{"id":18514,"date":"2023-06-14T23:41:00","date_gmt":"2023-06-14T23:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=18514"},"modified":"2024-10-22T18:23:27","modified_gmt":"2024-10-22T18:23:27","slug":"ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/ia-generativa\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 IA Generativa?"},"content":{"rendered":"\n

J\u00e1 ouviu falar em intelig\u00eancia artificial generativa<\/strong>? A tecnologia explodiu em 2022 impressionando por sua capacidade de entender perguntas e produzir respostas. \u00c9 claro que apesar do apelo sensacionalista das not\u00edcias sobre IA, que sempre geram buzz, existe um verdadeiro potencial de neg\u00f3cio<\/strong>, capaz de impulsionar vendas, melhorar o atendimento ao cliente e aumentar a produtividade das empresas.

Mas o que realmente significa o termo IA generativa? De forma simples, esse tipo de intelig\u00eancia artificial utiliza um banco de dados j\u00e1 existente para criar algo novo, <\/strong>como uma nova poesia (baseado em todos os poemas que ela possui no seu sistema) ou, at\u00e9 mesmo, um e-mail para um novo lead<\/a>, baseado na mesma l\u00f3gica.

Depois dessa explica\u00e7\u00e3o, voc\u00ea deve ter pensado diretamente no Chat GPT<\/strong>, n\u00e9? E n\u00e3o \u00e9 para menos, afinal ele \u00e9 o exemplo perfeito de IA generativa: usando um banco de dados (tudo o que j\u00e1 foi produzido de conte\u00fado na internet), ele cria uma nova informa\u00e7\u00e3o – ou melhor, combina diversas informa\u00e7\u00f5es sobre o mesmo assunto para trazer uma resposta pronta a uma pergunta (ou “prompt”).<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diferente dos modelos tradicionais de intelig\u00eancia artificial<\/a> (tamb\u00e9m conhecidos como preditivos), a IA generativa\u00a0\u201cn\u00e3o apenas classifica ou prediz, mas cria um conte\u00fado pr\u00f3prio<\/strong>\u00a0[…] e, faz isso com um comando de linguagem parecido com o dos humanos\u201d, explicou o cientista chefe da\u00a0Salesforce,<\/strong>\u00a0Silvio Savarese. No entanto, apesar de n\u00e3o compor sua ess\u00eancia, a capacidade de classificar e predizer dados de forma precisa tamb\u00e9m est\u00e1 presente na IA generativa.

Vale lembrar que, quando o assunto \u00e9 intelig\u00eancia artificial, o produto \u00e9 t\u00e3o bom quanto os dados que ele tem para se basear. \u00c9 o que diz Paula Goldman, chefe do escrit\u00f3rio de \u00e9tica da Salesforce:\u00a0\u201cA IA \u00e9 t\u00e3o boa quanto os dados que voc\u00ea disponibiliza para ela e voc\u00ea deve ter certeza de que esse conjunto de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o representativas\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Intelig\u00eancia Artificial para CRM<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Neste e-book, voc\u00ea aprender\u00e1 sobre IA, o que \u00e9 e como ela est\u00e1 transformando os neg\u00f3cios.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tBaixe e-book<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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Como funciona a IA Generativa?<\/h2>\n\n\n\n

Existem v\u00e1rias maneiras de fazer uma IA generativa funcionar, mas uma que est\u00e1 ganhando bastante for\u00e7a \u00e9 usar modelos largos de linguagem (MLL) pr\u00e9-treinados para criar conte\u00fado a partir de comandos baseados em texto.<\/strong> Para se ter uma ideia, a IA generativa j\u00e1 est\u00e1 ajudando pessoas a criarem resumos de estudo, planos de neg\u00f3cio e at\u00e9 arte digital dessa forma.

Mas o seu potencial, aqui na Salesforce,<\/a> vai al\u00e9m de fazer imagens engra\u00e7adas e realistas de ursos polares tocando guitarra – ou fazer com que a Ariana Grande cante o \u00faltimo sucesso do funk brasileiro.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Para que a IA funcione de maneira \u00fatil, o usu\u00e1rio deve direcionar o que ela deve produzir,<\/strong> e ent\u00e3o, baseado nos modelos de linguagem, a intelig\u00eancia artificial generativa produz algo, que pode ir desde palavras at\u00e9 c\u00f3digos, ou, pensando maior ainda, novos tipos de prote\u00ednas que n\u00e3o s\u00e3o encontradas na natureza.<\/a>

Para Savarese, eventualmente, as ferramentas de IA ir\u00e3o \u201cauxiliar-nos em diferentes partes da nossa vida, assumindo o papel de ajudantes superpoderosos<\/strong>\u201d. Agora, quando falamos em empresas, \u00e9 especialmente importante incluir um \u201ctoque humano\u201d<\/strong> quando se estiver desenvolvendo ou usando uma IA generativa. Assim, as companhias podem validar e testar fluxo de trabalho automatizados<\/strong> com a supervis\u00e3o e a interven\u00e7\u00e3o humana antes de liberar sistemas totalmente aut\u00f4nomos para o mundo.

Desse modo, \u00e9 poss\u00edvel prevenir potenciais riscos e garantir que a tecnologia criada n\u00e3o ser\u00e1 utilizada de maneira irrespons\u00e1vel ou anti\u00e9tica.<\/strong> Al\u00e9m disso, ter uma mente humana envolvida no processo ajuda a criar confian\u00e7a entre os consumidores e stakeholders que est\u00e3o de olho no trabalho.<\/p>\n\n\n\n

LEIA MAIS: <\/strong>O que \u00e9 Intelig\u00eancia Artificial?<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Tipos de modelo de aprendizagem da IA generativa<\/h2>\n\n\n\n

Indo mais a fundo no funcionamento t\u00e9cnico da intelig\u00eancia artificial generativa, podemos citar dois modelos de aprendizagem que s\u00e3o especialmente usados: os chamados transformers<\/em><\/strong> e os GANs<\/strong> (Generative Adversarial Networks,<\/em> ou Redes Advers\u00e1rias Generativas).<\/p>\n\n\n\n