GenAI não é apenas um Chatbot
Por Guilherme Barreiro, diretor da BRLink e Serviços da Ingram Micro Brasil
Quando se fala em inteligência artificial generativa, uma das primeiras coisas que vêm à mente é o chatbot. Essa ferramenta é tão útil para responder a perguntas e resolver problemas de forma automática que geralmente ajuda na eficiência do atendimento ao cliente das empresas. No entanto, essa visão é limitada e não faz justiça à verdadeira capacidade e alcance da Inteligência Artificial Generativa (GenAI). Existem diversas formas de usabilidade que a GenAI proporciona e que vão muito além do chatbot. A tendência é que a taxa de adoção dessa tecnologia se multiplique entre os diferentes setores. Segundo a Tech Report, previsões estimam que o mercado global de chatbots irá ultrapassar US$ 10 bilhões até 2025.
A GenAI é uma tecnologia que pode ser aplicada em diversas áreas, desde a automação de processos até a análise de dados e tomada de decisões. Ela é capaz de aprender com os dados e se adaptar às situações, tornando-se uma ferramenta extremamente valiosa para vários setores.
Por exemplo: na área de saúde, a GenAI pode ser usada para analisar imagens de ressonância magnética e detectar doenças de forma mais precisa e rápida do que os humanos. Além disso, ela pode ajudar a desenvolver medicamentos personalizados e a identificar novas terapias para doenças complexas.
No setor financeiro, a GenAI pode ser utilizada para detectar fraudes e lavagem de dinheiro, melhorando a segurança e a confiabilidade das transações. Além disso, ela pode ajudar a automatizar processos de back-office, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
A GenAI também pode ser usada para gerar conteúdo criativo, como textos, imagens (como essa que gerados nesse artigo) e até música. Isso pode ser especialmente útil para empresas que precisam produzir conteúdo de forma rápida e eficiente, como as agências de marketing.
Um exemplo disso é o uso da GenAI para gerar notícias. Em 2020, o Washington Post criou um chatbot que podia escrever notícias sobre resultados de futebol em tempo real, liberando o tempo dos jornalistas para se concentrar em histórias mais importantes.
Apesar do grande potencial da GenAI, há obstáculos que precisam ser enfrentados. Um dos maiores desafios é a questão da ética e responsabilidade. Como a GenAI está se tornando cada vez mais sofisticada, é importante que as empresas e os governos trabalhem juntos para estabelecer padrões e regulamentações claras para o seu uso. Essa discussão sobre regulamentação versus inovação tem sido abordada mundialmente e foi um dos temas latentes do Web Summit Lisboa do ano passado.
Outro desafio é a necessidade de dados de alta qualidade para treinar a GenAI. Isso pode ser um problema, especialmente para pequenas e médias empresas, que não dispõem de acesso a recursos para coletar e processar grandes quantidades de dados. Estudo de fevereiro deste ano encomendado pela Microsoft mostra que 20% das PMEs consideram a adoção de IA um dos seus principais entraves.
Apesar desses desafios, a GenAI oferece muitas oportunidades para melhorar a eficiência, reduzir custos e aumentar a inovação. A consultoria McKinsey apontou, em pesquisa deste ano que ouviu 1.363 funcionários de diversas empresas em diferentes indústrias, que 67% dos entrevistados esperam que as suas organizações invistam mais em IA nos próximos três anos. É importante que as empresas e indivíduos estejam preparados para aproveitar essas oportunidades e criar um futuro mais conectado e produtivo.
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