IA Tradicional e IA Generativa: quais as principais diferenças?

A principal diferença entre IA Tradicional e IA Generativa é que o primeiro tipo de Inteligência Artificial apenas copia, imita ou reproduz algo que já existe ou que já foi feito. Já o segundo modelo tem a capacidade de criar coisas novas e originais a partir do que conseguiu aprender.

Quanto a isso, uma verdade precisa ser dita: independentemente de ser uma ou outra, a tecnologia mudou o dia a dia das pessoas e das empresas, inclusive o relacionamento entre elas.

Quer um exemplo? O relatório CX Trends da Zendesk, mostrou que 77% dos consumidores que interagem frequentemente com serviços de suporte dizem que IA/bots são úteis para problemas simples.

Outros 73% esperam mais interações com a IA no dia a dia, e também acreditam que a Inteligência Artificial melhorará a qualidade do atendimento ao cliente.

O que os agentes pensam sobre isso? Bem, se antes os profissionais achavam que a tecnologia tomaria seus postos de trabalho, atualmente eles a enxergam como uma forte e importante aliada.

Outra pesquisa da Zendesk (em inglês) revelou que a IA está transformando — para melhor — a função dos agentes de CX (experiência do cliente). 

Uma das constatações é o fato de que 70% dos entrevistados afirmam que os agentes utilizarão a realidade mista como base para resolver problemas complexos dos clientes nos próximos cinco anos.

Porém, entre IA Tradicional e IA Generativa, qual usar para chegar aos melhores resultados e atender as expectativas dos clientes? Continue a leitura para descobrir.

Qual a diferença da IA Tradicional e IA Generativa?

A principal diferença entre IA Tradicional e IA Generativa está no resultado que cada uma dessas tecnologias entrega. Na prática, a primeira Inteligência Artificial fornece análise e predição de dados; já a segunda, trabalha com a criação de novas informações

A IA Generativa, também conhecida pela sigla GenAI, é uma tecnologia que tem a capacidade de criar dados novos. Ela também pode gerar e produzir informações, conteúdos e até mesmo arte de maneira autônoma, a partir de um aprendizado prévio não supervisionado ou semi-supervisionado. 

Já a outra forma de Inteligência Artificial tem, como principal característica, o aprendizado supervisionado, que dá a capacidade de imitar, ou mesmo reproduzir, algo que já existe. Inclusive, essa é uma das principais limitações da IA Tradicional: não conseguir criar algo novo.

Características	IA Tradicional	IA Generativa
Objetivo Principal	Automatização de tarefas específicas e lógicas.	Criação de novos dados e conteúdo inovador.
Abordagem de Aprendizado	Baseada em dados históricos e regras predefinidas.	Utiliza o aprendizado por meio de redes neurais complexas.
Tomada de Decisões	Lógica predeterminada com base em parâmetros definidos.	Criação e tomada de decisões inovadoras e não determinísticas.
Geração de Conteúdo	Não é focada na geração autônoma de novos conteúdos.	Capaz de criar novas imagens, textos e outros dados.
Aplicações Comuns	Sistemas de recomendação, reconhecimento de padrões.	Arte generativa, criação de imagens sintéticas, entretenimento criativo.
Treinamento do Modelo	Geralmente requer grandes conjuntos de dados rotulados.	Pode ser treinada em dados não rotulados, permitindo maior autonomia.
Limitações Notáveis	Dependência de dados históricos, rigidez nas respostas.	Desafios éticos (deepfakes, por exemplo), e qualidade da geração.
Desenvolvimento de Algoritmos	Baseado em algoritmos clássicos e técnicas estatísticas.	Envolvimento de arquiteturas de redes neurais avançadas, como GANs.
Aplicações Éticas e Criativas	Predominantemente práticas e utilitárias.	Exploração de aspectos éticos e criativos na geração de conteúdo.
Perspectiva para o Futuro	Aprimoramento contínuo, focado em eficiência operacional.	Potencial para revolucionar criatividade e inovação em diversas áreas.

 

Como funciona a IA Generativa?

A IA Generativa funciona a partir de soluções machine learning, que é o conceito de aprendizado de máquina.

A partir desse recurso, o modelo de Inteligência Artificial consegue processar grandes quantidades de dados, tanto de textos quanto de imagens. Após esse processamento, a ferramenta está apta para aprender padrões complexos de dados e, em seguida, usar esse conhecimento para gerar coisas novas.

Tecnicamente falando, o processo se baseia nas Redes Generativas Adversariais (GANs). Trata-se de um tipo de rede neural artificial, usada para gerar dados novos e realistas.

Alguns bons exemplos de aplicações da IA Generativa na indústria a partir das GANs são:

• criação de conteúdos escritos, e também em formato de imagem, vídeo, músicas e outros para marketing e publicidade;
• processamento de imagens, a fim de eliminar imperfeições, recuperar o que está danificado ou criar algo novo;
• realização de pesquisas, entre outras aplicações.

E no dia a dia, diversas pessoas e empresas usam ferramentas baseadas em IA Generativa, tais como o ChatGPT, o Bard (chatbot de IA do Google) e Magenta Studio (gerador de música também do Google).

IA Tradicional e IA Generativa: qual a melhor?

Entre IA Tradicional e IA Generativa, podemos dizer que a segunda é a evolução da primeira. Porém, ambas têm seus pontos positivos e negativos.

A Inteligência Artificial Tradicional tende a ser vista como mais confiável e precisa. Por outro lado, é mais limitada no que diz respeito aos modos de uso e aplicações.

Já a Inteligência Artificial Generativa tem, como principais características, a criatividade e a versatilidade. E por ainda estar sendo explorada — ou seja, não mostrou o seu máximo — tem grande potencial de aplicabilidade e de resultados em diversos setores econômicos.

O que esperar do futuro da Inteligência Artificial no atendimento ao cliente?

Uma das pesquisas da Zendesk que citamos neste artigo, e que falava que a IA está transformando a função dos agentes de CX, revelou que os impactos poderão ser vistos em períodos de um, três e cinco anos.

Durante essa trajetória, agentes e soluções IA trabalharão em parceria, unindo forças para entregarem atendimentos de excelência.

Segundo a previsão do levantamento, os agentes atuarão como solucionadores de problemas, especialistas e condutores, enquanto as ferramentas de Inteligência Artificial, como importantes coadjuvantes e suporte desses cenários.

Inclusive, uma inovação na IA Generativa que tem a ver com o atendimento ao cliente e com a entrega de experiências melhores e mais satisfatórias para o público já está sendo usada por grandes companhias, como é o caso da Zendesk, que citamos logo na abertura deste artigo.

Como funciona a Inteligência Artificial da Zendesk?

A IA generativa da Zendesk foi desenvolvida pela OpenAI, a mesma do famoso ChatGPT, e tem, por objetivo, deixar o suporte ao cliente mais fácil. 

A ferramenta permite alterar o tom de voz, escrever automaticamente artigos de suporte e implantar bots que parecem agentes humanos atendendo, tudo isso em poucos cliques.

E sejam sinceros: os bots nunca foram tão úteis para prestar um atendimento de excelência aos clientes, concorda? 

Como esses “robôs” são criados a partir da IA Generativa, oferecem suporte aos clientes com linguagem natural e humana. Com isso, o nível de produtividade dos agentes aumenta e o autoatendimento fica muito mais inteligente!

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