Como em todo surgimento de uma nova e promissora tecnologia, o hype em torno da aplicabilidade da inteligência artificial generativa, ou Generative AI, pode superestimar seus benefícios ou até mesmo atrapalhar o uso onde de fato ela realmente pode ajudar. O uso indevido da Gen AI, ou sem o mínimo de planejamento, pode sabotar seu projeto e seus resultados.
Em outra ocasião explicamos as semelhanças e diferenças entre Inteligência Artificial Preditiva e Generativa e agora vamos explicar quando usar e quando não usar a IA generativa.
Embora a IA generativa tenha explodido no final do ano passado, a curva de adoção, ou de experimentação, cresceu como em nenhuma outra tecnologia recente, tornando-se uma das técnicas de IA mais implantadas nos diferentes ambientes de negócios. Isso se deve ao fato de a Gen IA oferecer uma promessa de melhoria contínua e auto adaptação constante. No entanto, é preciso tomar alguns cuidados, pois pode ser que ela não seja a tecnologia mais adequada para a sua necessidade.
O uso equivocado da IA generativa pode impedir que sua empresa evolua na adoção e uso de outras técnicas de inteligência artificial. Isso porque a Gen AI não é uma bala de prata! A IA generativa é apenas uma parte de um amplo cenário de inteligência artificial que é bastante abrangente. Muitas empresas têm superestimado a Gen AI, não considerando que ela precisa ser combinada com outras técnicas alternativas para que possa fornecer resultados esperados.
Quando usar a IA Generativa
O primeiro passo é descobrir se Gen AI é adequada para o seu caso de uso. E um bom parceiro de negócios especializado pode te auxiliar neste processo, seja com planejamento estratégico ou até mesmo com a realização de uma POC ou MVP. Isso é importante porque alguns casos de uso não são adequados para a IA e não devem ser considerados.
Dependendo da sua necessidade, modelos não generativos de IA podem ser mais adequados. Por isso é importante ter clareza dos casos de uso onde a inteligência artificial generativa é altamente útil, pouco útil ou dificilmente útil.
Exemplos:
- Altamente útil: a Gen AI é altamente recomendada para a geração de conteúdo, geração de novas idéias, interfaces de usuário conversacionais, descoberta de conhecimento.
- Um pouco útil: Quando você precisar de modelos de segmentação/classificação, detecção de anomalias ou monitoramento, sistemas de recomendação, percepção, automação inteligente. Nestes casos, modelos de machine learning ou outras técnicas de inteligência artificial são mais adequadas.
- Dificilmente útil: Previsão, planejamento, inteligência de decisão, sistemas autônomos. Aqui também outras técnicas de IA são mais recomendadas.
Técnicas alternativas de Inteligência Artificial
Como você pode ver, a Gen AI não é a única solução para todos os problemas e você precisa considerar outras técnicas alternativas. Machine learning, deep learning, simulação, IA heurística, análise preditiva, etc. Começar por uma técnica de IA mais simples pode te ajudar a mergulhar na IA generativa de forma inteligente e adequada para o seu desafio de negócio. Isso porque são menos arriscados, menos caros e com uma curva de aprendizado e compreensão menor.
Combinando Gen IA com outras técnicas de inteligência artificial
É importante que você saiba que as diferentes técnicas de IA não são excludentes ou exclusivas. Isso significa que elas podem ser combinadas para atender a sua necessidade específica, ajudando na redução de custos e aumentando a transparência e o desempenho. E o mais interessante é que essa combinação não tem limites.
Veja alguns exemplos de combinação modelos Gen AI com outras técnicas de inteligência artificial:
- Sistemas baseados em regras e modelos Gen AI para chatbots, bots de interação e geração especializada de linguagem natural
- Modelos não generativos de machine learning e Gen AI para segmentação e classificação, geração de dados sintéticos e visão computacional
- Modelos de simulação e Gen AI para aceleração de simulação
- Otimização/pesquisa e modelos Gen AI para pesquisa empresarial
- Gráficos e modelos Gen AI para gerenciamento de conhecimento e geração aumentada por recuperação
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