O que é IA generativa?

A IA (Artificial intelligence, inteligência artificial) como conceito existe há milhares de anos. Seres mecânicos, estátuas vivas e outras formas de vida artificiais podem ser encontrados na mitologia e remontam à antiguidade e, desde que existem filósofos, existem reflexões filosóficas sobre se seria possível imitar processos cognitivos humanos por meios mecânicos (ou digitais).

Hoje, essas reflexões ganharam maior importância. A IA moderna não está mais confinada ao domínio da especulação; amplamente disponível e cada vez mais potente, a automação e a IA estão mudando a maneira como pessoas de todos os estilos de vida abordam tarefas, obtêm informações e compartilham ideias. Na vanguarda dessa revolução está a IA generativa.

IA generativa é uma forma de sistema de computador ou algoritmo artificialmente inteligente capaz de criar conteúdo original de forma rápida, eficaz, realista e com certa supervisão humana (para identificar e eliminar imprecisões). Isso pode incluir qualquer coisa, de artigos escritos detalhados e altamente precisos a músicas exclusivas e imagens originais, bem como a possibilidade de alterar extensivamente o conteúdo de clipes de vídeo digitais.

Ainda que revolucionária, a IA generativa não é um conceito totalmente novo. Ela tem uma história significativa, baseada em muitos dos avanços fundamentais na tecnologia de automação que foram pioneiros durante os séculos XX e XXI.

Dada a proximidade entre a ascensão da IA generativa e a lenta marcha do progresso digital nos últimos 150 anos, é difícil identificar um único “criador” responsável por introduzir a IA generativa real no mundo. Dito isso, alguns nomes se destacam como aqueles aos quais a IA generativa deve sua existência.

Além do matemático russo Andrey Andreyevich Markov (o cérebro por trás da mencionada Cadeia de Markov), um dos primeiros grandes contribuintes para a atual IA generativa é Joseph Weizenbaum, cientista da computação que desenvolveu a linguagem ELIZA. Um dos primeiros sistemas computacionais de processamento de linguagem natural já criados, a linguagem ELIZA foi desenvolvida durante a década de 1960. Essa linguagem e as gerações de chatbots que a seguiriam tinham limitações distintas, mas a promessa da IA generativa estava lá; simplesmente esperando a tecnologia ter a capacidade de acompanhar.

O verdadeiro nascimento da IA generativa pode, de muitas formas, ser atribuído a Ian Goodfellow e a outros que introduziram o conceito de GANs (Generative Adversarial Networks, redes adversárias generativas) em 2014. As GANs revolucionaram a área introduzindo uma estrutura em que uma rede geradora e uma rede discriminadora interagem e competem entre si: a rede geradora tenta produzir um conteúdo que a rede discriminadora classifique como real, enquanto a rede discriminadora visa identificar corretamente o conteúdo gerado como falso. Essa relação adversária entre as duas redes leva ambas a aprender, adaptar-se e melhorar.

Com organizações como a OpenAI desempenhando agora um papel fundamental no avanço da IA generativa, vemos progressos ainda mais significativos na geração de respostas coerentes e contextualmente relevantes. Esse avanço só acelera à medida que cada vez mais usuários adotam as possibilidades de conteúdo gerado por IA, tanto pessoal quanto profissionalmente.

Para reiterar, a IA generativa opera com base no princípio do aprendizado de máquina por meio da aplicação de redes neurais, permitindo que a IA gere novo conteúdo a partir dos prompts fornecidos. Mas antes que um prompt seja introduzido, a IA precisa ser devidamente treinada por conjuntos de dados detalhados e abrangentes.

Enormes quantidades de dados relevantes são alimentadas nos algoritmos da IA, e vários engenheiros de IA e especialistas em aprendizado de máquina ajudam a IA a entender e classificar corretamente esses dados. Esses dados podem consistir em texto escrito, gráficos, imagens, código ou qualquer outro conteúdo relevante e serão a base da capacidade da IA de localizar padrões e gerar trabalho original. A IA generativa analisa essas informações, extrapola as regras subjacentes que regem o conteúdo e continua ajustando seus parâmetros à medida que novos dados são adicionados.

As primeiras versões da IA generativa usavam processos complexos de envio de dados que envolviam ferramentas especializadas, APIs (Application Programming Interfaces, interfaces de programação de aplicações), linguagens de codificação e extensivo treinamento em ciência da computação. Mas tudo isso está mudando; os recentes avanços estão se concentrando em melhorar a experiência do usuário. Em vez de trabalhar dentro das restrições de sistemas específicos, aqueles que interagem com as experiências atuais da IA generativa podem simplesmente descrever suas solicitações usando linguagem simples. Essa abordagem cria uma série de interações mais conversacionais com a IA e permite até mesmo que os usuários deem feedback à IA sobre problemas como estilo, tom e outros elementos que podem ser aplicados em iterações de conteúdo subsequentes.

Assim como em todas as formas de IA, a IA generativa está fortemente ligada ao aprendizado de máquina. Os algoritmos de aprendizado de máquina servem como base para o treinamento de modelos generativos na IA generativa.

Esses modelos aprendem padrões e recursos de grandes conjuntos de dados, permitindo que eles gerem novos conteúdos que se assemelham aos (mas são distintos dos) dados com os quais foram treinados. Os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que os sistemas generativos aprendam os padrões, os estilos e as distribuições subjacentes nos dados de treinamento. Esse conhecimento aprendido é então aproveitado para gerar novo conteúdo que exibe características semelhantes aos parâmetros originalmente fornecidos. Em outras palavras, a IA generativa permite criar algo totalmente artificial, mas que parece e soa como algo feito por um ser humano.

Os modelos de IA generativa são algoritmos sofisticados, treinados em grandes quantidades de dados e projetados para aprender padrões dentro dos dados para gerar novo conteúdo. Três notáveis modelos de IA generativa que recentemente ganharam atenção pública por seus recursos exclusivos são:

Apesar do risco de excessiva simplificação, não é totalmente incorreto dizer que a IA generativa pode desestabilizar seriamente ou até mesmo tornar obsoletas diversas funções e responsabilidades nos negócios ou, até mesmo, impactar grandemente setores inteiros: impulsionando a inovação, simplificando processos e transformando as operações de negócio, mas também possivelmente forçando certas organizações a se adaptarem às expectativas em constante mudança.

Mas a maioria dos especialistas acredita que os resultados positivos da IA generativa superam os riscos. E, embora ainda não tenhamos dados suficientes para prever com precisão quais setores provavelmente enfrentarão as maiores mudanças, os seguintes setores provavelmente serão aprimorados pela IA generativa:

• Aeroespacial
  A IA generativa é capaz de melhorar a eficácia das simulações de voo, otimizando a aerodinâmica e a eficiência de combustível e aprimorando os designs de aeronaves.

• Arquitetura
  Dando aos arquitetos o poder de criar análises estruturais detalhadas e, ao mesmo tempo, gerar opções de projetos inovadores para atender a critérios específicos, a IA generativa tem o potencial de mudar a forma como a arquitetura trabalha com a tecnologia.

• Automotivo
  Os componentes de veículos exigem projetos e testes extensivos para garantir melhor desempenho e, ao mesmo tempo, reduzir o peso (para melhorar a eficiência do combustível). A IA generativa auxilia em ambos os processos, aumentando a segurança e reduzindo custos.

• Marketing para o consumidor
  A IA generativa é capaz de analisar o comportamento do cliente e gerar esforços e recomendações de marketing personalizados com base no comportamento passado, nas preferências e em outros dados relevantes. Isso permite a publicidade direcionada e promove um maior engajamento do cliente.

• Defesa
  Assim como nos setores aeroespacial e automotivo, a IA generativa pode desempenhar um papel fundamental no projeto e no teste de componentes de novas tecnologias de defesa.

• Educação
  Cada aluno é único; a IA generativa pode ajudar os educadores a criar experiências de aprendizado pessoal que reconheçam essas diferenças, melhorando o engajamento dos alunos e ajudando a garantir que todos tenham acesso a um currículo de ensino que atenda às suas necessidades.

• Eletrônica 
  A IA generativa pode ser aplicada ao projeto de circuitos do setor de eletrônica. Incorporando aprendizados de projetos anteriores, a IA generativa pode desenvolver novos sistemas avançados e, ao mesmo tempo, aumentar a eficiência.

• Energia
  Com o aumento da demanda de energia em todo o mundo, o setor de energia está extremamente interessado na IA generativa para ajudar a melhorar a gestão da rede elétrica e a previsão do uso de energia.

• Engenharia
  Reduzir o desperdício de material, aumentar a eficiência energética, melhorar a qualidade dos produtos físicos e digitais – a capacidade de gerar e testar projetos pode reduzir consideravelmente os prazos de engenharia e ajudar os engenheiros a desenvolver projetos melhores.

• Entretenimento
  Da melhoria dos efeitos visuais em filmes e televisão à criação de histórias mais interativas em videogames, a IA generativa pode mudar completamente o setor de entretenimento.

• Finanças
  A IA generativa tem o potencial de melhorar o setor financeiro em ambos os lados do balcão, informando a avaliação de riscos, melhorando a detecção de fraudes e gerando recomendações de investimento personalizadas. Isso otimizará a modelagem financeira, ao mesmo tempo em que ajudará a realinhar o foco na melhoria das experiências do cliente.

• Saúde
  A crescente necessidade de serviços de saúde dedicados está ultrapassando o número de profissionais médicos treinados. A IA generativa permite que os médicos façam mais e ajudem um número maior de pessoas, oferecendo assistência na personalização de planos de tratamento e na obtenção de diagnósticos precisos. Além disso, a IA generativa pode melhorar outras áreas, como a análise de imagens médicas.

• Produção
  O setor de produção está sempre buscando oportunidades para reduzir custos e demandas de energia sem prejudicar a qualidade ou a quantidade dos produtos. A IA generativa pode ajudar a reprojetar e otimizar os processos para obter o custo ideal por unidade produzida, mantendo a ênfase no controle de qualidade. Além de apoiar o desenvolvimento de técnicas avançadas de produção, a IA generativa pode ser aplicada para criar programas educacionais de segurança mais eficazes.

• Farmacêutica
  A IA generativa é eficaz na descoberta de medicamentos e na triagem virtual de compostos. Isso possibilita acelerar a pesquisa, o desenvolvimento, os testes e a implantação de soluções farmacêuticas.

Com a sua capacidade de criar conteúdo inteligente, preciso e original sem qualquer “ajuda” dos operadores humanos, a IA generativa oferece inúmeros benefícios para as empresas em vários setores. Ao aproveitar o poder criativo da IA, os modelos generativos têm o potencial de impulsionar a inovação, simplificar os processos e desbloquear novas oportunidades. Os principais benefícios comerciais da IA generativa incluem:

A IA generativa pode otimizar processos, automatizar tarefas e reduzir custos operacionais, aumentando a eficiência em áreas como criação de conteúdo, otimização de design ou manutenção preditiva. Ao automatizar tarefas repetitivas ou demoradas que antes exigiam informações criativas, as empresas podem economizar recursos, aumentar a produtividade e alocar profissionais valiosos para esforços mais estratégicos.

Tradicionalmente, o atendimento e suporte ao cliente dependiam da interação direta individual, em que os agentes precisavam dedicar toda a sua atenção à resolução de problemas individuais dos clientes. A IA generativa permite que as empresas implantem chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA, capazes de fornecer suporte de nível humano em escala. Esses agentes com IA podem ajudar com consultas, oferecer soluções e até mesmo discutir opções de compra, aumentando a satisfação e a fidelidade do cliente. Ao automatizar o serviço de atendimento ao cliente, as empresas podem reduzir custos, melhorar as experiências gerais do cliente e permitir que seus agentes humanos treinados façam mais em menos tempo.

Gerar conteúdo personalizado, criar campanhas publicitárias direcionadas e compartilhar recomendações otimizadas de produtos com base nas preferências e no comportamento do cliente: a IA generativa oferece benefícios significativos de marketing. Ao oferecer estratégias de marketing personalizadas para compradores individuais, as organizações desfrutam de mais engajamento do cliente, melhores taxas de conversão e maior fidelidade à marca.

Cada uma das vantagens listadas acima leva a um benefício específico: aumentar a receita da empresa. A IA generativa abre novas oportunidades, permite que as empresas criem produtos e serviços avançados a um custo mais baixo, expande os recursos de suporte e atendimento ao cliente e oferece às organizações informações melhores sobre os riscos que ameaçam seus negócios – e tudo isso contribui para um maior sucesso financeiro.

Obviamente, a IA generativa tem um imenso potencial de otimizar e simplificar os processos de negócios e personalizar as interações com os clientes. No entanto, vale a pena reconhecer que a IA generativa tem sua parcela de risco e limitações. Aqui estão alguns possíveis problemas associados à IA generativa que as organizações precisam conhecer:

• Dificuldade de adaptação a novas circunstâncias
  Os modelos de IA generativa podem ter dificuldades de ajustar seus resultados a novas circunstâncias, exigindo refinamentos e ajustes contínuos para garantir relevância e precisão.

• Viés prejudicial
  Como os modelos de IA generativa são construídos com base em dados, eles podem trazer certos vieses desses dados de treinamento para seus resultados. As organizações devem ter políticas ou controles em vigor para detectar e abordar conteúdo tendencioso, de modo a não disseminar inadvertidamente preconceitos prejudiciais.

• Direitos de propriedade intelectual
  Ainda que avançadas, as IAs generativas de hoje ainda precisam de treinamento com dados disponíveis para produzir conteúdo. Isso cria um cenário turvo quando se trata de materiais protegidos por direitos autorais. As IAs dessas tecnologias podem usar propriedade intelectual que não pertence à organização matriz. Ao mesmo tempo, os usuários que compartilham informações confidenciais com a IAs podem descobrir que elas não são mais confidenciais e se tornaram parte do conjunto de dados da IA.

• Falta de transparência
  O foco recente na facilidade de uso e na entrada/saída semelhantes a uma conversa criou um ambiente em que pode ser difícil entender realmente como a IA generativa funciona e de onde vêm seus dados originais. Muitas organizações podem não querer aproveitar ao máximo a IA generativa sem antes terem uma imagem mais clara de seu funcionamento interno.

• Novos perigos para a segurança virtual
  Criminosos virtuais de todo o mundo já estão usando programas de IA generativa para atacar suas vítimas e contornar as camadas de segurança de forma mais eficaz. Os invasores podem até mesmo usar IAs corporativas como pontos de entrada no sistema, aproveitando as vulnerabilidades do programa para obter acesso a dados confidenciais. Acompanhar todos os avanços de segurança virtual e patches de vulnerabilidades pode ser a única maneira de combater essas ameaças crescentes.
  

• Possíveis problemas de precisão e adequação
  Os sistemas de IA generativa podem gerar respostas imprecisas ou não comprovadas. As “alucinações” da IA generativa, em que a IA pode simplesmente inventar respostas, representam questões importantes, especialmente em cenários que exigem precisão e validade completas. É fundamental avaliar cuidadosamente os resultados quanto à precisão, adequação e utilidade real antes de confiar ou distribuir publicamente qualquer informação produzida por uma IA generativa.

Ao incorporar a IA generativa às operações de negócio, é essencial adotar as práticas recomendadas que garantam uma utilização responsável e eficaz. Seguindo estas diretrizes, as organizações podem maximizar os benefícios da IA generativa e, ao mesmo tempo, reduzir riscos e desafios:

• Familiarizar-se com os modos de falha comuns e as soluções alternativas
  Os modelos de IA generativa podem exibir modos de falha em que o resultado pode introduzir erros ou não atender às expectativas. Estude os modos de falha comuns associados à ferramenta de IA generativa escolhida e desenvolva estratégias para resolver esses problemas. Isso pode envolver o refinamento de prompts de entrada, o ajuste de parâmetros ou o uso de técnicas de pós-processamento para melhorar a qualidade do conteúdo gerado.

• Manter a ética e cumprir os requisitos legais
  Em caso de dúvidas, preze a ética e a legalidade. Cumpra todas as regulamentações, leis de privacidade ou direitos de propriedade intelectual relevantes à situação. Implemente medidas para proteger dados confidenciais e a privacidade do usuário e avalie regularmente as implicações éticas do conteúdo gerado.

• Informar com transparência qual conteúdo é gerado por IA
  Para manter a transparência e garantir que os usuários estejam cientes de que estão interagindo com conteúdo gerado por IA, identifique claramente todo o conteúdo criado pelos sistemas de IA generativa. Isso ajuda a gerenciar as expectativas e promove a confiança dos usuários e consumidores.

• Verificar cuidadosamente a precisão
  Quando a precisão das informações for crítica, verifique e compare os resultados dos modelos de IA generativa com as fontes primárias. Isso ajuda a garantir a confiabilidade e a integridade do conteúdo gerado, especialmente em setores onde a precisão é essencial (como o setor jurídico ou de saúde).

• Atualizar-se
  A tecnologia de IA generativa está em constante evolução. Acompanhe avanços, pesquisas e práticas recomendadas da área e monitore continuamente o desempenho e os resultados dos modelos de IA generativa. Faça iterações nesses modelos e processos conforme necessário para melhorar a eficácia deles e lidar com quaisquer desafios que surjam.

• Cuidado com os vieses
  Como já foi abordado, os modelos de IA generativa podem inadvertidamente perpetuar preconceitos presentes nos dados de treinamento. Esteja atento para identificar e lidar com quaisquer prejulgamentos ou preconceitos que possam surgir no conteúdo gerado; avalie regularmente o resultado quanto a possíveis vieses e implemente medidas para mitigar o impacto deles.

Embora a IA generativa exista há décadas, seu recente crescimento em termos de capacidade e disponibilidade tem sido meteórico. À medida que essa tecnologia continua evoluindo, podemos prever o aumento de criatividade e inovação em praticamente todos os setores, permitindo resultados mais sofisticados e realistas em geração de conteúdo, design, composição musical, artes visuais e muito mais. A IA generativa também continuará impulsionando a personalização e a customização, criando recomendações extremamente focadas, experiências personalizadas e produtos exclusivos projetados para atender às necessidades de clientes individuais.

Nos próximos dez anos, podemos esperar que surjam recursos multimodais. Essa integração de modelos de vários domínios levará a resultados mais imersivos e interativos, transformando áreas como realidade virtual, realidade aumentada e experiências de realidade mista, para citar apenas alguns exemplos. Mas essa expansão não ocorrerá sem cautela; as considerações éticas serão o centro das atenções, concentrando-se em lidar com vieses, melhorar a transparência e garantir o uso responsável da IA generativa.

Além disso, os processos com suporte a IA generativa em si se tornarão mais simplificados, permitindo que essas IAs aprendam continuamente, adaptem-se em tempo real e tornem-se verdadeiramente mais “inteligentes”. Essa capacidade de adaptação tornará a IA generativa mais valiosa em ambientes dinâmicos e promoverá a colaboração homem-máquina. Embora desafios como detecção de viés e considerações éticas devam ser resolvidos, o futuro da IA generativa é promissor.

A IA generativa tem imenso poder e potencial, permitindo que as organizações aumentem a produtividade, facilitem fluxos de trabalho e criem experiências excepcionais para o cliente. No entanto, é essencial abordar o uso responsável de conteúdo gerado por IA, considerando os riscos e os desafios envolvidos. Para ajudar as organizações a aproveitar com eficiência os benefícios da IA generativa, a ServiceNow lançou o Controlador de IA generativa e o Now Assist for Search. Essas ferramentas integram perfeitamente os recursos de IA generativa à Now Platform^®, permitindo que os usuários aproveitem o poder da IA sem a necessidade de mudanças na plataforma ou integrações complexas.

Com o Controlador de IA generativa, as organizações podem conectar a Now Platform aos principais LLMs (large language models, modelos de linguagem em grande escala), como OpenAI, Azure e o LLM exclusivo da ServiceNow. Essas integrações permitem a utilização otimizada dos recursos de IA generativa dentro dos fluxos de trabalho existentes, permitindo funcionalidades de pesquisa aprimoradas, conversas personalizadas e melhores experiências para o usuário. O Now Assist for Search (desenvolvido com IA generativa) aprimora ainda mais os recursos de pesquisa, dando respostas mais específicas e diretas às consultas, garantindo que os usuários recebam as informações de que precisam com rapidez e precisão, preenchendo lacunas na experiência do cliente e proporcionando interações mais estáveis.

Além disso, a ServiceNow fez uma parceria recente com a Nvidia para desenvolver recursos de IA generativa mais abrangentes para empresas, expandindo a funcionalidade de IA da ServiceNow e oferecendo novas aplicações da IA generativa para departamentos de TI, equipes de atendimento ao cliente, funcionários, desenvolvedores e muito mais.

A IA generativa representa grandes oportunidades para empresas, mas também apresenta algum risco. Clique aqui para saber mais sobre como os recursos de IA generativa da ServiceNow podem transformar sua organização, ajudando a garantir que você não seja vítima dos perigos potenciais. Coloque a IA generativa para trabalhar em prol de sua empresa, mediante suas condições, e leve sua organização mais longe do que nunca.