Além da Automação: Como a inteligência artificial generativa está moldando o futuro da indústria

A Inteligência Artificial (IA) generativa é uma técnica que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para criar novas soluções a partir de dados existentes. Essa ferramenta é bastante utilizada na indústria para projetar medicamentos, chips, peças e soluções gerais, permitindo que as empresas acelerem o processo de design, reduzam custos e aumentem a eficiência e qualidade de seus produtos e serviços.

A IA generativa funciona por meio de redes neurais generativas adversativas, também conhecidas como GANs, que utilizam duas redes neurais - uma geradora e outra discriminadora - para aprender e gerar novos dados. A rede geradora cria dados, enquanto a discriminadora avalia a qualidade dos dados gerados. As redes trabalham em conjunto para melhorar a qualidade dos dados gerados até que sejam considerados satisfatórios.

Essa nova tecnologia pode criar imagens, músicas e textos com base em dados, possibilitando a criação de modelos de previsão de testes clínicos, identificação de padrões em exames médicos e auxílio no diagnóstico de doenças na área da saúde.

Em computação, pode-se gerar exemplos de códigos a partir de instruções de texto ou desenhar a arquitetura de um software. Algumas ferramentas conhecidas de IA generativa são DALL-E, Midjourney, Github Copilot, GPT-3 e GPT-4, Jasper, Bing Chat, Google Bard e ChatGPT, que podem ser classificadas como geradoras de imagens e de textos.

Segundo uma pesquisa recente conduzida pela IBM (International Business Machines), a adoção global de IA vem crescendo de maneira consistente em todo o mundo. No Brasil, 41% das empresas relataram ter adotado a tecnologia de forma ativa. Esses resultados destacam ainda mais a tendência de aceleração do crescimento da IA à medida que a tecnologia amadurece, tornando-se cada vez mais acessível e fácil de ser implementada.

Exemplos de aplicações que usam a inteligência artificial generativa

A inteligência artificial generativa tem diversas aplicações em diferentes áreas do conhecimento e da sociedade. Algumas delas são:

1. Design de medicações: A inteligência artificial generativa pode ajudar a descobrir novas medicações e materiais explorando muitas possíveis combinações de moléculas e propriedades. Segundo a Gartner, até 2025, mais de 30% das novas drogas e materiais serão sistematicamente descobertos usando técnicas de inteligência artificial generativa.

2. Ciência dos materiais: A inteligência artificial generativa também pode criar novos materiais com características físicas específicas, como condutividade, magnetismo ou resistência à corrosão. Isso pode ter um impacto positivo em vários setores, como automotivo, aeroespacial, defesa, médico, eletrônico e energético.

3. Design de chips: A inteligência artificial generativa pode otimizar o posicionamento dos componentes em chips semicondutores, reduzindo o tempo de ciclo de desenvolvimento do produto de semanas para horas. Isso pode melhorar o desempenho e a eficiência dos dispositivos e sistemas eletrônicos.

4. Marketing e mídia: A inteligência artificial generativa pode gerar conteúdos envolventes e personalizados para fins de marketing e mídia, como slogans, títulos, artigos, vídeos e imagens. A Gartner prevê que até 2025, 30% das mensagens de marketing outbound de grandes organizações serão sinteticamente geradas.

5. Desenvolvimento de software: A inteligência artificial generativa também pode escrever código para aplicações de software, baseado em descrições ou exemplos em linguagem natural. Isso pode acelerar o processo de desenvolvimento de software e reduzir os erros humanos.

10 pontos importantes sobre o uso da IA generativa nas empresas

Em novo relatório da KPMG a empresa de consultoria aborda possíveis casos de uso e oportunidades da inteligência artificial (IA) além de apresentar uma visão abrangente do mercado e dos modelos mais utilizados, mostrando como implementá-los nas organizações.

Leandro Augusto, sócio-líder de segurança cibernética e privacidade da KPMG no Brasil e América do Sul, ressalta o potencial transformador dessa ferramenta para as empresas. Ela possibilita a automação e execução de tarefas em diferentes linguagens com velocidade e eficiência sem precedentes. Esses modelos são aplicáveis em várias áreas, como tecnologia da informação, auditoria, recursos humanos, operações e outras funções de negócios. Além disso, eles podem ser um ponto de partida para a criatividade humana, gerando ideias inovadoras e criativas.

O relatório da KPMG realça a importância de compreender e explorar o potencial da inteligência artificial generativa, destacando seu poder para impulsionar a eficiência e produtividade das empresas. Ao fornecer insights sobre casos de uso, oportunidades e os modelos mais relevantes, a KPMG auxilia as organizações a aproveitarem ao máximo essa tecnologia inovadora. Com uma abordagem estratégica e orientada para o futuro, o relatório apoia as empresas na adoção e aplicação bem-sucedida da inteligência artificial generativa em suas operações e estratégias de negócios

Dez considerações sobre o uso da inteligência artificial generativa nos negócios:

1. As soluções de IA generativa mais comuns podem ser divididas em cinco categorias: geradores de conteúdo, extratores de informações, chatbots inteligentes, tradutores de linguagem e geradores de código;

2. 2. Os modelos generativos de inteligência artificial podem resumir artigos, redigir e-mails e produzir imagens e vídeos. Treinados por humanos, eles têm as habilidades de conversação para, por exemplo, responder a perguntas de acompanhamento, admitir erros, contestar suposições incorretas e filtrar ou rejeitar solicitações inadequadas;

3. 3. O ChatGPT é um robô treinado a partir de instruções humanas. O modelo inicial desse recurso (GPT-3 5) tinha 175 bilhões de parâmetros e foi treinado com mais de um milhão de conjuntos de dados ou 500 bilhões de tokens (palavras ou palavras fragmentos). O GPT-3 5 não estava conectado à internet e foi treinado com dados até setembro de 2021. O GPT-4, o novo grande modelo multimodal da OpenAI, evoluiu para uma opção que utiliza uma linguagem ainda mais avançada;

4. 4. Os modelos de IA generativa são usados em várias funções de negócios, desde tecnologia da informação, recursos humanos e operações, para finanças, auditoria, jurídico e marketing. Aplicações adequadas incluem elaboração de propostas, desenvolvimento e teste código e extrair e resumir informações complexas;

5. 5. A inteligência artificial generativa usa entradas de dados ou parâmetros para aprender e construir conhecimento. A menos que você restrinja explicitamente o provedor de aplicativos, esses dados podem ser usados para responder a uma solicitação de outra pessoa, possivelmente expondo as informações proprietárias de uma organização ao público;

6. 6. Dependendo de como você usa e implementa a inteligência artificial generativa, as atividades podem expor propriedade ou segredos comerciais e expor a organização ao risco de fraude. É importante estar atento e certificar-se de que a empresa não está usando o recurso de forma que viole as leis aplicáveis (incluindo leis de privacidade), clientes acordos ou normas profissionais;

7. 7. A cópia de informações ou códigos produzidos pela inteligência artificial em qualquer produto pode constituir direitos autorais ou violação de propriedade intelectual. Isso pode causar danos legais e à reputação da sua organização;

8. 8. Esperamos que as versões de código aberto continuem a ser integradas em muitas aplicações, sistemas e processos comuns, desde navegadores de internet até tecnologia conectada;

9. 9. A criação de diretrizes de uso seguro na empresa organização é fundamental para ajudar a garantir a utilização eficaz de aplicações generativas de inteligência artificial. A organização também deve capacitar pessoal para utilizar essa ferramenta já que o traz considerações únicas que esse recurso sozinho não pode replicar;

10. 10. A KPMG adota uma abordagem responsável para projetar, construir e implantar sistemas de inteligência artificial de maneira segura, confiável e maneira ética. Essa abordagem ajuda as empresas a acelerar o valor para consumidores, organizações e sociedade.

A economia de tempo também é uma das vantagens da IA na transformação dos negócios. Muitas tarefas que costumavam consumir horas de trabalho manual, agora podem ser realizadas em minutos com a ajuda de sistemas tecnológicos. Esse benefício libera tempo para os colaboradores se concentrarem em tarefas de maior valor, como a tomada de decisões estratégicas e a inovação.

Conclusão

A inteligência artificial generativa é uma técnica poderosa e versátil que pode criar novos e originais conteúdos a partir de dados existentes. Ela tem diversas aplicações em diferentes áreas do conhecimento e da sociedade, incluindo a indústria. Ela pode trazer vários benefícios para o setor industrial, como redução de custos e tempo, aumento de produtividade e rentabilidade, estímulo à inovação e à criatividade. No entanto, ela também apresenta alguns desafios e riscos que precisam ser considerados como responsabilidade e ética. A inteligência artificial generativa não é apenas um conceito futurista; ela já está aqui e mudando a indústria.

Por: Rodrigo Portes

Diretor de Vendas | Diretor Comercial | Gerente Nacional de Vendas | Gerente de Vendas Sênior | Mentor | Palestrante | Autor | Transformação Digital | Indústria 4.0

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