A Inteligência Artificial (IA) generativa é uma técnica que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para criar novas soluções a partir de dados existentes. Essa ferramenta é bastante utilizada na indústria para projetar medicamentos, chips, peças e soluções gerais, permitindo que as empresas acelerem o processo de design, reduzam custos e aumentem a eficiência e qualidade de seus produtos e serviços.
A IA generativa funciona por meio de redes neurais generativas adversativas, também conhecidas como GANs, que utilizam duas redes neurais – uma geradora e outra discriminadora – para aprender e gerar novos dados. A rede geradora cria dados, enquanto a discriminadora avalia a qualidade dos dados gerados. As redes trabalham em conjunto para melhorar a qualidade dos dados gerados até que sejam considerados satisfatórios.
Essa nova tecnologia pode criar imagens, músicas e textos com base em dados, possibilitando a criação de modelos de previsão de testes clínicos, identificação de padrões em exames médicos e auxílio no diagnóstico de doenças na área da saúde.
Em computação, pode-se gerar exemplos de códigos a partir de instruções de texto ou desenhar a arquitetura de um software. Algumas ferramentas conhecidas de IA generativa são DALL-E, Midjourney, Github Copilot, GPT-3 e GPT-4, Jasper, Bing Chat, Google Bard e ChatGPT, que podem ser classificadas como geradoras de imagens e de textos.
Segundo uma pesquisa recente conduzida pela IBM (International Business Machines), a adoção global de IA vem crescendo de maneira consistente em todo o mundo. No Brasil, 41% das empresas relataram ter adotado a tecnologia de forma ativa. Esses resultados destacam ainda mais a tendência de aceleração do crescimento da IA à medida que a tecnologia amadurece, tornando-se cada vez mais acessível e fácil de ser implementada.
De acordo com a presidente do conselho fiscal do Grupo Drexell, Cristina Boner, essa solução de IA tem a capacidade de aprender a padrões complexos de comportamento a partir de uma base de dados. “Com uma técnica chamada aprendizagem de máquina (“machine learning” em inglês), as IAs generativas como ChatGPT e DALL-E conseguem reproduzir conteúdos após receber treinamento”, explica.
Boner ressalta que, na área de análise de dados, a IA generativa pode ser uma ferramenta poderosa para a criação de novas informações a partir de dados existentes. “Isso pode ajudar empresas a identificar novos padrões de comportamento do consumidor, prever vendas futuras e descobrir novas oportunidades de mercado. Com isso, as empresas podem se tornar mais eficientes e eficazes em suas estratégias de vendas e marketing, por exemplo”, avalia.
Segundo a presidente do conselho fiscal do Grupo Drexell, essa utilização é possível de ocorrer em design de medicamentos, chips, peças e soluções gerais por meio da otimização de processos e geração de relatórios.
“A IA Generativa pode ser usada para otimizar processos de produção, logística e outras áreas, identificando pontos de melhoria e sugerindo soluções”, destaca Boner. “E também pode ser utilizada para criar relatórios automatizados a partir de dados existentes, fornecendo informações importantes para a tomada de decisão”.
Em geral, a Inteligência Artificial tem se mostrado uma ferramenta útil para empresas que demandam maior eficiência e precisão em tarefas cotidianas. Dessa maneira, a tecnologia pode ser usada, por exemplo, para a automatização de tarefas repetitivas, onboarding de pessoas iniciantes e análise de dados.
