IA Generativa: conceitos por trás da tecnologia explicam sua aplicação em cada vez mais áreas e atividades. Saiba mais
A IA Generativa é um dos campos mais promissores da Inteligência Artificial. Diferentemente de outros modelos que se concentram em analisar e processar dados existentes, ela é capaz de criar novos conteúdos.
Sua capacidade de criação de conteúdo original decorre do acesso a padrões existentes, o que dá abertura a inúmeras possibilidades.
Este formato de IA consegue criar textos coesos, imagens realistas ou abstratas, além de vídeos e códigos de programação eficientes.
Portanto, trata-se de uma tecnologia que tem ampla aplicação. Ela se mostra útil para diferentes setores, como marketing, entretenimento ou desenvolvimento de software. Ela pode, em poucos minutos, cobrir uma tarefa que antes exigia horas de trabalho humano criativo.
Aliás, é exatamente isso que destaca este modelo de IA. Empresas de diferentes nichos a enxergam como um apoio em busca do aumento da produtividade e da redução de custos. Entenda como ela funciona e conheça exemplos de aplicação real desta tecnologia!
História e evolução da IA Generativa
A história da IA Generativa passa por diferentes evoluções tecnológicas. Elas permitiram o surgimento de modelos cada vez mais versáteis e capazes.
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GAN (Generative Adversarial Networks)
O desenvolvimento da IA Generativa moderna começa com o surgimento das Redes Adversárias Generativas (GANs), em 2014. Elas introduziram um novo conceito inovador utilizando duas redes neurais que competem entre si: o gerador e o discriminador.
O gerador cria novos dados e o discriminador avalia se eles são reais ou gerados. Assim, com o passar do tempo, a rede neural do gerador melhora sua capacidade de criação de dados que enganam o discriminador. Isso levou a resultados cada vez mais realistas.
O modelo impactou diferentes áreas, mas se mostrou especialmente surpreendente na geração de imagens ao criar rostos humanos que não existem, mas que parecem incrivelmente realistas.
Desse modo, as GANs deram o pontapé para o surgimento de várias inovações encontradas hoje em áreas como a criação de deep fakes, que são vídeos falsificados, mas extremamente realistas.
Para um exemplo prático do uso de GANs, é possível citar a empresa NVIDIA. Ela utilizou a tecnologia com dupla rede neural para a criação de ambientes digitais de jogos, que passaram a apresentar texturas e paisagens que parecem reais. Isso economizou o tempo e os esforços na criação manual de tais detalhes gráficos.
VAE (Variational Autoencoders)
Pouco depois do surgimento das GANs, os Autoencoders Variacionais (VAE) entraram em cena. Eles são redes neurais que comprimem os dados de entrada em uma representação menor; depois, os expandem de volta para criar algo novo.
Enquanto as GANs são mais utilizadas para criar imagens realistas, os VAEs se voltaram especialmente para a geração de texto e em aplicações que pedem variação criativa, como a composição de melodias musicais.
Os VAEs foram usados no projeto MuseNet, uma IA desenvolvida pela OpenAI para gerar músicas. Ela cria, em questão de minutos, composições em diferentes estilos musicais e pode combinar influências de gêneros diferentes.
Modelos de difusão
Os modelos de difusão também fazem parte da história da IA Generativa. Eles criam imagens de alta qualidade ao eliminar o ruído de uma imagem gradualmente. Com isso, ele transforma o que inicialmente parece um borrão em uma imagem nítida, com detalhes.
Um exemplo de uso é a criação de obras de arte digitais que seguem um estilo artístico pré-determinado.
Os modelos de difusão permitem criar imagens que misturam estilos diferentes, como cubismo e surrealismo.
Transformer
Introduzidos pela primeira vez em 2017, os modelos Transformer revolucionaram o processamento de linguagem natural. Em consequência, também impactam a geração de texto, de imagem e de áudio por meio de IA.
Os Transformers têm capacidade de usar mecanismos de atenção para focar em diferentes partes dos dados de entrada. Assim, eles criam saídas que são mais coerentes e relevantes no contexto em que estão inseridas.
Eles são a base para muitos modelos, como o GPT-3 e o Bard, que geram textos coerentes a partir de instruções simples.
Este tipo de tecnologia pode realizar diferentes tarefas que antes requeriam conhecimento profundo, como criação de textos ou resumos de conteúdos complexos.
Conceitos fundamentais da IA Generativa
O patamar em que a Inteligência Artificial se encontra, hoje, decorre da evolução tecnológica representada pelo surgimento de diversos modelos ao longo dos últimos anos. A soma entre eles também estabeleceu os principais conceitos sobre os quais ela se apoia.
LLM (Large Language Models)
Os Modelos de Linguagem em Larga Escala, chamados simplesmente de LLMs, são uma categoria de modelos de IA treinados com uma abundância de dados textuais. Eles são capazes de entender e gerar textos precisos.
Isso é possível em razão do treinamento em larga escala, que permite que esses modelos aprendam padrões da linguagem humana e suas variantes. Desse modo, eles podem atuar na conversação, na escrita criativa e na tradução automática.
Uma aplicação bastante popular de LLMs corresponde aos chatbots utilizados no atendimento aos clientes.
Por meio deles, empresas criam assistentes virtuais que podem responder perguntas complexas naturalmente, de forma personalizada.
LLM e LLMO: entenda os conceitos dos modelos de linguagem
SLM (Small Language Models)
Os LLMs são poderosos e permitem uma ampla aplicação. Eles são complementados pelos Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs), que são treinados sobre conjuntos de dados menores.
Eles se dedicam às tarefas em que não há necessidade de gerar textos longos ou complexos, como respostas rápidas em assistentes pessoais ou comandos de voz simples.
Sua importância se apresenta especialmente em cenários nos quais os recursos computacionais são limitados.
Um exemplo de uso de SLMs é em assistentes virtuais presentes em dispositivos diversos, como a Siri, disponível em smartphones da Apple. Eles são rápidos e fornecem respostas diretas às perguntas dos usuários sem precisar processar grandes volumes de dados.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Embora os LLMs possam gerar texto de alta qualidade, eles nem sempre têm acesso a dados atualizados ou específicos. É aqui que entra o Retrieval-Augmented Generation, ou simplesmente RAG.
Trata-se de uma técnica que combina a geração de texto com a recuperação de informações. Basicamente, o modelo busca informações relevantes de uma base de dados ou de fontes externas.
Uma das aplicações deste modelo é em sistemas de atendimento ao cliente. Ele permite a busca por dados específicos sobre um produto ou serviço para, então, fornecer uma resposta personalizada e precisa ao consumidor.
AI Agents
Os Agentes de Inteligência Artificial também são um dos conceitos por trás da IA Generativa. Eles se dedicam à combinação entre ela com automação para executar ações no mundo real.
Ao invés de gerar um texto ou uma imagem, estes agentes podem tomar decisões, executar tarefas e interagir com outros sistemas autonomamente.
Por isso, podem levar à automação de processos empresariais e auxiliar na tomada de decisões com base em dados obtidos em tempo real.
Um bom exemplo da aplicação desta tecnologia está nas empresas de logística. Elas estão utilizando agentes de IA para otimizar rotas de entrega e acompanhá-las instantaneamente.
Eles consideram variáveis como trânsito, condições meteorológicas e mudanças nas demandas dos clientes para ajustar as rotas e otimizá-las.
Aplicações da Inteligência Artificial Generativa
A IA Generativa oferece múltiplas aplicações e pode ser utilizada em diversos setores. Confira algumas áreas onde ela já é uma realidade e como tem sido aplicada em cada uma delas.
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Geração de texto
A geração de conteúdo é, sem sombra de dúvidas, uma das aplicações mais populares da Inteligência Artificial Generativa. Plataformas como ChatGPT, EinsteinGPT e Vertex podem criar conteúdo textual original em questão de minutos.
A geração de texto pela IA Generativa permite a criação de artigos, resumos, e-mails automatizados, textos criativos e até diálogos para chatbots de atendimento ao cliente.
Esses sistemas são capazes de entender os contextos em que estão inseridos, mesmo com poucas informações, e criam respostas relevantes e personalizadas.
Com isso, são ferramentas que permitem a economia de tempo e de esforço para redatores, jornalistas e criadores de conteúdo. Além de auxiliarem na criação de textos, elas também oferecem auxílio para a determinação de pautas, a estruturação de conteúdos e a correção deles.
Um caso real de aplicação de IA em texto pode ser visto no setor editorial.
Empresas como a Associated Press utilizam IA para escrever relatórios financeiros e artigos de notícias curtos, liberando jornalistas para se concentrar em tarefas mais complexas e analíticas.
Aplicações em imagem
A geração de imagens com IA Generativa também se destaca. Ferramentas como DALL·E, MidJourney e Stable Diffusion são capazes de criá-las a partir de descrições textuais. Com isso, designers e criativos podem obter ilustrações realistas e surrealistas rapidamente.
Esses instrumentos são aplicados na criação de anúncios gráficos, no design de produtos, na moda, na arte e na arquitetura.
As ferramentas podem ser úteis para o desenvolvimento de conceitos visuais para campanhas publicitárias de empresas. Outra possibilidade é o desenvolvimento de protótipos de produtos.
Para se ter noção, a Nike, gigante da moda esportiva, já utilizou Inteligência Artificial Generativa para gerar protótipos de novos calçados baseados em tendências de mercado.
No campo da arte, por sua vez, a IA Generativa ganha um lugar único que permite aos artistas criar obras totalmente inéditas.
O artista digital Refik Anadol se tornou um grande exemplo disso; ele usa a Inteligência Artificial para criar instalações de arte com visualizações de dados dinâmicos. Assim, transforma grandes volumes de dados em experiências visuais imersivas.
Aplicações em vídeo
A IA Generativa também está no campo de criação de vídeos. Ela é utilizada por ferramentas como RunwayML e Synthesia, que são capazes de criar vídeos completos a partir de descrições textuais ou de outras imagens.
Dessa forma, são plataformas que podem facilitar o trabalho de criadores de conteúdo e cineastas. Com elas, estes profissionais têm a chance de desenvolver vídeos publicitários ou informativos sem precisar gravar imagens reais. Isso, é claro, barateia os processos e os torna mais rápidos.
Neste capo entra a geração de vídeos deep fake, que se assenta sobre uma área polêmica, apesar de se mostrar bastante interessante.
Os modelos generativos conseguem criar vídeos hiper-realistas de pessoas falando coisas que nunca disseram, ou até mesmo colocar em cena atores já falecidos.
Um grande exemplo disso é a recriação do ator Peter Cushing em Rogue One, de 2016. No mesmo filme houve a adição de uma cena protagonizada por Carrie Fisher — a eterna Princesa Leia — ainda viva à época, mas representada com sua imagem mais jovem.
No marketing, as empresas adotam a IA Generativa para criar vídeos explicativos ou demonstrações de produtos em massa.
Eles são personalizados e adaptados a diferentes públicos-alvo com o objetivo de acelerar as campanhas globais.
As plataformas como Pictory permitem que os usuários transformem textos em vídeos automáticos, o que economiza o tempo de criação de conteúdos.
Aplicações em código
O setor de desenvolvimento de software é um dos mais privilegiados pelo uso de IA Generativa. A tecnologia ajuda os desenvolvedores a acelerar o processo de escrita de códigos. As ferramentas dotadas de Inteligência Artificial sugerem ou até mesmo geram trechos de código automaticamente, seguindo instruções oferecidas pelos desenvolvedores.
Essa é uma tecnologia que permite a geração de códigos repetitivos, assim como a automação de tarefas de programação.
Além disso, ferramentas deste tipo ajudam na localização e na correção de erros de forma rápida, aumentando a produtividade das equipes e reduzindo o tempo necessário para criar programas e aplicações.
A IA também é útil para refatorar e otimizar códigos. Portanto, ela é capaz de tornar os sistemas mais eficientes.
O uso de IA Generativa pela empresa Stripe é um bom exemplo de suas aplicações no desenvolvimento de códigos. Ela desenvolveu um sistema generativo que permite a integração entre novas ferramentas e APIs de pagamento em plataformas de e-commerce. Tudo isso acontece sem a intervenção manual dos desenvolvedores.
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Aplicações em voz
A síntese de voz é mais uma das áreas que se favorece do avanço apresentado pela IA Generativa nos últimos anos.
Os modelos como o WaveNet e o Tacotron criam vozes sintéticas quase idênticas à voz humana. Assim, são interessantes para as indústrias de assistentes virtuais e narradores digitais.
Ainda que essa seja uma aplicação bastante interessante e promissora, também levanta as mesmas polêmicas que os vídeos em formato deep fake.
As preocupações em relação ao uso da sintetização de voz se refere especialmente à abertura de espaço para golpes e fraudes em diferentes setores.
Quanto à utilização desta capacidade da Inteligência Artificial Generativa, ela já está em prática em dispositivos pertencentes a empresas como Google e Amazon.
Com o Google Assistant e a Alexa, respectivamente, eles oferecem uma experiência mais natural para os usuários, que encontram não vozes robotizadas, mas humanizadas.
O setor de dublagem encontra na IA Generativa e em suas aplicações vocais a possibilidade de criar vozes personalizadas ou dublar conteúdos em diferentes idiomas, sem que para isso haja a necessidade de contratação de atores humanos.
Outro exemplo de aplicação é o Descript, uma ferramenta de edição de arquivos de áudio e vídeo a partir de comandos de texto.
Esta aplicação permite aos usuários alterar falas de uma gravação original sem que para isso seja necessário regravar todo o áudio.
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Casos de uso reais de IA Generativa
São várias as áreas nas quais a Inteligência Artificial Generativa se aplica. Isso é o que a torna ainda mais promissora. Sua pluralidade oferece benefícios em diferentes setores da economia e pode agilizar e diminuir o custo de atividades complexas. Conheça casos reais de aplicação!
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Aplicações em texto
A IA generativa em texto já é utilizada em inúmeras plataformas dedicadas ao atendimento ao cliente. A implementação de soluções baseadas em IA permite a criação de assistentes virtuais.
Eles respondem automaticamente às perguntas feitas por consumidores. Anteriormente, eles se limitavam às perguntas frequentes; todavia, cada vez mais conseguem entender contextos e, com isso, oferecer informações mais complexas.
Uma outra aplicação da IA Generativa na criação de textos foi promovida pela Coca-Cola. A empresa do ramo alimentício utilizou Inteligência Artificial para desenvolver esboços de conteúdo voltado para suas campanhas de marketing.
Cada esboço foi personalizado de acordo com diferentes regiões, as preferências dos consumidores locais e suas características.
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Aplicações em imagem
Uma situação real de uso da IA Generativa para imagens surgiu na empresa de tecnologia Adobe.
Ela desenvolveu uma plataforma chamada Adobe Sensei, que usa redes generativas para preencher partes ausentes de uma imagem.
A IA também é capaz de automatizar outras atividades que envolvem imagens.
Por exemplo, ela cria de montagens e gera novos elementos gráficos a partir de poucos cliques, auxiliando designers e fotógrafos no processo criativo.
Aplicações em código
O setor de TI é um dos mais favorecidos pelas novas capacidades da IA Generativa.
Um bom exemplo cabe ao desenvolvimento de software, no qual o Google utiliza a Inteligência Artificial para aperfeiçoar o desempenho de suas plataformas de código.
Com o Google AI há a integração de diferentes modelos gerativos na ferramenta AutoML. Ela, por sua vez, cria modelos de aprendizado de máquina automaticamente.
Desse modo, dispensa a necessidade de codificação manual por parte dos cientistas de dados.
Outros casos documentados de uso de IA Generativa
É claro que os casos vistos acima são apenas alguns exemplos da aplicação de Inteligência Artificial Generativa. Ela está presente em várias aplicações, inclusive em algumas que utilizamos no dia a dia.
Se você se interessa em saber de outras aplicações existentes, o setor automotivo oferece um bom exemplo.
A empresa Tesla aplica IA Generativa para melhorar a condução autônoma de seus carros. Seu sistema utiliza redes neurais generativas para prever o comportamento de outros veículos e pedestres.
Dessa maneira, consegue ajustar a direção automaticamente e aumentar a segurança dos passageiros e demais transeuntes.
A medicina, uma das prioridades no desenvolvimento de novas tecnologias e soluções, também aproveita o avanço apresentado pela Inteligência Artificial.
A IA Generativa está sendo utilizada para criar composições químicas inéditas. Assim, cria novos medicamentos e acelera o processo de desenvolvimento de remédios e vacinas.
Portanto, todas as áreas, da educação à saúde, do lazer à segurança, já sentem os impactos dos avanços da IA. A introdução desta tecnologia em setores diversos deve passar por uma aceleração e aumentar significativamente sua presença.
Impacto da IA Generativa nos negócios e na sociedade
A IA Generativa já está em diferentes setores, desde a criação de novos modelos de negócios até a introdução de novas formas de automação.
É claro que ela oferece inúmeros benefícios. Contudo, não se pode ignorar os desafios e preocupações que acompanham esta tecnologia.
Dentre elas, as preocupações éticas ganham protagonismo. Afinal, um dos principais desafios do uso da IA se refere à autoria e à propriedade intelectual.
Elas acompanham questionamentos sobre quem é o verdadeiro autor de um conteúdo quando a IA o criou. Igualmente, sobre quais são os limites do plágio em razão do acesso e análise de fontes diversas.
Outra preocupação latente se refere ao potencial da IA Generativa para uso indevido, como a criação de deep fakes e fraudes.
Nestes casos, a Inteligência Artificial pode ser aplicada para espalhar desinformação ou para manipular a opinião pública. Isso pode causar verdadeiros desastres na política, na economia, na educação e na saúde.
Diante destas preocupações, as empresas e governos estão buscando soluções referentes à regulamentação do uso dessas tecnologias.
O que se sabe até o momento é que a Inteligência Artificial veio para ficar. O futuro da IA Generativa promete mais avanços tecnológicos e transformações sociais conforme ela mesma evoluir.
É possível aguardar por uma integração crescente com operações já existentes, bem como a abertura para a criação de soluções mais avançadas.
Conclusão
A Inteligência Artificial Generativa é um dos principais avanços tecnológicos dos últimos anos. Seu desenvolvimento avança a passos largos, assim como sua aplicação.
Por isso, trata-se de uma tecnologia que, ao mesmo tempo, está presente em nossas casas, em assistentes virtuais, como no desenvolvimento de medicamentos ou no atendimento ao público.
A cada dia surgem novas soluções e aplicações para o uso da IA Generativa.
Ela oferece um mundo de novos projetos e propostas, mas ainda depende de algumas regulamentações para que não seja utilizada para fraudes e outras ações antiéticas.
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