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Guia executivo da Inteligência Artificial Generativa: Transformando dados em estratégias inovadoras

Guia executivo da Inteligência Artificial Generativa: Transformando dados em estratégias inovadoras

🟠Introdução A IA generativa representa uma revolução tecnológica com potencial de transformar o mundo como o conhecemos. Uma pesquisa da Google Cloud revelou que 82% das organizações acreditam no potencial transformador da IA generativa. O diferencial dessa tecnologia está em sua acessibilidade e versatilidade, permitindo a qualquer pessoa, com conhecimento básico de buscas na internet, gerar […]

abr 11 , 2024

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Gestão

🟠Introdução

A IA generativa representa uma revolução tecnológica com potencial de transformar o mundo como o conhecemos. Uma pesquisa da Google Cloud revelou que 82% das organizações acreditam no potencial transformador da IA generativa. O diferencial dessa tecnologia está em sua acessibilidade e versatilidade, permitindo a qualquer pessoa, com conhecimento básico de buscas na internet, gerar conteúdo, imagens, resumir textos, entre outras funções, apenas com comandos de linguagem natural.

A McKinsey & Company estima que a IA generativa possa adicionar entre US$2,6 trilhões e US$4,4 trilhões anualmente à economia global, por meio do aumento da produtividade pessoal e corporativa. Este guia visa equipar líderes empresariais, especialmente no setor de tecnologia, com o conhecimento necessário para iniciar a implementação e exploração da IA generativa em seus processos, produtos e serviços. Para tal, foi levado em consideração o Guia Executivo sobre IA Generativa, desenvolvido pelo Google Cloud, e disponível na íntegra aqui.

🟠Conceitos sobre IA Generativa

A IA generativa se distingue por sua habilidade em auxiliar na resolução de problemas do cotidiano de forma intuitiva e rápida. Seu potencial é ampliado pela capacidade de uma única plataforma atender a múltiplos casos de uso, melhorando com o aumento de usuários e aplicações. Essa tecnologia se apoia em modelos treinados com vastos conjuntos de dados, permitindo a geração de conteúdo, pesquisa aprimorada, automação de processos e descoberta de informações com uma eficiência inédita.

A IA generativa está definindo o futuro da tecnologia ao habilitar máquinas a entender, interpretar e criar conteúdo de forma autônoma. Essa forma de inteligência artificial utiliza algoritmos avançados para analisar grandes volumes de dados, aprendendo com eles e gerando novos dados baseados nesse aprendizado. Diferente de outras IA que se limitam a tomar decisões com base em dados pré-existentes, a IA generativa é capaz de criar texto, imagens, música e até código de software que não existiam antes. Isso não apenas amplia o escopo da automação para incluir tarefas criativas, mas também introduz um novo paradigma em que máquinas podem ser parceiras no processo criativo, auxiliando e inspirando humanos em suas buscas por inovação.

Um dos pilares da IA generativa são os modelos fundacionais, treinados com uma vasta gama de informações. Eles são o coração da capacidade da IA de gerar conteúdo relevante e adaptado a diversos contextos. Esses modelos, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), têm revolucionado a forma como interagimos com a tecnologia, tornando-a mais intuitiva e natural.

🟠Passo a passo para implementação da IA Generativa

O guia do Google Cloud propõe um roteiro de dez passos para a implementação da IA generativa, desde a identificação de um domínio de aplicação específico até a expansão para outros casos de uso. Destaca a importância de montar uma equipe multidisciplinar, definir fontes de dados, estabelecer métricas de sucesso (KPIs) e expandir gradualmente o uso da tecnologia baseando-se em feedbacks concretos e análise de desempenho. Confira a seguir os dez passos.

Identificar um domínio específico

Escolha uma área da empresa que possa se beneficiar significativamente da IA generativa, como atendimento ao cliente ou marketing. Avalie onde os funcionários gastam tempo com tarefas repetitivas ou onde o acesso e a análise de grandes volumes de dados poderiam otimizar processos ou inovações.

Selecionar um perfil

Determine a categoria de trabalho ou função específica dentro do domínio escolhido para tornar mais eficiente. Considere fatores como a dificuldade em preencher posições, a natureza repetitiva das tarefas e a importância do trabalho para a geração de receita.

Determinar as fontes de dados

Identifique os dados necessários para o perfil escolhido operar eficazmente, considerando tanto as informações internas quanto externas. Isso inclui, por exemplo, dados de clientes, históricos de interações, bases de conhecimento internas e informações de mercado.

Criar uma equipe especializada

Forme um grupo com três especialistas que incluam um profissional de negócios para definir requisitos, um engenheiro de prompt para converter necessidades em comandos de IA, e um líder de operações de ML para garantir a implantação eficaz do sistema. Você pode contar com parceiros especializados como a Zappts neste caso.

Definir objetivos e resultados desejados

Estabeleça claramente as metas e o que se espera alcançar com a implementação da IA generativa. Isso envolve definir as intenções, como aumentar a eficiência, melhorar a satisfação do cliente ou acelerar o desenvolvimento de novos produtos.

Criar os prompts com a equipe especializada

Colabore com a equipe especializada para desenvolver prompts eficazes que direcionem o modelo de IA generativa a produzir as saídas desejadas, considerando as necessidades do negócio e os dados disponíveis.

Elaborar a experiência do usuário (UX) e a interface do usuário (UI)

Projete uma experiência de usuário e uma interface que facilitem a interação com a IA generativa, assegurando que sejam intuitivas, acessíveis em vários dispositivos e alinhadas com os fluxos de trabalho dos usuários.

Expandir o uso para mais pessoas

Após a fase de testes iniciais e ajustes, amplie gradualmente o uso da IA generativa, convidando mais usuários do perfil escolhido para interagir com o modelo, coletando feedbacks para refinamentos contínuos.

Criar um plano de operações de modelo de linguagem (LM)

Desenvolva um plano detalhado para gerenciar, monitorar e otimizar o desempenho do modelo de IA generativa, garantindo sua eficácia e segurança operacional ao longo do tempo.

Expandir a utilização para outros casos de uso

Com base no sucesso inicial e nos aprendizados obtidos, explore a aplicação da IA generativa em outros casos de uso dentro do mesmo domínio, ampliando seus benefícios e impacto na organização.

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Imagem gerada através de ferramenta de IA Generativa e finalizada por um humano

🟠Indicadores-chave da IA Generativa

Antes de mergulharmos nos detalhes dos KPIs para a IA Generativa, é essencial compreender a importância de estabelecer métricas claras e mensuráveis para avaliar o sucesso e o impacto dessa tecnologia dentro de uma organização. A implementação da IA Generativa representa um avanço significativo em como as empresas inovam, automatizam processos, e se engajam com clientes e funcionários. Por isso, definir os KPIs adequados não só ajuda a medir o retorno sobre o investimento, mas também fornece insights valiosos para o aprimoramento contínuo das aplicações de IA. À medida que exploramos essas métricas, lembremos que os KPIs servem como faróis, guiando as organizações na jornada de transformação digital e capacitando-as a maximizar os benefícios da IA Generativa de forma estratégica e responsável.

Produtividade

Avaliação do aumento da produtividade do perfil ou departamento impactado pela IA generativa, considerando o número de tarefas concluídas por unidade de tempo e a redução do esforço manual necessário.

Satisfação do cliente

Utilização de pesquisas de satisfação ou feedback dos clientes para medir a eficácia da IA generativa em atender às necessidades e expectativas dos clientes.

Acurácia

Determinação da precisão dos modelos de IA generativa em gerar resultados relevantes e corretos, quantificada por métricas como precisão, pontuação F1, recall ou erro quadrático médio.

Impacto nos negócios

Identificação das métricas de negócios específicas impactadas pela IA generativa, como aumento de vendas, redução de reclamações de clientes ou maior retenção de funcionários.

Tempo e custo de treinamento

Avaliação do tempo e dos recursos necessários para treinar e ajustar o modelo de IA generativa, incluindo o tempo de retorno do valor.

Economias de custo

Análise da economia de custo obtida pelo uso da IA generativa, comparando o custo do uso de sistemas de IA com as despesas associadas aos processos manuais ou terceirizados.

Escalonabilidade

Avaliação da capacidade do modelo de IA generativa de lidar com o aumento do uso ou da demanda, essencial para o sucesso a longo prazo.

Qualidade das saídas

Avaliação da qualidade dos resultados gerados pela IA generativa, baseada em critérios predefinidos e, dependendo do caso de uso, revisões manuais ou verificações de qualidade automatizadas.

Tempo de resposta

Medição do tempo que o modelo de IA generativa leva para gerar respostas ou resultados em comparação com os métodos tradicionais, visando aumento de eficiência e melhoria da experiência do cliente.

Taxa de erro

Monitoramento da frequência com que o modelo de IA generativa produz resultados incorretos ou indesejáveis, buscando minimizar essa taxa para manter a acurácia e a confiabilidade.

Métrica da supervisão humana

Para processos de IA generativa que incluem supervisão humana, monitoramento das métricas relacionadas à eficiência e eficácia da supervisão.

Compliance regulatório

Para domínios que lidam com informações sensíveis, como saúde ou finanças, verificação do cumprimento dos requisitos regulatórios e padrões relevantes de privacidade de dados pelo sistema de IA generativa.

🟠Aplicação Setorial da IA Generativa

Este capítulo apresenta casos de uso específicos para diferentes setores, incluindo varejo, serviços financeiros, saúde, mídia, manufatura e serviços de comunicação. Exemplos práticos de empresas que já estão aproveitando a IA generativa para transformar suas operações são detalhados, demonstrando o vasto potencial da tecnologia para inovar, automatizar processos e criar novas oportunidades de negócios.

  • Varejo e Bens de Consumo: Assistência na criação de conteúdo, comércio conversacional, automação do atendimento ao cliente e desenvolvimento de novos produtos.
  • Serviços Financeiros: Pesquisa e síntese de documentos financeiros, assistência virtual avançada, pesquisa de mercado de capitais, e automação de compliance e regulatório.
  • Saúde e Ciências Biológicas: Concierge digital para pacientes, pesquisa contextual, autorização prévia agilizada e geração de relatórios de ensaios clínicos.
  • Mídia e Entretenimento: Descoberta de conteúdo de mídia, assistência na criação de conteúdo, pesquisa interna de documentos e mídia, e interação do consumidor com a marca.
  • Indústria e manufatura: Monitoramento de eventos gerados por máquina, automação do atendimento ao cliente, e pesquisa e síntese de documentos técnicos e de engenharia.
  • Provedores de Serviços: Automação do atendimento ao cliente, operações e planejamento de rede, assistência para conteúdo publicitário e criativo, e análise e negociação de contratos.

🟠Inteligência Artificial para decisão de negócios

A Zappts se destaca por unir as mais avançadas técnicas de Machine Learning e a implantação de Inteligência Artificial Generativa para decisões de negócios em escala, oferecendo soluções que analisam grandes conjuntos de dados para revelar padrões ocultos, antecipar tendências de mercado e embasar decisões estratégicas, além de criar e aplicar modelos de IA generativos que têm o potencial de transformar setores. Essa abordagem integrada permite que a Zappts otimize operações, aumente a eficiência, impulsione o crescimento sustentável e explore novas formas de engajamento e inovação para seus clientes, personalizando experiências e criando conteúdo único, mantendo-se à frente na era digital. Conheça a seguir alguns dos serviços oferecidos pela Zappts.

  • Análise e otimização de algoritmos: Avaliamos e melhoramos os algoritmos de ML para adequação específica a diferentes tipos de dados e cenários de uso.
  • Avaliação de sistemas de recomendação: Revisamos e aprimoramos sistemas para fornecer recomendações personalizadas mais precisas e relevantes.
  • Implementação de análises preditivas: Desenvolvemos modelos que antecipam eventos futuros com base em dados históricos.
  • Otimização de processos de negócios: Aplicamos ML para automatizar e melhorar operações empresariais, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
  • Desenvolvimento de modelos de classificação e regressão: Criamos modelos para categorizar dados ou prever valores contínuos, suportando uma ampla gama de aplicações empresariais.
  • Consultoria em IA Generativa: Orientação de especialistas para desenvolver estratégias e implementar soluções de IA generativa, ajudando empresas a identificar oportunidades de inovação e maximizar o retorno sobre o investimento​​.
  • Desenvolvimento e afinamento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs): Serviços que incluem a geração e o aprimoramento de dados de treinamento para ajuste fino de modelos de linguagem, adaptando-os às necessidades específicas do negócio para gerar conteúdo, códigos ou soluções automatizadas​​.
  • Aplicações Personalizadas de LLM: Desenvolvimento de aplicações específicas do setor que utilizam IA generativa para transformar processos de negócios, desde a geração automática de conteúdo até soluções inovadoras para desafios de negócios.
  • Criação de Instância Exclusiva (Privada) de LLM para Dados Confidenciais: Implementação de modelos de linguagem privados e seguros, garantindo que os dados confidenciais dos clientes sejam processados em um ambiente controlado e protegido, respeitando todas as regulamentações de privacidade de dados.

🟠Conclusão: Aceleração da Inovação

O presente artigo fornece uma visão abrangente sobre o impacto transformador da IA generativa no ambiente empresarial e na economia global. A IA generativa é uma tecnologia capaz de aumentar a produtividade pessoal e corporativa, potencialmente adicionando bilhões à economia mundial. Por meio de uma exploração detalhada dos conceitos fundamentais da IA generativa, o artigo ilustra como essa tecnologia permite a geração autônoma de conteúdo, desde texto até imagens e música, ampliando o escopo da automação para abranger tarefas criativas e estabelecendo um novo paradigma de cooperação entre máquinas e humanos no processo criativo.

Além de destacar a revolução tecnológica promovida pela IA generativa, o artigo oferece um roteiro pragmático para sua implementação. Este roteiro, que vai desde a identificação de domínios de aplicação até a expansão para novos casos de uso, sublinha a importância de uma equipe multidisciplinar, a definição clara de métricas de sucesso e a adaptação baseada em feedbacks concretos para maximizar o potencial da IA generativa. Ao fornecer casos de uso setoriais e enfatizar a abordagem integrada da Zappts, que une técnicas de Machine Learning à IA generativa para impulsionar decisões de negócios, o artigo sublinha a capacidade incomparável desta tecnologia em inovar, automatizar processos e personalizar a interação com clientes e usuários, posicionando-a como um elemento chave na vanguarda da transformação digital.

🟠Sobre a Zappts

Desde 2014 no mercado, a Zappts apoia marcas líderes de mercado, como a Porto, Getnet, BTG Pactual, Cateno, Ambev, Multilaser, Ultragaz, C&A e Burger King, entre outras, garantindo escalabilidade das experiências digitais. Com foco no desenvolvimento de software, especialmente em Front-end, UX Design, Quality Assurance e Gestão de Ambientes Cloud atua no planejamento, gestão e operação de serviços de desenvolvimento de soluções digitais corporativas, gestão de ambientes e transferência de conhecimento por meio da tecnologia da informação. A empresa é referência na criação de experiências digitais para os usuários, além de desenvolver soluções inovadoras e rápidas, atua em modelo 100% remoto, com equipes distribuídas em mais de 18 estados do Brasil.