Embora temas relacionados ao uso da inteligência artificial estejam em evidência, existem dúvidas sobre conceitos e aplicabilidade desta tecnologia. Neste artigo nós vamos explicar as principais definições e abordagens técnicas e práticas envolvendo a inteligência artificial preditiva e a generativa para que você entenda as semelhanças e diferenças.
Definição
A inteligência artificial, de forma mais ampla, pode ser definida como uma tecnologia capaz de reproduzir funções cognitivas que são realizadas por nós, seres humanos. Isso está intrinsecamente relacionado a inteligência e a capacidade do raciocínio humano. A inteligência artificial possui um campo de estudo muito amplo e envolve um vasto sistema, conjunto e subconjuntos de tecnologias com a finalidade de aprender a solucionar problemas complexos. Inteligência artificial e Machine Learning são intercambiáveis, sobretudo quando se fala de Big Data.
A IA preditiva, como o próprio nome sugere, é utilizada para tentar antecipar ou prever eventos futuros com base em análise de dados, podendo inclusive combinar múltiplas fontes de informação. A inteligência artificial preditiva é adequada para extrapolar o futuro, ajudando na tomada de decisão em ambientes complexos onde há muitas variáveis envolvidas. Isto permite ver as tendências que se aproximam ou prever riscos e suas soluções, entre outras coisas.
Já a IA generativa é adequada para gerar, ou criar, conteúdos diversos. A inteligência artificial generativa é fundamentada no aprendizado de máquina (machine learning). Com a explosão no surgimento de ferramentas no formato de prompt como ChatGPT e Bard do Google (que recentemente foi renomeada para Gemini), a IA generativa tem se tornado cada vez mais acessível aos usuários comuns, que não precisam ser engenheiros para lidar com a tecnologia, para gerar imagens, textos e novos conteúdos diversos. A inteligência artificial generativa está muito associada à criatividade, ou suporte a ela.
| IA Preditiva | IA Generativa |
| Aplicada para a previsão de eventos futuros | Aplicada para a criação de novos conteúdos |
| Utilizada para identificar padrões e fazer previsões | Utilizada para gerar imagens realistas e outros tipos conteúdos |
| Baseia-se em modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) | Baseia-se em redes neurais e aprendizado de máquina (machine learning) |
Benefícios, Abordagens e Casos de Uso
A IA preditiva pode ser empregada de diversas formas a fim de antecipar acontecimentos futuros, sempre com base em dados pregressos. Exemplos de aplicabilidade para inteligência artificial preditiva:
Gestão de estoque e vendas
No caso de empresas que precisam lidar com questões envolvendo estoque e logística, a inteligência artificial preditiva pode ajudar a identificar de forma mais precisa a sazonalidade, prever picos de demandas, entre outros fatores, combinando diferentes variáveis.
Manutenção preventiva
Neste caso é possível que a empresa recolha uma série de informações, com alta precisão, em negócios onde a realização de manutenção se faz necessária com certa regularidade em uma infraestrutura, como no funcionamento de máquinas, por exemplo.
No caso da IA generativa, os usuários recorrem a essa tecnologia para gerar conteúdos novos a partir de instruções, ou imputs. A Inteligência artificial generativa é treinada e constantemente aprimorada com base em informações com as quais é alimentada. A sua eficácia está diretamente relacionada com a qualidade dos dados que a alimentam. É especialmente útil para acelerar o processo criativo fornecendo idéias na produção de textos, imagens, e outros conteúdos, suportando escritores, artistas, designers, músicos etc. Alguns exemplos de aplicabilidade para inteligência artificial generativa:
Testes de riscos
No caso de setores financeiros, por exemplo, a IA generativa pode auxiliar no teste de modelos de riscos de crédito, gerando dados falsos para que os modelos sejam testados.
Desenvolvimento de softwares
A IA generativa pode auxiliar programadores na geração de código e com isso acelerar o tempo de desenvolvimento e reduzir erros e otimizar testes e correções de bugs, por exemplo.
Suporte ao cliente
A IA generativa pode otimizar os processos de atendimento e suporte a clientes fornecendo respostas com maior agilidade e personalizadas de acordo com uma série de variáveis. Também pode interagir através de chatbot e extrair informações relevantes das conversas, sendo elas através de áudio e/ou texto. Com isso o fluxo de atendimento é constantemente calibrado e otimizado, tornando a experiência do cliente mais agradável, reduzindo atritos.
Questões éticas e cuidados envolvendo inteligência artificial
Com o rápido avanço e o constante ganho de penetração que ocasiona no aumento do uso por usuários diversos, muito se discute sobre a ética envolvendo o uso da inteligência artificial, sobretudo a generativa. Existem uma série de nuances e cuidados que devem ser ponderados e cuidadosamente avaliados. Podemos citar um dos mais importantes que é a governança.
Governança para Inteligência Artificial
Mitigar riscos inerentes ao uso de qualquer tecnologia é primordial para todas as empresas. Sobretudo em setores que são altamente regulamentados como os de saúde e serviços financeiros – citando apenas estes dois como bons exemplos. Estabelecer padrões de governança para o uso de inteligência artificial, tanto preditiva quanto generativa, além de evitar a violação de dados, inibe possíveis atividades não éticas.
A governança para IA inclui monitorar as atividades, além de criar toda a documentação do modelo de IA. Pipelines de auditoria são fundamentais para garantir que a inteligência artificial seja constantemente testada, aprimorada e como ela se comporta ao longo do tempo de seu ciclo de vida. Cabe a governança abalizar quaisquer aspectos envolvendo riscos potenciais, antes de colocar a aplicação em produção.
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