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Inteligência Artificial generativa: o que é e como usar?

Por Zendesk

Última atualização em 12 dezembro 2023

Com as empresas cada vez mais dispostas a usar a IA para otimizar as ferramentas e melhorar os resultados, entender o que é inteligência artificial generativa é fundamental.

De maneira geral, o recurso é capaz de automatizar scripts, gerenciar bots e compreender nuances de tom de voz de forma efetiva. Soa como algo revolucionário, de fato, não é mesmo? 

A verdade é que o que podemos esperar para os próximos anos em termos de transformação digital é a adoção massiva de tecnologia nos processos rotineiros das empresas.

Não implementar soluções como inteligência artificial significa perder relevância no mercado, abrir mão de uma experiência do colaborador satisfatória e, consequentemente, entregar menos para o cliente. 

Prova do que estamos falando são as projeções de crescimento do setor. Para 2027, a expectativa é de que o mercado de IA chegue à casa dos US$ 407 bilhões

Afinal, há inúmeras maneiras de implementar a inteligência artificial em uma empresa. É possível otimizar o atendimento ao cliente, promovendo experiências mais positivas ou na parte de vendas, fazendo segmentações mais interessantes. E o seu uso vai muito além.

Até porque, as inovações não param. A cada momento, novas ferramentas e recursos vão surgindo, o que permite que, cada vez mais, as organizações alcancem seu máximo desempenho com integrações que potencializam os dois mundos: o humano e a IA.

Afinal, se tem um ponto que já entendemos sobre a inteligência artificial é que ela não está aqui para roubar empregos. De uma forma geral, o seu uso permite que as pessoas  trabalhem com atividades mais importantes, uma vez que a automação fica responsável por aquelas tarefas repetitivas.

Entretanto, como podemos ver, a aplicação da IA vai muito além disso. Para entender melhor sobre como usar a IA generativa na sua empresa, é fundamental conhecer o seu conceito, ver alguns exemplos e, então, avaliar as inovações. 

Quer saber mais sobre todos esses pontos? Então, continue a leitura!

O que é Inteligência Artificial generativa?

A Inteligência Artificial generativa (GenAI) são sistemas ou modelos que têm a capacidade de criar, gerar ou produzir novos dados, conteúdos ou arte de forma autônoma. 

De maneira geral, a IA generativa utiliza machine learning para processar uma enorme quantidade de dados visuais ou textuais e, em seguida, determina quais são as coisas mais propensas a aparecer próximas umas das outras.

Portanto, está relacionada à habilidade de um sistema em aprender padrões complexos a partir de conjuntos de dados de treinamento e, posteriormente, aplicar esse conhecimento para gerar novas instâncias que compartilham características semelhantes aos dados originais.

A generatividade na inteligência artificial pode ser expressa em diversas formas, como na criação de textos, imagens, músicas e até mesmo código de programação

A ideia é que a plataforma seja capaz de entender as nuances e padrões presentes nos dados de treinamento e, com base nesse entendimento, criar algo novo que se assemelhe ao estilo ou à estrutura dos exemplos fornecidos.

Esse conceito é fundamental para diversas aplicações, incluindo a criação de assistentes virtuais mais avançados, a geração de conteúdo criativo, a produção de arte digital e a resolução de problemas complexos em diversas áreas. 

Ou seja, essa é uma área que representa um avanço significativo no campo da IA, proporcionando inúmeras possibilidades para a automação criativa e a resolução de desafios complexos que exigem a capacidade de criar algo novo com base em experiências passadas.

Relação entre Modelos de Aprendizado Profundo, GANs e IA generativa

Uma rede adversária generativa (GAN) é uma arquitetura de aprendizado profundo. O conceito básico por trás das GANs é criar um modelo generativo capaz de gerar dados que se assemelham a amostras de um conjunto de dados real.

Para isso, consiste em dois componentes principais.

  • Gerador (Generator): cria novas amostras de dados que se assemelham às do conjunto de treinamento real. O objetivo do gerador é produzir dados que sejam indistinguíveis das amostras reais.
  • Discriminador (Discriminator): avalia se uma amostra é real (do conjunto de treinamento real) ou falsa (produzida pelo gerador). O discriminador é treinado para distinguir entre amostras reais e geradas.

O treinamento de uma GAN envolve uma competição entre o gerador e o discriminador. O gerador melhora constantemente sua capacidade de gerar amostras mais realistas, enquanto o discriminador melhora sua habilidade de distinguir entre amostras reais e geradas. 

Esse processo de treinamento continua até que o gerador seja capaz de criar amostras que são tão realistas que o discriminador não pode mais diferenciá-las das amostras reais.

Já dá para entender a relação entre esse modelo de aprendizado profundo (a GAN) e a IA generativa, não é mesmo? Afinal, as GANs têm aplicações em diversas áreas, como geração de imagens realistas, tradução de estilo de imagens, criação de arte generativa, geração de texto, entre outras. 

Agora, vamos conhecer algumas das principais aplicações de IA generativa para que você entenda melhor.

Principais exemplos de IA generativa

Não podemos negar que a inteligência artificial generativa está em alta, e é só conhecer os principais exemplos e aplicações para ter certeza disso. Veja alguns deles.

  • ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer), com seus diferentes modelos, é treinado em grandes quantidades de dados textuais, sendo capaz de gerar texto coeso e relevante. Respondem a perguntas, fazem a tradução de idiomas e até mesmo poderiam auxiliar na criação de histórias fictícias.
  • Bard: é o chatbot de IA do Google e o principal concorrente do ChatGPT. É possível pedir ajuda à ferramenta para executar tarefas como planejamento de rotina, produção de conteúdo, elaborar roteiros de viagem e resolução de problemas matemáticos.
  • DeepDream: originalmente projetado para identificar padrões em imagens, o DeepDream foi modificado para amplificar padrões existentes, resultando em imagens psicodélicas. Isso destaca a capacidade das redes neurais de encontrar e manipular padrões complexos em dados visuais.
  • StyleGAN: esse modelo é conhecido por gerar imagens extremamente realistas de rostos humanos. Ele aprende a representar e manipular características faciais de maneira impressionante, permitindo a criação de retratos convincentes de pessoas que não existem.
  • Magenta Studio: desenvolvido pela Google Magenta, o Magenta Studio usa modelos de aprendizado de máquina para criar música original. Pode gerar melodias, harmonias e ritmos automaticamente, além de permitir a interação em tempo real para experimentação musical.
  • DeepArt.io Video: esta aplicação estende os conceitos do DeepDream para vídeos. Aplica estilos artísticos a cada frame de um vídeo, criando uma experiência visual única e muitas vezes surreal.
  • Canva’s Color Palette Generator: ferramentas desse tipo analisam uma imagem e extraem automaticamente uma paleta de cores que complementam a imagem original. Isso é útil para designers gráficos que desejam criar projetos visualmente coesos.

Como dá para perceber, esses exemplos ilustram a versatilidade e a capacidade da inteligência artificial generativa em diversas áreas, mostrando como ela pode ser aplicada para criar conteúdos únicos e relevantes em diferentes domínios.

Como usar a IA generativa?

Se a intenção da sua organização é introduzir soluções de IA generativa, considere seguir as práticas recomendadas a seguir para aprimorar seus esforços.

Inicie com aplicações internas

  • Comece o processo de adoção de IA generativa desenvolvendo inicialmente aplicações internas.
  • Concentre-se na otimização de processos e na melhoria da produtividade dos funcionários.
  • Isso proporciona um ambiente controlado para testar os resultados, desenvolver habilidades e compreender a tecnologia.
  • Teste os modelos extensivamente e faça personalizações com base em fontes de conhecimento internas.
  • Proporcione uma melhor experiência para os clientes quando os modelos forem eventualmente utilizados em aplicações externas.

Aumente a transparência

  • Comunique de maneira clara todas as aplicações e resultados da IA generativa para que os usuários saibam que estão interagindo com a IA, não com humanos.
  • Exemplos incluem a IA se apresentando como tal ou destacando os resultados de pesquisa baseados em IA.
  • Permita que os usuários usem seu próprio critério ao interagir com o conteúdo, tornando-os mais proativos na identificação de imprecisões ou preconceitos nos modelos.

Implemente segurança

  • Estabeleça medidas de segurança robustas para evitar acesso não autorizado a dados confidenciais por meio das aplicações de IA generativa.
  • Envolve as equipes de segurança desde o início do processo para considerar todos os aspectos de segurança desde o início.
  • Por exemplo, a máscara de dados e a remoção de informações de identificação pessoal (PII) podem ser necessárias antes do treinamento do modelo com dados internos.

Teste extensivamente

  • Desenvolva processos de teste, tanto automatizados quanto manuais, para validar os resultados em uma variedade de cenários que o sistema de IA generativa pode enfrentar.
  • Empregue diferentes grupos de testadores beta para explorar as aplicações de maneiras diversas e documentar os resultados.
  • A realização de testes contínuos contribuirá para a melhoria constante do modelo, proporcionando maior controle sobre os resultados e as respostas esperadas.

Leia também: Evite essas três armadilhas da IA generativa — e o que fazer de acordo com os líderes de TI

Aplicações de IA generativa

A inteligência artificial generativa tem aplicações impactantes em várias áreas, como na geração de texto, no desenvolvimento de software, no design gráfico, na música e áudio e na conversação natural. Veja mais sobre cada aspecto.

Geração de texto

A IA generativa pode ser empregada na criação automática de textos em diversas situações. Por exemplo, ela pode ser utilizada para gerar conteúdo criativo, como histórias, poesias ou até mesmo scripts para vídeos. 

Além disso, é possível empregar essa tecnologia em tarefas mais pragmáticas, como a redação de relatórios automatizados, resumos de texto e até mesmo na criação de artigos para blogs.

Desenvolvimento de software

Na área de desenvolvimento de software, a IA generativa pode ser uma ferramenta valiosa. 

Ela pode ser utilizada para sugerir códigos, corrigir erros automaticamente, gerar documentação e até mesmo criar interfaces de usuário com base em especificações fornecidas. 

Design gráfico

No campo do design gráfico, a IA generativa pode ser empregada na criação automática de imagens, ilustrações e layouts. 

Ela pode ser programada para entender as preferências estilísticas do designer ou do cliente, sugerindo designs que atendam aos requisitos estéticos desejados. Isso agiliza o processo criativo e proporciona novas abordagens para a expressão visual.

Música e áudio

Na área de música e áudio, a IA generativa pode ser utilizada para criar composições musicais, gerar trilhas sonoras ou até mesmo sugerir arranjos. Algoritmos podem aprender estilos musicais específicos e produzir obras originais. 

Além disso, em áudio, a IA pode ser empregada na melhoria automática de qualidade, remoção de ruídos ou até mesmo na simulação de diferentes ambientes acústicos.

Conversação natural

Em interações de conversação natural, a IA generativa pode ser empregada para desenvolver assistentes virtuais mais sofisticados e contextuais. 

Ela pode entender melhor o contexto da conversa, fornecer respostas mais relevantes e até mesmo aprender com as interações para melhorar ao longo do tempo. 

Essa aplicação é crucial para melhorar a experiência do usuário em chatbots, assistentes pessoais e sistemas de atendimento ao cliente automatizado.

Inovações em IA

Para falar de inteligência artificial generativa, é interessante, também, considerar as suas inovações. E não podemos pensar nesse aspecto sem mencionar o IA da Zendesk, principalmente no atendimento ao cliente.

A IA generativa da Zendesk, desenvolvida pela OpenAI, torna tudo mais fácil. É possível alterar o tom, escrever automaticamente artigos de suporte e implantar bots que parecem pessoas, tudo com alguns cliques.

Além disso, não é mais necessário cuidar dos seus bots, pois, como são viabilizados por inteligência artificial generativa, oferecem suporte aos clientes com linguagem natural e humana.

Quais as vantagens de ter um chatbot IA com a Zendesk?

  • O chatbot para sites pode ser utilizado de diversas maneiras. Com toda essa versatilidade, o recurso traz consigo inúmeras vantagens, independentemente do segmento ou porte da empresa.
  • Entre os principais benefícios do chatbot da Zendesk, que têm tudo para ajudar também o seu negócio, estão os seguintes diferenciais da solução:
  • reduz o tempo de atendimento;
  • está disponível 24 horas por dia, nos 7 dias da semana;
  • favorece a geração e nutrição de leads;
  • contribui para gerar insights relevantes;
  • otimiza processos.

Leia também:Saiba como o chatbot da Zendesk como elevar o seu negócio

Zendesk: o melhor chatbot para sua empresa

Como você pode ver, a Zendesk oferece as melhores soluções de atendimento via chat, com uso de inteligência artificial generativa, possibilitando que você adicione um canal de conversação ao website ou aplicativo da sua empresa.

Além de conversar em tempo real com os consumidores, a ferramenta emite relatórios que viabilizam a análise do desempenho da sua equipe e do nível de satisfação dos clientes, entre diversas outras funcionalidades.

Com isso, pode-se reunir todos os canais de mensagem em um mesmo lugar, tornar as conversas mais dinâmicas e pessoais, controlar todas as interações, personalizar o atendimento e muito mais.

Essa é a chance que faltava para ter um chatbot de inteligência artificial para o seu negócio e aumentar a satisfação dos clientes!

Acesse a página do Zendesk e conheça todas as funcionalidades dessa ferramenta de atendimento.

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