[DIÁRIOS DA IA] O que difere a IA tradicional da IA generativa: por dentro de conceitos e tendências

Tradicionalmente, a IA tem sido utilizada para análise de dados, automação de processos repetitivos e aprimoramento de sistemas preexistentes. Mas a IA generativa vai muito além e está moldando o futuro dos negócios. / Imagem: SC Inova/DALL-E

[30.07.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”

O relatório “Tendências de Dados e IA de 2024” do Google Cloud destaca como a IA está revolucionando diversos setores e transformando a maneira como empresas operam e interagem com dados. Esta tecnologia emergente tem o potencial de proporcionar insights mais profundos e acelerar a tomada de decisões, oferecendo uma vantagem competitiva significativa. 

Entenda aqui diferença entre a IA tradicional e a IA Generativa 

IA Tradicional: tradicionalmente, a IA tem sido utilizada para análise de dados, automação de processos repetitivos e aprimoramento de sistemas preexistentes. Ferramentas como algoritmos de machine learning (ML) e redes neurais são aplicadas para identificar padrões em grandes conjuntos de dados, possibilitando previsões e análises mais precisas.

IA Generativa: em contraste, a IA generativa vai além da simples análise e automação. Esta tecnologia é capaz de criar novos conteúdos, desde textos e imagens até modelos complexos e soluções inovadoras. Grandes modelos de linguagem (LLMs) e técnicas avançadas de machine learning permitem que a IA generativa produza insights originais, automatize processos criativos e personalize experiências de maneira mais intuitiva e eficiente.

IMPACTOS POSITIVOS DA IA GENERATIVA

Aceleração da Geração de Insights: a IA generativa permite que mesmo membros não-técnicos da equipe possam acessar e interpretar dados complexos. Isso democratiza o acesso à informação, impulsionando a produtividade e a inovação em todos os níveis da organização.

Modernização das Plataformas de Dados: a rápida evolução das plataformas de dados, impulsionada pela IA generativa, está permitindo uma integração mais eficiente e segura dos dados. As organizações estão conseguindo migrar de bancos de dados legados para sistemas modernos com maior facilidade, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.

Personalização e Experiências Contextualmente Relevantes: a capacidade da IA generativa de fornecer experiências hiperpersonalizadas em tempo real está transformando a forma como as empresas interagem com seus clientes. Aplicações como chatbots avançados e sistemas de recomendação estão elevando o nível de satisfação do cliente e fidelização.

Integração e Governança de Dados: A governança de dados é fortalecida com a IA generativa, permitindo que as empresas mantenham altos padrões de qualidade e segurança dos dados. Ferramentas avançadas ajudam a gerenciar, monitorar e auditar dados de forma mais eficaz, garantindo conformidade regulatória e confiança nos dados utilizados.

TECNOLOGIAS UTILIZADAS PELA IA GENERATIVA

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs): ferramentas como o Gemini e outros modelos de linguagem grande são fundamentais para a aplicação de IA generativa. Eles permitem que os usuários “conversem” com os dados, gerando insights através de consultas em linguagem natural.

Pesquisa Vetorial e Geração Aumentada de Recuperação (RAG): estas tecnologias são cruciais para integrar a IA generativa com bancos de dados operacionais, permitindo uma busca eficiente e precisa de informações contextualmente relevantes.

BigQuery e AlloyDB: Plataformas como BigQuery e AlloyDB facilitam a construção e aplicação de modelos de machine learning diretamente nos dados, eliminando a necessidade de pré-processamento complexo e acelerando a geração de insights.

Ambientes de Desenvolvimento Aberto: O uso de ferramentas de código aberto, como PostgreSQL, permite uma rápida adoção e integração da IA generativa em diferentes ambientes, proporcionando flexibilidade e escalabilidade às organizações.

Empresários brasileiros, a IA generativa não é apenas uma tendência passageira, mas uma revolução tecnológica que está moldando o futuro dos negócios.  As empresas que adotarem essas tecnologias agora estarão na vanguarda da inovação, com uma capacidade aumentada de tomar decisões informadas, criar experiências personalizadas para os clientes e operar com eficiência sem precedentes.

Você está preparado para integrar a IA generativa na sua estratégia de negócios e aproveitar ao máximo essas oportunidades? A modernização dos seus sistemas de dados é inevitável para se manter competitivo. O que você está esperando para iniciar essa transformação?

REFERÊNCIAS:

• Google Cloud (2024). Relatório de Tendências de Dados e IA de 2024. Disponível em: https://cloud.google.com/reports/ai-data-trends-2024
• VentureBeat (2022). 80% da esfera global de dados será não estruturada até 2025. Disponível em: https://venturebeat.com/2022/05/20/80-percent-of-data-will-be-unstructured-by-2025/
• Nash Squared Digital Leadership Report (2023). Escassez de competências em IA. Disponível em: https://www.nashsquared.com/digital-leadership-report-2023
• McKinsey & Company (2023). The organization of the future: Enabled by gen AI, driven by people. Disponível em: https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/the-organization-of-the-future
• Gartner Glossary (2024). Five Factors For Planning A Data Governance Strategy. Disponível em: https://www.gartner.com/en/glossary/data-governance

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