O hype da IA generativa e o real impacto no agora

O que é IA generativa?

Essa forma de IA é capaz de criar conteúdo original, seja texto, imagem, áudio ou vídeo, que, muitas vezes, é indistinguível do conteúdo produzido por humanos. O entusiasmo em torno da IA generativa é nítido, impulsionado por avanços significativos em modelos como ChatGPT, Midjourney, DALL-E e diversos outros. No entanto, enquanto o hype atual destaca possibilidades aparentemente ilimitadas, é crucial distinguir as expectativas elevadas do impacto real que essa tecnologia exerce no presente. Neste artigo, exploraremos como a IA generativa é utilizada hoje, suas limitações atuais e seu verdadeiro potencial de transformar algumas indústrias.

Histórico e evolução das IAs generativas

Para se ter uma boa compreensão do tema, é essencial saber distinguir o que é discutido agora como "IA" do que é, de fato, a IA enquanto campo de pesquisa computacional. O que vemos hoje, nesse hype, é apenas uma vertente desse campo muito mais amplo e, em teoria, não é nada novo, mas sim um avanço no poder computacional que viabiliza uma tecnologia já conhecida há muito por pesquisadores e profissionais da área. A história da inteligência artificial generativa remonta a décadas, com raízes em conceitos teóricos e pesquisas iniciais em redes neurais e aprendizado de máquina. No entanto, foi apenas nos últimos anos que a tecnologia realmente floresceu.

O ponto de inflexão

A introdução de modelos de aprendizado profundo (deep learning) e arquiteturas de redes neurais como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs) abriu caminho para que avanços significativos acontecessem. O lançamento do GPT-3 pela OpenAI, em 2020, um modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros, marcou um ponto de inflexão, demonstrando capacidades surpreendentes na geração de texto coerente e contextualmente relevante. Outros avanços, como Midjourney, que gera imagens a partir de descrições textuais, e os modelos de voz neural, que criam áudio realista, continuaram a expandir as fronteiras do que é possível. Esses marcos atraíram a atenção do público e dos investidores,e estabeleceram a IA generativa como uma oportunidade de força transformadora em diversas indústrias.

Primeiro impacto: Marketing, design e criação de conteúdo

Alguns segmentos já enxergam um impacto muito maior e mais veloz, e essa é a realidade nos setores de marketing, design e criação de conteúdo, áreas que trabalham diretamente com um tipo de entrega que é, exatamente, o foco de IAs generativas. Avanços nessa tecnologia implicam, obrigatoriamente, um ganho de eficiência. É de conhecimento geral que as áreas mencionadas possuem outros trabalhos, além de produzir peças e conteúdos, mas não há dúvidas de que são as áreas mais rapidamente impactadas. No entanto, as empresas que compreendem mais rapidamente as novas regras do jogo e adotam IA para esses tipos de serviços saem na frente, pois produzem em maior quantidade, com mais qualidade, e mais rapidamente. Dessa forma, os profissionais podem investir seu tempo em trabalhos mais estratégicos, mais humanos e de maior impacto.

Segundo impacto: Transformando interações humanas

Os avanços em IA generativa também vão muito além da criação de imagens e textos, trazendo uma nova forma para como os usuários interagem com sistemas. Essas tecnologias geram conteúdo e também transformam a interação humana com máquinas, tornando-a mais intuitiva. Modelos como Google Gemini e ChatGPT são capazes de interpretar grandes volumes de dados, sintetizar informações complexas e responder perguntas de maneira que se aproxima da conversação humana natural, abrindo possibilidades revolucionárias para assistentes virtuais, chatbots e sistemas de suporte ao cliente, que, agora, podem compreender e atender às necessidades dos usuários com maior precisão e empatia. Além disso, a capacidade de processar e analisar dados em tempo real permite que esses sistemas forneçam insights valiosos e respostas personalizadas, melhorando a tomada de decisões em diversos contextos, desde consultas médicas até suporte técnico avançado.

Indústria e implementação

Tomando como base essas duas linhas de avanços trazidos pelos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), é de se esperar que todos os segmentos de indústria estejam olhando para novas possibilidades de implementação desse tipo de sistema. Segundo pesquisa da KPMG, de outubro de 2023, 90% dos dados em ambientes corporativos de finanças se encontram desestruturados e ferramentas de IA podem analisá-los para gerar insights e responder perguntas. Mas essa não é apenas uma expectativa do mercado financeiro, pois um report do Google sobre Tendências de IA para 2024, que entrevistou mais de 400 executivos de empresas com mais de 1000 colaboradores globalmente, afirma que 84% dos entrevistados acreditam que Gen AI ajudará as empresas a terem acesso mais rapidamente a insights e respostas sobre os dados. Vale lembrar que, em 2012, uma pesquisa da McKinsey apontou que funcionários gastam, em média, 20% de seu tempo buscando e juntando informações, e esse cenário se torna mais crítico à medida que as empresas armazenam mais dados.

Desafios e limitações

Nem tudo são flores, entretanto. Apesar do sucesso e impacto positivo das Gen AIs e LLMs, é crucial destacar uma preocupação significativa que já vem sendo notada por muitos: a capacidade dessas inteligências artificiais de gerar informações falsas e perpetuar vieses prejudiciais à sociedade, como mencionado em artigo da University of Southern California. Muitas das IAs mais comentadas e utilizadas hoje são treinadas com dados provenientes de diversas fontes da internet, que nem sempre são confiáveis. Isso pode resultar não apenas em respostas erradas dentro de um contexto corporativo, mas, também, em consequências mais graves e duradouras para setores cruciais como saúde, justiça e acesso ao crédito. Por exemplo, um sistema de IA que gera diagnósticos médicos imprecisos pode colocar vidas em risco, enquanto vieses em decisões judiciais automatizadas ou avaliações de crédito podem perpetuar desigualdades sociais. 

Portanto, é essencial abordar essas limitações e trabalhar para mitigar os riscos associados ao uso indiscriminado dessas tecnologias, garantindo que os benefícios da IA generativa sejam amplamente aproveitados de maneira ética e responsável.

Qual é o futuro?

O impacto das inteligências artificiais generativas está se desdobrando em duas fases principais. O primeiro impacto, mais imediato, é claramente visível nas indústrias de marketing e criação de conteúdo, onde a capacidade de gerar materiais personalizados em escala está revolucionando a forma como as empresas se comunicam com seus públicos. O segundo impacto, mais profundo, reside na transformação da interação humana com sistemas tecnológicos e na capacidade dessas IAs de interpretar grandes volumes de dados, gerando insights valiosos e respostas mais naturais. 

À medida que esses avanços continuam a se desenvolver, o mercado de IA generativa cresce rapidamente, com previsões apontando para um aumento exponencial nos próximos anos. As empresas que conseguirem integrar essas tecnologias de maneira eficaz estarão na vanguarda da inovação, aproveitando as oportunidades para criar valor significativo e duradouro. A verdadeira promessa da IA generativa, portanto, está em seu potencial imediato e em sua capacidade contínua de transformar setores inteiros, redefinindo o futuro das interações e da personalização.