IA Generativa nasce da inteligência artificial com a capacidade de gerar novos elementos digitais sem ou com pouca supervisão humana. Nesta década, ela representa uma crescente e já está sendo aplicada por algumas — e grandes — empresas.
Mas o TikTok, por exemplo, marca o início da democratização da criação de conteúdo por meio da IA Generativa, apesar dela já ter sido iniciada em aplicações como o Dynamics 365 da Microsoft, o ChatGPT da OpenAI, o Einstein GPT da Salesforce e outros.
Mesmo com algumas críticas e os desafios que a IA Generativa precisa enfrentar, a previsão é que ela evolua e provoque transformações no mercado.
Como explicamos acima, a IA Generativa surge como uma vertente mais aperfeiçoada do Machine Learning (que é uma vertente da inteligência artificial também), evoluindo da sofisticação empregada no Deep Learning.
Ela funciona como o ML: aprende padrões, porém sua diferença está na capacidade de gerar novas criações no ambiente digital, como fotos, áudios, textos, vídeos, dados e códigos.
Até o momento, a tecnologia se divide em duas estruturas: Generative Adversarial Network (GAN) e Generative Pre-trained Transformer (GPT).
No modelo GAN, a IA funciona com duas linhas de redes neurais adversárias. Elas ficam uma contra a outra para aprender com o erro da oponente e, assim, conseguir gerar novos dados sintéticos que assumem status de dados reais. É mais utilizado para criar imagens, vídeo e voz.
Já o GPT consiste em uma linguagem autoanalítica que acessa as características de cada palavra de entrada e, assim, consegue gerar novos textos a partir de outros termos relacionados a ela. É um modelo pré-treinado com um enorme volume de textos.
Há também um terceiro modelo que, muitas vezes, é entrelaçado aos outros. Esse é chamado de codificador automático, pois consegue pegar um código compactado e convertê-lo a ponto de encontrar os dados que o formaram, restaurando-os como uma nova criação.
Assim como a IA Generativa já consegue criar imagens, vídeos e áudios do zero, ela também é capaz de gerar linhas de código e dados.
Umas das aplicações interessantes para as linhas de código é a automação, pois, sozinha, essa IA pode otimizar processos sem que um ser humano a ensine isto. Isso significa que ela pode criar novas aplicações que, a partir da sua experiência de máquina, funcionem melhor.
Um exemplo do uso dos dados gerados por IA pode ser as análises de mercado. Se o Machine Learning é capaz de construir cenários preditivos com base nos dados que processa, a IA Generativa pode construir situações além do que os dados apontam, encontrando novas opções — até mesmo mais criativas — que antes não podiam ser vistas.
A profusão de insights advinda de uma IA Generativa, inclusive, pode marcar o início da sua colaboração na criação de planos estratégicos de uma empresa.
Apesar de ainda estar caminhando, a tecnologia avançada da IA Generativa já apresenta uma rápida ascensão. Segundo a FastCompany Brasil, analistas preveem que essa indústria movimentará cerca de US$ 110 bilhões até 2030.
Essa crescente disseminação da IA Generativa provavelmente vai democratizar a produção criativa, o que pode trazer um enorme volume de conteúdos sintéticos para a internet, e aqui mora uma preocupação: a qualidade dessas criações.
Além de haver muitas críticas a respeito do “realismo” ainda ser falho nas produções da IA Generativa, o avanço dessa tecnologia pode aprimorar sua criação. Mesmo assim, a qualidade também está atrelada à substancialidade do conteúdo, que pode não existir nessas criações, ficando com aspecto superficial.
Também existe uma inevitável preocupação com as leis que vão assegurar sua utilização, pois sua inteligência avançada pode ser usada indevidamente, como criação de notícias falsas, roubo de IPs, invasão de privacidade, roubo de propriedades intelectuais etc.
Por isso, uma das previsões é que a regulamentação da IA Generativa fique mais sólida, mais específica e mais atualizada.
A IA Generativa também vai impactar em outros setores, como a geração de novas profissões, aumento na demanda de profissionais criativos já existentes e o aumento na aderência dessa tecnologia em âmbito organizacional.
Ao longo desse texto, você viu que algumas tecnologias foram citadas, como o Machine Learning, o Deep Learning, a automação e a própria inteligência artificial. Não tem como falar de IA Generativa sem tocar nesses termos.
Por isso, é importante conhecer todas elas para saber como e onde aplicá-las, e entender sua utilidade. Como a gestão de dados utiliza diferentes soluções avançadas para extrair o máximo deles, nós da A10 preparamos um material gratuito com todas as tecnologias inerentes ao data driven. É só baixar!
A A10 é especialista em Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Ajudamos empresas a tomarem decisões inteligentes com base em dados e se alinharem à transformação digital.