode gerar uma imagem nova de aspectos específicos, como uma montanha ou floresta.
Exemplos de IA generativa no mercado
Nos últimos anos, a IA se popularizou, estando presente em diversas áreas. Confira alguns exemplos de IA generativa que estão impactando a vida pessoal e profissional das pessoas:
- ChatGPT
- Jasper IA
- Dall-E-
- Midjourney
Criação de conteúdo
A escrita humana é insubstituível, devido à sua apuração das informações, naturalidade, criatividade e inovação. Contudo, ferramentas como o ChatGPT e o Jasper AI são exemplos de IA generativa voltada para a geração de textos que estão cada vez mais sendo consideradas e utilizadas.
Inclusive, o ChatGPT teve seu boom em 2023, e se mantém nos holofotes digitais até hoje, com funcionalidades que vão além da escrita.
Com essas ferramentas de IA generativa, redatores, profissionais de marketing e até mesmo estudantes e professores podem ter o apoio na produção de conteúdos de forma mais rápida e fácil.
Com apenas alguns comandos, é possível gerar ideias, criar artigos, roteiros ou até mesmo um escrever um livro inteiro com auxílio da tecnologia.
Design e arte digital
A área de design e arte digital não fica para trás. Plataformas como Dall-E- e Midjourney foram desenvolvidas com o intuito de criar imagens a partir de descrições textuais. Ou seja, ao digitar um comando específico, a IA retorna com a imagem solicitada.
Essas ferramentas têm revolucionado a criação visual, permitindo que designers e artistas testem novas possibilidades e acelerem seus processos criativos.
Entretenimento
A IA generativa pode ser vista também no entretenimento. Assim como na criação de conteúdos, ela pode ser utilizada para criar roteiros estruturados para filmes e séries, por exemplo.
Paralelamente, também pode desenvolver trilhas sonoras originais e até mesmo criar personagens para jogos.
Esse leque de possibilidades de atuação abre margem para novos produtores e criadores de conteúdo nos mais diversos segmentos do entretenimento.
Saúde
A área da saúde já tem sido afetada positivamente pela inteligência artificial em seus diferentes tipos, como robôs em cirurgias e diagnóstico de doenças. Mas, falando especificamente da IA generativa, ela tem sido utilizada para simular moléculas e acelerar o desenvolvimento de medicamentos.
Essa funcionalidade permite que pesquisadores e biomédicos testem muitas combinações em um curto período de tempo, reduzindo custos e aumentando a eficiência na saúde.
A atuação da IA generativa também pode ser vista na personalização de tratamentos, contribuindo para prever respostas de pacientes a diferentes tipos de terapia, gerando uma medicina de precisão mais acertada.
Benefícios da IA generativa
É notório que a IA generativa traz uma série de benefícios que estão transformando indústrias de todos os segmentos e a sociedade como um todo. Veja:
Automação criativa
Uma das maiores vantagens está atrelada a capacidade de automatizar tarefas de forma criativa.
Como resultado disso, vemos a redução de custos e o aumento da eficiência, bem como a produtividade, já que os profissionais podem se concentrar em atividades mais decisivas e estratégicas.
Personalização em massa
Com a IA generativa, outro benefício é criar experiências personalizadas para cada usuário.
Plataformas digitais, como Spotify, Netflix e Amazon, já utilizam essa tecnologia para analisar o comportamento e as preferências de seus consumidores. Com isso, podem oferecer sugestões feitas “sob medida” para o gosto pessoal de cada um.
Aceleração da inovação
Como outro benefício temos a aceleração da inovação. A IA generativa já é capaz de resolver problemas complexos em diversas áreas, como medicina e engenharia.
Devido a isso, ela permite o teste de novas ideias e soluções de maneira mais rápida e eficiente. Isso impacta diretamente o processo de inovação nas empresas, já que reduz erros e cria-se uma cultura de experimentação.
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Desafios e limitações da IA generativa
Apesar dos grandes benefícios, a IA generativa também possui desafios que devem ser considerados e debatidos para garantir que seu uso seja responsável e positivo para todos. Considere:
Questões éticas
Assim como outras tecnologias, uma preocupação que surge com o crescimento da IA generativa é seu uso indevido e antiético. Na era das fake news, surge um novo vilão: as deepfakes.
A criação de deepfakes consiste em criar ou manipular vídeos, áudios e imagens de maneira realista, espalhando desinformação e até mesmo prejudicando a reputação de pessoas e empresas.
Por isso, criar e estabelecer diretrizes éticas para o uso de IAs já é necessário para minimizar riscos e ponderar o seu uso positivo e benéfico.
Viés nos dados
A IA generativa aprende a partir de dados que recebe. Logo, se essas informações são enviesadas, os resultados gerados pela IA também podem ser tendenciosos.
Isso pode reproduzir estereótipos ou espalhar conteúdos injustos e imprecisos. Portanto, é necessário que esses modelos sejam treinados com dados equilibrados e representativos para minimizar esses riscos.
Necessidade de regulação
Com o rápido avanço da tecnologia em diferentes frentes de atuação, o uso desenfreado pode resultar em um impacto da IA generativa de forma negativa no mercado. Com isso, também surge a necessidade de regulação do seu uso responsável por meio de leis e normas.
Esse movimento pode garantir mais transparência, evitar a disseminação de dados errados, além de proteger os direitos autorais. Resultando, assim, em um maior equilíbrio entre inovação tecnológica e ética nos negócios.
O futuro da IA generativa
A IA generativa caminha para ter um futuro promissor e cheio de possibilidades, visto que atualmente já tem sido bem utilizado e desenvolvido. Abaixo, estão algumas tendências que podem moldar o espaço da IA nos próximos anos:
Expansão em novos setores
A IA generativa já está em uso em diversos setores, mas deve se expandir cada vez mais, incluindo áreas como finanças, educação e sustentabilidade. As possibilidades são infinitas.
No setor financeiro, por exemplo, pode ser refinada para prever com maior exatidão tendências de mercado, além de personalizar serviços bancários para os desejos de cada usuário. Já na educação, pode ter aplicação na criação de materiais didáticos adaptáveis, ou seja, de acordo com as necessidades dos alunos, tornando o aprendizado mais acessível.
Na sustentabilidade, a IA generativa pode se desenvolver para otimizar recursos, prever impactos ambientais e contribuir no desenvolvimento de soluções inovadores para a redução de resíduos e emissões poluentes.
Integração com outras tecnologias
Em um futuro próximo, a IA generativa deve se integrar com outras tecnologias, como a Internet das Coisas (IoT) e realidade aumentada. Essa integração vai resultar em experiências mais imersivas e personalizadas, tanto no ambiente digital quanto no físico.
Conclusão
Como vimos, os diferentes exemplos de IA generativa têm o potencial de transformar a sociedade como um todo, inclusive mercados inteiros. Desde a criação de novos empregos (e adaptação dos atuais) até a redefinição de ramos de atuação, essa tecnologia tende a mudar cada vez mais a maneira como as pessoas vivem e trabalham.
Empresas que souberem integrar a IA generativa estrategicamente poderão ganhar vantagem competitiva, automatizando processos e impulsionando a inovação em seus setores.
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