Para cada problema, uma IA diferente<\/strong>
<\/p>\n\n\n\nNa realidade, a IA est\u00e1 presente h\u00e1 muito mais tempo do que o senso comum considera \u2013 se pensarmos como um grande marco da IA o aparecimento do ChatGPT no ano passado. Existem diferentes tipos de intelig\u00eancia artificial e cada uma delas tem a capacidade de resolver um tipo de problema.<\/p>\n\n\n\n
H\u00e1 no mercado o machine learning, usado em diferentes setores produtivos h\u00e1 alguns anos; a IA tradicional, tamb\u00e9m chamada de preditiva, usada para trabalhos com dados estruturados e identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es passados para prever eventos futuros; e a IA generativa com tecnologias como a PLN (processamento de linguagem natural) e a LLM (large language model, em portugu\u00eas, grande modelo de linguagem), ideal para trabalhos que demandam a gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fados, como textos, imagens, v\u00eddeos e respostas a perguntas simples ou complexas.<\/p>\n\n\n\n
Existe ainda uma corrida para se alcan\u00e7ar a nomeada Intelig\u00eancia Artificial Geral (IAG), que s\u00f3 dever\u00e1 estar em opera\u00e7\u00e3o na pr\u00f3xima d\u00e9cada. A IAG aproxima os computadores aos humanos e oferece \u00e0 IA a capacidade de aplicar um conceito de uma \u00e1rea do conhecimento em outro cen\u00e1rio e a habilidade de entender um t\u00f3pico novo e se aprofundar no tema sem precisar ser treinada por um humano.<\/p>\n\n\n\n
Mas j\u00e1 \u00e9 poss\u00edvel ter uma certeza: aqueles que ainda n\u00e3o incorporaram a ferramenta em sua empresa podem estar perdendo espa\u00e7o para a concorr\u00eancia. Segundo a pesquisa Augmented work for an automated AI-driven world, da IBM, 87% dos executivos esperam que o trabalho das pessoas seja aumentado com a ajuda da tecnologia e as empresas que a incorporaram em seus processos tiveram um crescimento de 36% na receita em compara\u00e7\u00e3o com seus pares.<\/p>\n\n\n\n
A tend\u00eancia \u00e9 que cada vez mais a tecnologia seja incorporada nos diferentes setores da economia. O estudo Forecast Analysis: Artificial Intelligence Software, 2023-2027, Worldwide, da consultoria norte-americana Gartner, aponta que os gastos globais em softwares de intelig\u00eancia artificial (IA) aumentar\u00e3o de US$ 124 bilh\u00f5es em 2022 para US$ 297 bilh\u00f5es em 2027 e o mercado crescer\u00e1 a uma taxa de anual de 19% nos pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n\n\n\n
Solu\u00e7\u00e3o estrat\u00e9gica para o crescimento<\/strong>
<\/p>\n\n\n\nA intelig\u00eancia artificial \u00e9 usada no Brasil por pequenas a grandes empresas em setores como a ind\u00fastria de transforma\u00e7\u00e3o; constru\u00e7\u00e3o; com\u00e9rcio; transporte, armazenagem e correio; alimenta\u00e7\u00e3o; comunica\u00e7\u00e3o; nas artes, cultura, esporte e recrea\u00e7\u00e3o, entre outros servi\u00e7os.<\/p>\n\n\n\n
Segundo uma pesquisa do Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informa\u00e7\u00e3o (Cetic.Br), de 2023, 47% das empresas brasileiras j\u00e1 usam a IA nos processos de marketing e vendas; 32% na produ\u00e7\u00e3o; 37% na organiza\u00e7\u00e3o administrativa e de neg\u00f3cios; 39% na gest\u00e3o; 32% na log\u00edstica; 43% na seguran\u00e7a digital; e 34% na gest\u00e3o de recursos humanos e recrutamento.<\/p>\n\n\n\n
No consumer experience (CX), por exemplo, a nova tecnologia j\u00e1 possibilita a bots e a chabots interagirem com os clientes usando uma linguagem mais natural e interpretando sua demanda para dar o direcionamento mais adequado ao atendimento. A IA tamb\u00e9m apoia o profissional que atende o cliente oferecendo informa\u00e7\u00f5es como a \u00faltima vez que o usu\u00e1rio interagiu com a empresa, o meio de contato escolhido (liga\u00e7\u00e3o, chat, mensagem de texto ou whatsapp), a inten\u00e7\u00e3o do contato e o resultado da solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
No setor de recursos humanos, a IA \u00e9 usada em processos de recrutamento e sele\u00e7\u00e3o e ajuda o recrutador a selecionar curr\u00edculos. O sistema faz uma an\u00e1lise pr\u00e9via e cruza os dados entre informa\u00e7\u00f5es e palavras-chaves do curr\u00edculo e seleciona os profissionais que mais se encaixam na fun\u00e7\u00e3o. A tecnologia ainda pode ser usada na elabora\u00e7\u00e3o dos testes de recrutamento e para avaliar o perfil e hist\u00f3ricos dos colaboradores e sugerir treinamentos para desenvolver suas habilidades.<\/p>\n\n\n\n
Na \u00e1rea financeira, a IA permite otimizar o processamento de faturas, atividade burocr\u00e1tica, que consome muito tempo, ela ajuda a identificar potenciais riscos e cen\u00e1rios futuros na avalia\u00e7\u00e3o da gest\u00e3o financeira, nos riscos relacionados a empr\u00e9stimos, nas decis\u00f5es de concess\u00e3o de limite de cr\u00e9dito e na verifica\u00e7\u00e3o de fraudes, por meio da identifica\u00e7\u00e3o de erros de pagamento.<\/p>\n\n\n\n
Escolhendo o modelo ideal<\/strong>
<\/p>\n\n\n\nA IA j\u00e1 gera benef\u00edcios ao setor produtivo, mas antes de escolher qual das tecnologias adotar \u00e9 necess\u00e1rio entender qual \u201cdor\u201d precisa ser eliminada. Isso pode n\u00e3o ser uma tarefa simples e buscar um parceiro torna o processo mais f\u00e1cil e ajuda a economizar centenas de milhares de reais e meses de trabalho.<\/p>\n\n\n\n
Muitas vezes gestores e colaboradores podem j\u00e1 estar acostumados com uma atividade repetitiva que consome tempo e o olhar de um especialista externo ajuda a compreender como esse problema e outros processos podem ser solucionados com a IA certa para o trabalho ou mesmo combinando o uso de machine learning, IA preditiva e generativa.<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso em muitos casos para se extrair o potencial m\u00e1ximo da tecnologia \u00e9 necess\u00e1rio realizar algumas “especializa\u00e7\u00f5es”. Este processo, feito na IA generativa, pode ser feito por meio do fine-tuning, que envolve o treinamento de um modelo j\u00e1 existente a partir de um conjunto de dados espec\u00edficos, incluindo a inser\u00e7\u00e3o de exemplos e demonstra\u00e7\u00f5es de como realizar determinada tarefa.<\/p>\n\n\n\n
Outro m\u00e9todo usado \u00e9 o RAG (Retrieval-Augmented Generation, em portugu\u00eas, Gera\u00e7\u00e3o Aumentada de Recupera\u00e7\u00e3o), onde a IA \u00e9 conectada a um reposit\u00f3rio de conhecimento com base nos dados da pr\u00f3pria empresa, que utilizar\u00e1 a ferramenta, e a atualiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dessa base de informa\u00e7\u00f5es ajuda a melhorar sua precis\u00e3o factual.<\/p>\n\n\n\n
Por fim, \u00e9 poss\u00edvel dizer, com certeza, que a IA j\u00e1 tem sido aplicada em diversas \u00e1reas \u2013 desde iniciativas privadas, at\u00e9 projetos p\u00fablicos ao redor do mundo. A IA \u00e9 uma \u00e1rea em constante evolu\u00e7\u00e3o, que gera novos conhecimentos e inova\u00e7\u00f5es, que resolvem problemas complexos e desafiam as capacidades humanas, que criam novos produtos e servi\u00e7os, que atendem \u00e0s necessidades e \u00e0s expectativas dos consumidores. Portanto, \u00e9 preciso reconhecer e valorizar o potencial e a efetividade da IA, e n\u00e3o duvidar ou desacreditar da tecnologia.<\/p>\n\n\n\n
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