Apesar do burburinho recente, a inteligência artificial (IA) não é novidade. Na verdade, programas de computador criados para simular a inteligência humana existem desde os anos 1940. Durante décadas, sonhou-se com computadores realizando tarefas humanas cotidianas, de declarar impostos a escrever poesias.
O boom atual da IA é resultado de uma série de avanços do século XXI que culminaram no lançamento do ChatGPT em 2022. O cenário evoluiu rapidamente desde então, com outros modelos e ferramentas poderosos surgindo de diversos players, como Google, Anthropic e Meta.
O mercado de IA generativa está em crescimento explosivo (estudo em inglês), com projeções de valer mais de US$ 3 trilhões na próxima década.
Compreender a IA generativa está se tornando uma necessidade para os negócios. Essa tecnologia oferece formas poderosas de criar conteúdo, personalizar a experiência do cliente e otimizar operações. Aqui, você vai entender o que é IA generativa e como ela funciona. Além disso, vai descobrir as principais aplicações, benefícios e limitações que todo empreendedor deve conhecer.
O que é IA generativa?
A inteligência artificial generativa (IA) refere-se a qualquer modelo de aprendizado de máquina que você pode usar para criar novo conteúdo, incluindo texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software.
Os modelos de IA generativa diferem dos modelos não generativos (ou "discriminativos") em sua capacidade de criar conteúdo único:
- Modelos discriminativos. Os modelos discriminativos são projetados para distinguir entre tipos de informação. Eles identificam padrões que separam classes de dados, permitindo previsões ou sugestões de alta qualidade.
- Modelos generativos. Os modelos generativos são projetados para produzir novo conteúdo com base em um grande conjunto de dados existente. Por exemplo, eles identificam padrões em obras escritas para prever a sequência mais provável de palavras que gerará uma resposta semelhante à humana.
Uma ferramenta de IA que pode escrever um post de blog único com base no que o usuário insere é um exemplo de tecnologia de IA generativa. Em contraste, uma ferramenta que analisa estoque e vendas para prever necessidades futuras de fabricação é um exemplo de ferramenta de IA discriminativa.
Como funciona a IA generativa?
Os sistemas de IA generativa funcionam processando grandes quantidades de dados existentes e usando essas informações para criar um novo conteúdo. Essencialmente, os desenvolvedores criam um algoritmo, fornecem a ele conteúdo gerado por humanos e o treinam para identificar padrões nesses dados. O resultado é um conjunto de regras que reflete os padrões consistentes do conteúdo original, e essas regras orientam a IA na criação de novo conteúdo.
Os desenvolvedores de modelos de IA generativa criam esses sistemas usando um tipo específico de aprendizado de máquina conhecido como deep learning (ou aprendizado profundo). Modelos de aprendizado de máquina capazes de deep learning usam algoritmos complexos que extraem um grande volume de informações dos dados de origem.
Historicamente, os treinadores de IA dependiam de técnicas de aprendizado supervisionado, que envolvem fornecer ao modelo grandes volumes de dados rotulados manualmente. Um avanço significativo foi o desenvolvimento de algoritmos que podem se autotreinar usando dados não rotulados, um processo conhecido como aprendizado não supervisionado.
O aprendizado não supervisionado elimina a necessidade de os desenvolvedores rotularem seus próprios dados, permitindo que treinem as ferramentas em volumes muito maiores de informação. À medida que o tamanho dos conjuntos de dados de treinamento aumenta, os modelos de IA se tornam mais precisos e mais capazes.
Principais tipos de modelos de IA generativa
Embora os princípios por trás desses modelos envolvam algoritmos complexos, entender as principais categorias de IA generativa pode ajudar você a apreciar suas diversas capacidades. Modelos de grande escala, treinados em vastos conjuntos de dados, são geralmente chamados de modelos fundamentais e servem como base para ferramentas de IA especializadas.
Redes adversárias generativas (GANs)
As GANs usam duas redes neurais — um gerador e um discriminador — que competem entre si para criar resultados cada vez mais realistas. O gerador cria o conteúdo (como imagens ou áudio), e o discriminador tenta determinar se esse conteúdo é real ou gerado por IA. Esse processo ajuda o gerador a melhorar a qualidade do seu resultado. As GANs são particularmente boas em criar imagens e vídeos realistas, o que pode ser útil para marketing e design de produtos.
Modelos transformer
Os modelos transformer são excelentes em compreender e gerar texto semelhante ao humano, pois são projetados para prestar atenção ao contexto das palavras em uma sequência, de forma muito parecida com a que usamos para entender frases. Eles formam a base da maioria dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, que as empresas podem usar para redigir e-mails, escrever descrições de produtos, criar textos publicitários e alimentar chatbots. Sua capacidade de processar e gerar texto coerente e contextualmente relevante os torna extremamente valiosos para várias tarefas de comunicação e criação de conteúdo.
Autocodificadores variacionais (VAEs)
Os VAEs são projetados para aprender uma representação compacta dos dados de entrada e, em seguida, usar essa representação para gerar novos dados parecidos. Eles normalmente são usados para tarefas como geração de imagens e detecção de anomalias. Para as empresas, os VAEs podem ser usados para criar dados sintéticos para testar sistemas ou para identificar padrões incomuns em dados operacionais.
Modelos de difusão
Os modelos de difusão funcionam adicionando ruído gradualmente a uma imagem (como aplicar estática ou deixá-la granulada) até que ela se torne puro ruído. Depois, eles revertem o processo para aprender a gerar novas imagens a partir desse ruído. Pense nisso como desenhar em uma lousa mágica, depois chacoalhar para apagar tudo, e então girar os botões cuidadosamente para aprender a "redesenhar" o original a partir do borrão. Eles se tornaram populares por sua capacidade de gerar imagens de alta qualidade e são usados em ferramentas como DALL-E 2 e Stable Diffusion. As empresas podem usá-los para criar visuais de marketing únicos, mockups de produtos ou conteúdo artístico.
Aplicações comuns da IA generativa nos negócios
As ferramentas de IA generativa podem auxiliar em diversos processos de negócios, oferecendo maneiras inovadoras para que os e-commerces melhorem suas operações e o engajamento com o cliente. Aqui estão algumas aplicações comuns e relevantes para lojistas.
Criação de conteúdo (texto, código e visuais básicos)
Muitos modelos de IA generativa são ótimos para criar conteúdo escrito e visual. Para e-commerces, isso significa que ferramentas como o ChatGPT podem ajudar a criar textos de marketing (copy) envolventes, descrições de produtos, campanhas de e-mail, posts para redes sociais e até roteiros de vídeo. Algumas ferramentas também podem gerar trechos básicos de código para a personalização de sites ou criar peças visuais únicas para branding e marketing, reduzindo a necessidade de designers especializados para rascunhos iniciais ou tarefas simples.
"Se você é um lojista da Shopify, pode entrar e redesenhar seu site para o Dia dos Namorados e, no dia seguinte, reverter tudo. Isso custa alguns reais em tokens, em vez dos mil reais de uma agência de design e todo aquele tempo, idas e vindas e pedidos de alteração", diz Alex Pilon, desenvolvedor-sênior e defensor de IA da Shopify. "O que era normal há poucos anos agora pareceria quase absurdo."
Marketing personalizado e experiências do cliente
A IA generativa pode aprimorar significativamente os esforços de personalização de marketing em escala. Ao analisar grandes volumes de dados do cliente, essas ferramentas podem ajudar as empresas a personalizar mensagens de marketing, recomendações de produtos e conteúdo do site com base nas preferências e comportamentos individuais do usuário. Por exemplo, a IA pode gerar dinamicamente o conteúdo de um e-mail ou sugerir produtos que um cliente tenha mais probabilidade de comprar com base em seu histórico de navegação, o que leva a taxas de engajamento e conversão mais altas. Isso vai além da simples segmentação, chegando a um verdadeiro marketing individualizado (one-to-one).
Atendimento ao cliente aprimorado
Chatbots alimentados por IA generativa podem revolucionar o atendimento ao cliente, respondendo a uma grande variedade de dúvidas de forma automática, 24/7. Esses sistemas de suporte podem entender linguagem natural, fornecer respostas instantâneas a perguntas frequentes, guiar os usuários em processos de solução de problemas e até processar transações simples. Para e-commerces, isso significa tempos de resposta mais rápidos, custos de suporte reduzidos e a capacidade de os agentes humanos se concentrarem em problemas mais complexos ou sensíveis, o que, no final das contas, aumenta a satisfação e a lealdade do cliente.
Análise de dados, pesquisa e previsão
As ferramentas de IA generativa podem processar e analisar com eficiência grandes conjuntos de dados não estruturados, ajudando as empresas a extrair insights valiosos para uma melhor tomada de decisão. Elas podem resumir relatórios extensos, identificar novas tendências de mercado nas redes sociais ou em artigos de notícias, além de prever a demanda por produtos, ajudando as empresas a responderem rapidamente às mudanças.
Otimização de operações
Além das aplicações voltadas para o cliente, a IA generativa pode otimizar várias operações internas de um e-commerce. Isso inclui categorizar produtos com base em seus atributos ou analisar dados de vendas para fornecer insights sobre a gestão de estoque, como identificar produtos com baixo giro ou prever o momento certo da reposição. Essas aplicações ajudam a melhorar a eficiência operacional, liberando um tempo valioso para os donos de negócios se concentrarem no crescimento.
Benefícios da IA generativa para empresas
Usar IA generativa pode economizar tempo e dinheiro sem comprometer a qualidade do produto ou serviço. Para pequenas empresas, adotar essa tecnologia pode trazer vantagens significativas. Veja os cinco principais benefícios.
Maior eficiência e produtividade
As ferramentas de IA generativa trabalham rápido. Você pode usá-las para acelerar a criação de conteúdo, redigir respostas de e-mail ou iniciar pesquisas de mercado, poupando o esforço mental da sua equipe para objetivos estratégicos mais importantes e inovação. Quando bem utilizadas, as ferramentas de IA podem aumentar a produção sem um aumento proporcional no esforço humano — o que é um grande impulso de produtividade para empresas em crescimento.
Criatividade e inovação aprimoradas
A IA generativa pode atuar como uma poderosa parceira de brainstorming, ajudando as equipes a superar bloqueios criativos e explorar novas ideias. Ela pode gerar diversas opções de design, sugerir abordagens de marketing inovadoras e criar conceitos e mockups, permitindo que as equipes inovem e tragam soluções criativas ao mercado mais rapidamente.
Custos operacionais reduzidos
As ferramentas de IA generativa podem ampliar a capacidade da sua equipe, permitindo que você faça mais sem aumentar proporcionalmente os custos com folha de pagamento. Elas podem automatizar tarefas repetitivas, otimizar processos de negócios (como a gestão de estoque e a logística da cadeia de suprimentos) ao fornecer melhores insights analíticos, e reduzir a necessidade de terceirizar certas tarefas, como os rascunhos iniciais de conteúdo, diminuindo ainda mais as despesas do negócio.
Tomada de decisão baseada em dados aprimorada
As ferramentas de IA generativa podem processar volumes massivos de dados complexos de diversas fontes, o que ajuda você a analisar um volume maior de dados e a melhorar a qualidade dos seus insights. Isso pode levar a decisões melhores em áreas como mix de produtos, alocação de verba de marketing e segmentação de clientes.
Personalização escalável
A personalização é fundamental para a fidelização de clientes e para a conversão no e-commerce. A IA generativa permite que as empresas ofereçam experiências altamente personalizadas em escala, desde recomendações de produtos e mensagens de marketing personalizadas até conteúdo de site individualizado. Antes, esse nível de personalização era difícil e caro de alcançar, especialmente para empresas menores, mas a IA o tornou mais acessível.
Limitações e considerações éticas da IA generativa
Embora a IA generativa ofereça um potencial imenso, é crucial que as empresas estejam cientes de suas limitações e das considerações éticas sobre seu uso. Veja a seguir um panorama dos desafios associados à implementação da IA generativa no contexto empresarial.
Precisão e confiabilidade
As ferramentas de IA generativa podem cometer erros (às vezes chamados de alucinações), produzindo informações incorretas ou sem sentido, mas com confiança. Deixar de verificar a precisão e a qualidade das informações da IA pode representar um risco para o seu negócio. A supervisão humana e a checagem de fatos são essenciais, especialmente ao usar IA para informações críticas do negócio ou para conteúdo voltado ao cliente.
Transparência e explicabilidade
As ferramentas de IA generativa muitas vezes não revelam seu processo de tomada de decisão, o que torna desafiador avaliar as respostas e entender o raciocínio por trás dos resultados. Essa natureza de "caixa-preta" pode ser problemática para empresas que precisam garantir conformidade e equidade, ou simplesmente entender por que uma sugestão específica foi feita.
Viés nos dados de treinamento e saídas
As ferramentas de IA podem reproduzir e até amplificar os vieses presentes em seus dados de treinamento. Se os dados usados para treinar um modelo refletem preconceitos sociais sobre raça, gênero, idade ou outras características, os resultados da IA também podem ser enviesados, levando a decisões injustas ou discriminatórias. Por exemplo, uma ferramenta de IA usada na triagem de currículos pode favorecer, sem intenção, certas demografias se seus dados de treinamento forem compostos predominantemente por candidatos bem-sucedidos desses grupos.
Preocupações com privacidade e segurança de dados
As informações que você fornece a uma ferramenta de IA generativa, especialmente serviços de terceiros baseados na nuvem, não são necessariamente confidenciais ou seguras, a menos que gerenciadas da forma correta. Usar ferramentas de IA para processar dados proprietários da empresa ou dados sensíveis de clientes pode criar um risco de segurança se não houver medidas adequadas de proteção. As empresas devem estar atentas às regulamentações de privacidade de dados e garantir que tenham políticas claras sobre como as ferramentas de IA são usadas com informações sensíveis.
Questões de direitos autorais e propriedade intelectual
A IA generativa levanta questões complexas sobre direitos autorais e propriedade intelectual. Muitas vezes não está claro quem possui os direitos autorais do conteúdo gerado por IA — o usuário que forneceu o prompt ou o desenvolvedor da ferramenta — ou se esse conteúdo pode sequer ser protegido por direitos autorais. Modelos de IA treinados em grandes conjuntos de dados podem, sem querer, gerar conteúdo que infringe materiais protegidos.
Empresas que usam IA generativa para criar conteúdo devem estar cientes das interpretações atuais sobre direitos autorais, incluindo a orientação do Escritório de Direitos Autorais dos EUA (em inglês), que enfatiza a necessidade de autoria humana para o registro.
Sustentabilidade ambiental (consumo de energia)
As demandas de energia da IA — particularmente dos grandes modelos — são relevantes, o que representa um potencial conflito com os objetivos de sustentabilidade da sociedade e da indústria.
Deslocamento de empregos e transformação da força de trabalho
Quando a IA automatiza tarefas que geralmente são feitas por humanos, ela leva à substituição de empregos em certas funções. Embora também seja esperado que a IA crie novos empregos e aumente as capacidades humanas, empresas e pessoas precisam se preparar para essa transformação, focando em aperfeiçoamento e requalificação, e enfatizando habilidades unicamente humanas, como pensamento crítico, inteligência emocional e resolução de problemas complexos.
O futuro da IA generativa para empresas
A IA generativa evolui rapidamente, e mais transformações nos negócios estão por vir. A IA multimodal, que pode entender e gerar conteúdo simultaneamente a partir de diferentes tipos de dados (como texto, imagens e áudio), está se tornando cada vez mais comum. Isso significa que uma IA poderia assistir a um vídeo, ouvir o áudio, ler a transcrição e, em seguida, gerar um resumo ou responder perguntas sobre ele. Outra tendência principal é o desenvolvimento de agentes de IA — sistemas que podem realizar ações em nome do usuário para atingir um objetivo, como reservar viagens ou gerenciar uma agenda. As capacidades desses modelos estão em contínua expansão, levando a novas aplicações que as empresas podem explorar para aumentar a produtividade e a inovação.
Adoção estratégica para pequenas empresas
Para pequenas e médias empresas (PMEs), o futuro da IA generativa está na adoção estratégica, e não apenas na implementação tática. Isso significa identificar desafios ou oportunidades de negócio específicas onde a IA pode agregar mais valor, em vez de adotar a tecnologia por si só. As PMEs podem começar experimentando ferramentas de IA já disponíveis para tarefas como criação de conteúdo ou atendimento ao cliente e, gradualmente, integrar soluções mais sofisticadas à medida que entendem os benefícios e os riscos. "Se eu estivesse começando com IA pela primeira vez, eu diria para interagir com ela como um 'parceiro de ideias' — apenas faça algumas perguntas sobre qualquer coisa que você esteja fazendo", diz Pilon. "Encare os resultados com um pé atrás enquanto você desenvolve sua intuição sobre como ela funciona e quais são suas capacidades."
Perguntas frequentes sobre IA generativa
Qual é a diferença entre IA preditiva e generativa?
Modelos de IA preditiva identificam padrões recorrentes em dados e usam essas informações para prever resultados futuros. Modelos de IA generativa focam em padrões relacionados a como os dados são criados, o que lhes permite replicar o processo e produzir conteúdo novo e original.
Que tipo de IA é o ChatGPT?
O ChatGPT é um chatbot de IA generativa construído sobre o grande modelo de linguagem (LLM) GPT, que é a sigla para "transformador generativo pré-treinado".
Qual é o principal objetivo da IA generativa?
O principal objetivo dos sistemas de IA generativa é produzir conteúdo original e de alta qualidade rapidamente.
Como a IA generativa pode ajudar meu e-commerce?
Você pode usar IA generativa para redigir descrições de produtos e textos de marketing, personalizar campanhas de e-mail em escala, fornecer suporte ao cliente 24/7, gerar ideias, e resumir e analisar tendências, mercados e operações de negócios.
O conteúdo gerado por IA é bom para SEO?
O conteúdo gerado por IA pode ser bom para SEO, desde que seja de alta qualidade, original, preciso, útil e que atenda à intenção de busca. No entanto, o conteúdo de IA normalmente exige bastante supervisão humana, edição e checagem de fatos para garantir que ele atenda a esses padrões e esteja alinhado com a voz da sua marca.
