IA Generativa: O Futuro da Criatividade e Inovação

A IA generativa é uma verdade para a qual não se pode mais fechar os olhos, uma das aplicações mais bem-sucedidas das inteligência artificial no mercado de trabalho.

Trata-se de um mercado que, até 2030, deve aumentar quase 10 vezes, saltando de US$ 36,06 bilhões para assombrosos US$ 356,10 bilhões.

Os exemplos de IA generativa estão aí para provar o valor da tecnologia.

E é sobre eles que vamos falar agora, neste teor que traz os seguintes tópicos:

• O que é uma IA Generativa?
• Uma vez que funciona uma IA Generativa?
• Principais modelos de Ia Generativa
  • Grandes modelos de linguagem
• A evolução da IA Generativa
• Qual é a relevância das IAs Generativas?
• Impactos das IAs Generativas
• Qual a diferença entre IA e IA generativa?
• Uma vez que uma IA Generativa é treinada?
• Principais aplicações da IA Generativa
• Exemplos de IA Generativa
• Quais são os desafios da IA Generativa?

Avance na leitura e descubra mais sobre o que ela pode fazer por você.

Leia também:Entenda o Marketing Estratégico para Impulsionar Seu Negócio

O que é uma IA generativa?

Poder ser considerada porquê uma IA generativa toda plataforma desenvolvida com inteligência artificial capaz de gerar teor.

Podem ser textos, imagens, músicas ou códigos, sempre a partir de padrões aprendidos em grandes conjuntos de dados.

Em vez de somente explorar dados, ela gera novas informações, imitando o estilo ou características dos dados de treinamento.

Uma vez que veremos neste item, há exemplos de IA generativa para geração dos mais variados formatos.

Eles incluem modelos que produzem textos coerentes, imagens realistas ou até mesmo novos designs e produtos, ajudando em tarefas criativas e automáticas.

Uma vez que funciona uma IA generativa?

Embora exista Machine Learning, ou seja, o estágio de máquina, uma plataforma de IA generativa não se desenvolve de forma 100% autônoma.

Para que ela possa funcionar, é necessário primeiro a mediação humana, finalmente, é para o nosso uso que ela é criada.

Confira logo as três etapas principais em um processo de desenvolvimento de uma IA generativa.

Treinamento

Uma IA precisa ser treinada para que possa responder aos chamados “prompts”, isto é, os comandos que os usuários inserem.

É preciso utilizar grandes volumes de dados para isso, muito porquê inserir na máquina os padrões linguísticos para que ela consiga dar feedbacks apropriados.

Ajuste

Até mesmo as IAs já desenvolvidas e treinadas precisam passar por ajustes, já que, sendo uma perceptibilidade, ela não pode parar de evoluir.

Para isso, é realizado o chamado fine tuning, ou ajuste fino, no qual a IA recebe novos dados, com a finalidade de melhorar sua capacidade de resposta em contextos mais elaborados.

Geração, avaliação e reajuste

Uma IA generativa precisa de constantes ajustes e aprimoramentos para que continue sendo capaz de gerar conteúdos e respostas atualizadas.

Já existem inclusive empresas que pagam para que pessoas ajudem nesse processo, por meio de plataformas de prestação de serviços remotas.

Principais modelos de IA generativa

Os exemplos de IA generativa mais conhecidos, porquê veremos mais adiante, são o ChatGPT e o Gemini, que pertencem à categoria de Large Language Model (LLM), ou Grande Padrão de Linguagem.

Mas essa não é a única categoria uma IA, já que elas também podem ser agrupadas conforme o seu “poder de queimação”. Veja na sequência.

Modelos básicos

As IAs generativas desenvolvidas a partir de modelos básicos são capazes de gerar conteúdos ou dados que servem porquê dados de ingressão.

Alguns desses modelos são:

• Redes Generativas Adversariais (GANs)
• Modelos de Transformadores (ex.: GPT, BERT)
• Autoencoders Variacionais (VAEs)
• Modelos Autoregressivos
• Modelos Diffusion
• Fluxos Normais (Normalizing Flows).

Grandes modelos de linguagem

Os LLMs se distinguem por terem uma sofisticada capacidade de compreender comandos verbais falados e escritos, respondendo de forma similar a um ser humano.

Eles são programados com bilhões de parâmetros, que são uma espécie de valor que se dá a cada comando para que possam entender e processar os prompts inseridos.

A evolução da IA generativa

A partir do que vimos, a IA generativa deve crescer a taxas muito altas nos próximos anos.

Depois de se solidar por meio dos já popularizados ChatGPT e Gemini, as IAs avançam a passos largos para produzir conteúdos cada vez mais realistas em outros formatos.

A IA generativa evoluiu rapidamente, transformando-se de modelos simples de geração de texto para sistemas avançados capazes de produzir imagens, música e até simulações de ambientes virtuais.

Não será surpresa alguma quando, daqui a poucos anos, pudermos observar a um filme inteiro feito com perceptibilidade sintético.

No porvir, podemos esperar uma integração ainda maior dessas IAs em nossas vidas cotidianas, com sistemas mais éticos e personalizados, capazes de colaborar de maneira mais eficiente e segura com os seres humanos.

Assim, a tendência é que a IA generativa se torne uma instrumento necessário para inovação e solução de problemas complexos.

Qual é a relevância das IAs generativas?

Ainda que o uso da IA generativa suscite certas polêmicas, é inegável que essa é uma instrumento de grande utilidade.

Entenda agora porque essa é uma tecnologia que, daqui para a frente, tende a lucrar cada vez mais força e relevância.

Para a sociedade

A evolução da tecnologia mostra que, com o tempo, a tendência é que o aproximação a serviços e bens antes restritos acabe por se popularizar.

Há poucas décadas, por exemplo, ter um computador em morada era um luxo para pouquíssimas pessoas.

A IA generativa é mais um passo nessa direção, ampliando o aproximação para a sociedade a uma série de possibilidades. Confira.

Mais aproximação à geração de teor

Se, antes da IA generativa, conteúdos porquê textos, imagens e fontes só podiam ser criados ou melhorados por designers, hoje, isso está ao alcance de qualquer um com um dispositivo conectado à web.

Potencial criativo liberado

O mercado de IA generativa cresce a um ritmo galopante, tanto que já existem sites agregadores, porquê o theresanaiforthat.com, em que se pode encontrar IAs para todos os gostos.

A originalidade agradece, já que, com tantas plataformas disponíveis, qualquer artista, profissional de geração e até leigos são capazes de dar asas à imaginação porquê nunca antes.

Abre portas para o empreendedorismo

Por mais que se diga que a IA generativa está tirando empregos, também é verdade que ela pode ser uma instrumento de trabalho.

Se muito utilizadas, as ferramentas disponíveis online podem servir para produzir e escalar negócios rapidamente, ajudando a edificar sites e os conteúdos neles inseridos.

Para as empresas

Levou um tempo até que o Google começasse a ser usado pelas empresas com fins comerciais.

Com a IA generativa deve sobrevir um pouco parecido, mas provavelmente em um ritmo muito mais rápido do que foi com o motor de procura.

Entenda a partir de agora porquê isso pode sobrevir, considerando a relevância das IAs nos negócios.

Melhora a experiência dos clientes

Uma das características da IA generativa é trabalhar com imensos volumes de dados.

Para as empresas, essa é uma capacidade fundamental para mapear o comportamento de compra de seus clientes.

As IAs já vêm colaborando para isso, ajudando a fazer cálculos ou a sugerir novas maneiras de melhorar a customer experience online e fisicamente.

Aumenta a produtividade dos funcionários

Existem empresas prestadoras de serviços que já utilizam a IA generativa porquê instrumento complementar em suas atividades.

É o caso das que usam IAs para fazer cálculos complexos ou para gerar relatórios a partir dos dados das suas vendas.

Com isso, os funcionários podem fazer mais tarefas em menos tempo, aumentando a produtividade universal.

Otimiza processos de negócios

Certos processos podem ser acelerados ou otimizados com a utilização da IA generativa.

Os que exigem cálculos certamente são os mais beneficiados, já que as IAs do tipo LLM são capazes de realizar contas complexas instantaneamente, inclusive estatísticas.

Economia de graduação

Outro mercê que as IAs generativas proporcionam é o de aumentar a escalabilidade de um negócio.

Uma vez que elas ajudam a automatizar uma série de atividades e tarefas, o resultado é mais espaço no orçamento para investir em melhores produtos e serviços.

Sem falar da segmento estratégica, que também pode ser trabalhada.

Impactos das IAs generativas

Praticamente todos os campos do conhecimento humano estão sendo de alguma forma impactados pela IA generativa.

As vantagens são muitas, principalmente para as empresas, que estão poupando recursos valiosos com a automação.

Por outro lado, os desafios da IA generativa não são poucos, tendo em conta os problemas inerentes a cada segmento.

Vamos entender melhor o que isso significa a seguir.

Ensino

Uma das áreas mais impactadas pelas IAs generativas é a da educação, não somente pela capacidade de gerar conteúdos, mas principalmente pelo nível de personalização que essa tecnologia proporciona.

Com alguns comandos, é provável produzir aulas inteiras de combinação com o nível de cada aluno, ajustando-as às suas necessidades.

Saúde

Antes mesmo do “boom” da IA generativa, a telemedicina já estava dando o que falar em razão das mudanças na maneira porquê são prescritos tratamentos e feitos diagnósticos.

Entre os muitos impactos da IA na saúde, destaca-se o aumento da capacidade de leitura de exames, em peculiar os de imagem.

Com a tecnologia, detalhes que poderiam passar despercebidos são detectados com muito mais rapidez e precisão.

Serviços financeiros

Uma vez que destaca um item da Febraban, a IA generativa no setor financeiro é uma revolução tão grande quanto foi a internet na dez de 90.

O principal impacto que já vem sendo percebido é no atendimento, com o uso de chatbots que, só no Banco do Brasil, são responsáveis por 12 milhões de contatos por mês.

Mídia e entretenimento

Não há limites para a originalidade quando se utiliza a IA generativa para produzir imagens, textos e vídeos.

O realismo de alguns desses vídeos é tão grande que existe uma preocupação crescente com o chamado deepfake porquê instrumento para praticar crimes e induzir a opinião.

Qual a diferença entre IA e IA generativa?

Lucidez sintético é o termo usado para se referir a toda e qualquer tecnologia em que uma máquina aja ou dê respostas utilizando um pouco muito próximo ao raciocínio humano.

Já a IA generativa é o campo da IA aplicada em que se desenvolvem plataformas e serviços online de geração de conteúdos multimídia.

Uma vez que uma IA generativa é treinada?

Se a IA generativa é fascinante, ao saber porquê uma IA generativa é treinada ficamos ainda mais estupefatos ao saber o modo como essa tecnologia é desenvolvida.

Para o seu treinamento, são usadas grandes quantidades de dados, porquê textos, imagens ou sons.

O protótipo aprende padrões e relações nesses dados através de redes neurais profundas, ajustando seus parâmetros por meio de processos porquê backpropagation e otimização.

Durante o treinamento, a IA ajusta suas previsões para gerar novas informações semelhantes aos dados originais.

Esse processo exige enormes recursos computacionais e refinamentos constantes para melhorar a precisão e a originalidade do protótipo.

Basicamente, estas são as fases principais:

• Coleta de dados
• Pré-processamento dos dados
• Treinamento inicial (arquitetura do protótipo e ajuste de parâmetros – backpropagation)
• Aprimoramento com fine-tuning
• Avaliação e validação
• Implementação e iteração
• Inserção de filtros de teor, minimização de bias e justificabilidade das saídas.

Principais aplicações da IA generativa

Saber porquê uma IA generativa é treinada nos dá uma novidade visão sobre essa tecnologia revolucionária.

Conheça a seguir as principais aplicações e de que forma elas vêm sendo utilizadas por leigos e até profissionais em suas rotinas.

Textos

As LLMs são certamente as IAs “do momento”.

Plataformas porquê o Gemini e o ChatGPT já contam com mais de 2 bilhões de usuários ativos, com o Brasil respondendo por 5,16% do tráfego global.

Um dos motivos para tamanho sucesso é a extrema facilidade em utilizar os serviços. Basta fazer uma pergunta e a resposta vem sob medida.

Imagens

Existem ainda as IAs generativas que geram imagens, entre as quais se destacam Leonardo.ai e Dall-E.

Para isso, basta o usuário gerar um prompt, descrevendo o tipo de imagem que deseja produzir, podendo ser, dependendo da plataforma, em um estilo pré-definido.

Vídeos

Talvez uma das mais surpreendentes aplicações da IA generativa seja a geração de vídeos.

Eles podem ser gerados a partir de comandos inseridos pelo usuário ou, porquê na plataforma Kling, serem gerados a partir de uma imagem.

Códigos

As IAs generativas também ajudam programadores e pessoas leigas a desenvolver seus próprios códigos de programação.

É provável produzir sites, aplicativos e quase todo tipo de programa com suas funções, usos e propósitos.

Portanto, se você tem uma teoria para um aplicativo ou uma instrumento que dependa de conhecimentos em programação, com a IA generativa seus problemas acabaram.

Música

A originalidade nas IAs não se aplica somente para conteúdos escritos e imagens.

Músicos também podem se beneficiar dessa instrumento, criando músicas originais em plataformas porquê Canva e Loudly.

Vale lembrar que todos os sites de IA generativa são gratuitos, com segmento das funcionalidades restritas a usuários que pagam por mais recursos.

Modelagem 3D

Não bastasse toda a gama de conteúdos que podem ser criados online, existem também as plataformas de IA que permitem a geração de modelos em 3D.

É o que faz o site Edworking, que gera modelos 3D de subida qualidade e detalhados para os mais variados projetos.

Exemplos de IA generativa

Já falamos delas anteriormente, mas será que você conhece a história das principais plataformas e sites de IA generativa?

Confira na sequência.

ChatGPT

O ChatGPT é uma IA desenvolvida pela OpenAI, baseada na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Lançado em 2020, é treinado em grandes volumes de texto para gerar respostas em linguagem procedente.

Ele evoluiu com versões mais avançadas, porquê GPT-4, que aumentou e aprimorou sua capacidade de compreensão e geração de texto

Gemini

Já o Gemini é um protótipo de linguagem avançado desenvolvido pelo Google DeepMind, lançado em 2023 e que combina técnicas de perceptibilidade sintético com estágio profundo para entender e gerar texto procedente, integrando capacidades multimodais.

Bing AI

Por sua vez, o Bing AI é uma perceptibilidade sintético desenvolvida pela Microsoft, integrada ao mecanismo de procura Bing.

Também lançado em 2023, utiliza a tecnologia do protótipo GPT-4 para melhorar pesquisas, gerar respostas e interagir com os usuários em linguagem procedente.

Quais são os desafios da IA generativa?

Uma vez que toda tecnologia revolucionária, não são poucos os desafios da IA generativa para agora e para o porvir.

Os principais deles são:

• Controle de qualidade
• Segurança e privacidade
• Dispêndio computacional
• Sustentabilidade
• Falta de compreensão contextual
• Uso malicioso
• Direitos autorais e moral.

Desfecho

A IA generativa representa um grande progressão, mas, porquê todo grande salto evolutivo da humanidade, é preciso cautela para que seu uso não sirva aos propósitos errados.

Para debutar a usar a IA generativa da melhor forma, defina claramente seus objetivos e escolha a instrumento adequada ao seu projeto.

Familiarize-se com as capacidades e limitações do protótipo escolhido, usando dados organizados e de subida qualidade para treinar ou ajustar a IA.

Experimente diferentes abordagens e refine os resultados com feedback contínuo.

Integrar a IA em fluxos de trabalho existentes e escoltar as atualizações tecnológicas também é necessário para maximizar seu potencial.

Um supimpa passo é saber o curso de extensão sobre as aplicações da inteligência artificial, da NATXOS.

Gostou de saber mais sobre a IA generativa?

No blog da NATXOS, você sempre fica a par dos principais assuntos do momento em tecnologia do dedo.