O conceito de IA generativa se refere a uma subcategoria da inteligência artificial voltada para a geração de conteúdo a partir de uma base de dados.
Suas aplicações mais comuns envolvem a criação de imagens realistas e a produção de textos em linguagem natural. Agora, já parou para pensar em tudo o que dá para fazer com isso?
Uma das possibilidades, inclusive, é a otimização do atendimento ao cliente, uma necessidade cada vez mais urgente para o sucesso de empresas de todas as áreas.
Dados do relatório Zendesk CX Trends 2023 revelam que 71% dos clientes exigem experiências conversacionais naturais e 59% deles esperam que as empresas usem os dados coletados sobre eles para criar experiências personalizadas.
Será que a sua empresa tem feito a lição de casa para entregar o que os clientes buscam? Que tal usar a inteligência artificial para isso? A gente mostra como!
Neste post, explicamos o que é IA generativa, como ela funciona, quais os principais modelos e exemplos de aplicações práticas em diferentes áreas.
O que é IA generativa?
Considerada uma das maiores inovações da atualidade, a IA generativa é uma subárea da inteligência artificial que desenvolve sistemas capazes de gerar conteúdos a partir de dados e prompts de comando inseridos pelos usuários.
Enquanto outros modelos de inteligência artificial são mais focados em classificar dados e tomar decisões, a IA generativa consegue identificar padrões complexos, realizar previsões com base em um conjunto de dados e gerar conteúdos inéditos em diferentes formatos, incluindo texto, áudio, vídeo e imagem.
Como a inteligência artificial generativa funciona?
A inteligência artificial generativa funciona a partir de algoritmos e mecanismos de aprendizagem de máquina. O primeiro passo para seu treinamento é alimentar o sistema com um grande volume de dados, que podem seguir diferentes formatos, como texto, imagem, vídeo, entre outros, dependendo do foco pretendido para a IA.
Na etapa do treinamento, o sistema deve analisar as informações para identificar padrões e compreender sua estrutura, de modo que aprenda a recriar conteúdos semelhantes, com as mesmas características dos dados com que foi treinado.
De início, o material produzido tende a ser pouco fiel aos dados originais. Porém, com os ciclos de avaliação e aprimoramento, a IA se torna cada vez mais eficiente, precisa e poderosa.
Após o treinamento, o sistema está apto a realizar as tarefas para as quais foi desenvolvido, respondendo aos comandos inseridos pelos usuários.
Quais são os principais exemplos de modelos de AI generativa?
Entre os modelos de IA generativa que mais se destacam atualmente, temos:
Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ou Transformador de Pré-treinado Gerativo: trata-se de um modelo de rede neural treinado e focado na geração de texto em linguagem natural. Ele é capaz de prever a sequência de palavras com base no contexto, o que lhe permite produzir conteúdos de alta qualidade, semelhantes aos criados por seres humanos.
Generative Adversarial Networks (GANs) ou Redes Generativas Adversariais: se refere a um modelo de IA generativa voltado para a criação de imagem, áudio e vídeo. Ele é composto por duas redes neurais, o gerador e o discriminador, que aprendem e evoluem competindo entre si. Enquanto o gerador cria a imagem, o discriminador atribui uma nota e classifica como verdadeira (real) ou falsa (criada pelo gerador). Com o tempo, ambas evoluem e, como resultado, temos imagens cada vez mais realistas, até que o discriminador não seja mais capaz de identificar o que é falso.
Esses modelos são a base para a criação de muitos exemplos de IA generativa que conhecemos. No caso do GPT, entre os que mais se destacam temos o ChatGPT e o Google Bard. Já no caso das GANs, os maiores representantes são o Midjourney e o DALL-E.
Como usar a IA generativa?
Devido a sua versatilidade, a IA generativa permite uma ampla gama de aplicações nas empresas. Ela pode ser usada no mapeamento da jornada do cliente, visando entender suas preferências, e para personalizar produtos, serviços e atendimento, além da criação de conteúdos multimídia para as áreas de marketing e vendas.
Para ficar claro, apresentamos a seguir exemplos de aplicações de IA generativa.
6 exemplos de aplicações de IA generativa
O uso de IAs generativas vem ganhando o mundo e é inacreditável o que essa tecnologia é capaz de fazer. Apresentamos a seguir exemplos práticos de aplicações para você ter uma noção mais precisa do seu potencial. Confira:
1. Gerar de imagens realistas
Com o apoio da inteligência artificial generativa é possível criar imagens ultra realistas a partir de comandos em texto, mas isso é só o começo. Ela também permite replicar o estilo de diferentes artistas, transformar pinturas em paisagens realistas, criar imagens de rostos de pessoas que não existem e muito mais.
2. Ampliar imagens e vídeos
Aumentar o tamanho de mídias pode ser um grande problema, tendo em vista que, ao ampliar, esticamos os pixels da imagem, fazendo com que perca resolução.
Porém, com o auxílio das GANs, é possível fazer isso sem perder qualidade, o que é extremamente útil para agilizar o processo de renderização de filmes, por exemplo.
3. Manipular e tratar de imagens
Uma forma infinitamente mais simples e rápida de tratar imagens, removendo ruídos e manchas, melhorando a qualidade e até mesmo aumentando a resolução de fotos.
E isso é só o início, pois esse tipo de IA ainda permite manipular elementos, aplicar diferentes estilos e criar verdadeiras obras de arte.
4. Auxílio no diagnóstico de doenças
Entre as várias de suas aplicabilidades no campo da medicina, uma das mais interessantes é a criação de imagens para o treinamento de algoritmos voltados para o diagnóstico de doenças, como a identificação de tumores.
5. Personaliza da jornada do consumidor
Que tal analisar todo um conjunto de dados para mapear a jornada de compra? Pois é, a inteligência artificial generativa ajuda a entender o perfil do consumidor, seus hábitos, preferências e necessidades, a fim de personalizar produtos e serviços para criar experiências verdadeiramente diferenciadas para os clientes.
6. Aprimorar o desempenho de chatbots
Considerando a capacidade da IA generativa de compreender e produzir textos em linguagem natural, ao programar chatbots usando essa tecnologia nos deparamos com uma solução ainda mais eficiente, capaz de interagir com os clientes e resolver seus problemas, mantendo um diálogo de forma mais natural e humanizada.
Experimente o poder da IA generativa na sua empresa hoje!
Já está mais do que clara a importância do papel da inteligência artificial no futuro dos negócios. Sabendo disso, você acha que sua empresa está no caminho certo, ou precisará correr atrás do prejuízo?
Não precisa se desesperar! Há uma solução prática, que você pode aplicar no seu negócio para otimizar o relacionamento com o cliente e alavancar seus resultados.
A IA da Zendesk foi treinada com bilhões de interações reais de atendimento. Isso significa que ela está mais do que qualificada para compreender os problemas dos seus clientes para fornecer um suporte ágil, personalizado e humanizado.
Em uma parceria inédita com a OpenAI, a IA focada em CX da Zendesk usa IA generativa para oferecer uma experiência de suporte jamais vista.
Conheça a IA da Zendesk, se surpreenda e encante seus clientes!
