A IA generativa veio para romper paradigmas e transformar o conhecimento que se tinha até então das capacidades da inteligência artificial, pois seu conceito baseia-se na possibilidade de se autoinstruir, ou seja, ela se alimenta e aprende a partir dos próprios dados que gera.
Além disso, segundo Ricardo Cappra, pesquisador de cultura analítica, autor e fundador do Cappra Institute for Data Science, houve um avanço tecnológico importante, em que foram incorporadas as técnicas de Large Language Model (LLM) e Foundation Model, que é um acelerador na forma como se lidava com redes neurais de computadores: eles não só quebraram o código da complexidade da linguagem, capacitando máquinas a aprender contextos, a inferir intenções e a ser criativas de forma independente, como também podem ser rapidamente ajustados para uma ampla gama de diferentes tarefas.
Isso significa que os sistemas de IA têm uma capacidade de criar conexões muito mais complexas, expandindo o potencial dessa inteligência.
“O fato da existência dessas máquinas mais poderosas com essa capacidade de se autoinstruir impacta radicalmente o funcionamento da sociedade e das organizações, uma vez que esses sistemas assumem um papel não mais de coadjuvante na realização de determinadas tarefas, podendo, muitas vezes, ser protagonistas”, explica o especialista.
“No Cappra Institute já estamos estudando esse movimento AI-Driven (humanos orientados por inteligência artificial), para compreender os reais impactos nos negócios e no funcionamento da sociedade”, exemplifica.
IA generativa: avanços recentes e impacto social
O progresso registrado pela tecnologia de IA leva a sociedade para um cenário quase utópico, já que muitas das publicações de marcas, que os humanos estão lendo em suas redes sociais digitais, já são geradas por IA generativa, e é muito difícil distinguir se produzido por pessoas ou máquinas.
Outro exemplo ocorre nas escolas, onde alunos que já realizam muitas das tarefas utilizando-se dessas tecnologias, sem que o professor consiga perceber.
Isso ocorreu, porque o ChatGPT fez o mundo acordar para o potencial transformador da IA generativa, despertando a atenção global e impulsionando uma onda de criatividade.
“A IA Generativa pode ser um grande recurso para cocriação, amplificando as possibilidades humanas em razão dos cruzamentos de informações e hipóteses que essa tecnologia é capaz de realizar em altíssima velocidade. Todos os setores serão afetados”, afirma Ricardo Cappra.
Recentemente, rostos e corpos de artistas figurantes foram escaneados para serem reutilizados na indústria do cinema. A partir disso, os figurantes podem ser inseridos em filmes sem a necessidade de participarem das gravações.
Já em relação aos principais benefícios e oportunidades que a era da IA generativa oferece para empresas e pesquisadores, o pesquisador de cultura analítica, autor e fundador do Cappra Institute for Data Science conta que, com sistemas inteligentes avançados, como no caso da IA generativa, crescem exponencialmente as possibilidades lidar com informação, e isso muda tudo.
“Imaginando que pesquisadores levam anos para ler e consumir determinados conteúdos, e que o mesmo pode ser absorvido pela máquina em segundos, poderia o especialista “interrogar a máquina”, localizando imediatamente sua referência no texto principal, aperfeiçoando o tempo gasto nessa tarefa”, reflete.
“No campo dos negócios, que fundamentalmente lida com cada vez mais informações, a capacidade humana de qualificar e analisar esses dados já não é mais o suficiente, então a IA generativa pode ocupar esse espaço de assistente, ou copiloto”, acrescenta.
Dessa forma, para o profissional, é possível imaginar o humano como piloto de qualquer atividade intelectual, e a máquina como um copiloto, criando uma inteligência aumentada a partir dessa fusão.
As vantagens para a experiência do cliente
A IA Generativa tem uma capacidade praticamente infinita para realização de simulações, testes de hipóteses e análises de cenários em milésimos de segundos.
É possível, por exemplo, solicitar a criação de uma grande quantidade de personas aleatórias, com comportamentos e hábitos distintos entre elas, e pedir para a máquina simular essas personas navegando em sites da internet e realizando compras.
A partir da construção dessa base de conhecimento, posso cruzar essas informações com dados reais, e então identificar os padrões, o que levaria muito tempo para identificar se dependesse da experiência real do usuário.
“Todo o ambiente de relacionamento com clientes ou usuários pode ser um laboratório de experimento de negócio quando temos dados, mas com a IA Generativa esses experimentos ganham vida própria”, salienta o pesquisador de cultura analítica, autor e fundador do Cappra Institute for Data Science.
É necessário encarar desafios éticos
Quando esse tipo de tecnologia avança tão rápido, como a IA generativa, é muito difícil determinar quais são os reais obstáculos e principais implicações éticas – mas eles existem. Desse modo, fica-se, então, muito no campo das hipóteses, e isso obviamente gera insegurança, mas é certo é que levará muitos anos para compreender e adaptar o sistema social a conviver com esse tipo de tecnologia.
Dando como exemplo o debate sobre privacidade dos dados de usuários, desde 2004 o Facebook coleta dados de usuários e utiliza isso para aprimorar seus produtos e gerar receita. E somente agora, em 2023, esses debates sobre o assunto começam a ser mais consistentes, gerando questionamentos éticos que acabam por estabelecer novas leis.
“A IA generativa está nascendo agora, então primeiro precisamos entender e aprender como ela realmente funciona, para trabalhar naquilo que realmente afeta a sociedade. Isso não significa deixar para depois, mas considerar que, para qualquer análise de desafios e questões éticas, é fundamental ter conhecimento do assunto. Precisamos começar por esclarecer e educar a sociedade sobre o tema para realizar debates mais consistentes”, finaliza Ricardo Cappra.
