A IA generativa está no hype. São memes, imagens, vídeos, vozes de ídolos que já se foram e muito mais que estão utilizando a ferramenta para a criação de conteúdo incrível, divertido e criativo com muita facilidade e rapidez.
Além desses usos essencialmente de diversão e marketing, existem diversos usos que interessam muito os negócios e que podem ajudar a sua também. Vamos dar alguns exemplos práticos de uso da IA generativa pelas empresas para crescimento, inovação e interação com seus clientes.
Mas, antes que sua empresa possa se beneficiar de todo o poder da IA, é preciso antes preparar o que terreno em que ela será construída. Traduzindo, é preciso que os dados da empresa sejam coletados, limpos, armazenados e processados corretamente.
Esse é um trabalho invisível, mas essencial, executado pela Engenharia de Dados. Quer exemplo prático? Para uma ferramenta geração de texto para seu negócio, é necessária uma enorme quantidade de dados textuais, que raramente chegam prontos. Chegam desestruturados, com ruídos, vieses e inconsistências. Cabe ao time de Engenharia de Dados e seus engenheiros filtrar o que é relevante, padronizar formatos, garantir a qualidade e, só então, alimentar os sistemas de aprendizagem.
Para saber mais, criamos esse guia sobre Engenharia de Dados. Conheça também as soluções em Engenharia de Dados e nossos clientes.
Agora que você já sabe que é preciso ter uma boa base para usar IA generativa nas empresas, vamos detalhar um pouco mais sobre esse assunto.
A inteligência artificial generativa é capaz de gerar conteúdo novo — textos, imagens, vídeos, áudios, códigos, designs — tudo isso a partir do aprendizado de padrões em dados já existentes. Diferente de outros sistemas tradicionais, que apenas analisam ou classificam informações, ela cria algo original, imitando (e às vezes superando) a criatividade humana.
Mas como a IA generativa pensa e cria como a gente? Na verdade, ela atua como um artista que copia as técnicas e padrões após estudar milhares de outras obras de arte. Se você treinar a IA com dados de receitas, ela pode inventar um novo prato. O mesmo caso vale se a IA for treinada com projetos de engenharia, trazendo como resultado uma ponte (talvez) mais eficiente.
Como mostrado na primeira parte do texto, todo esse conhecimento e inteligência vem a partir de um enorme volume de dados usados no seu treinamento utilizando modelos de deep learning.
A Ambev utiliza IA generativa para criar campanhas publicitárias personalizadas. A ferramenta gera variações de anúncios com base no perfil do consumidor, aumentando o engajamento e a eficácia das campanhas.
O Hospital Albert Einstein usa a IA generativa para criar imagens sintéticas de exames médicos, como ressonâncias magnéticas e tomografias. Essas imagens ajudam a treinar algoritmos de diagnóstico, melhorando a precisão na detecção de doenças como câncer.
O Nubank cria respostas personalizadas no atendimento ao cliente usando IA generativa. O sistema gera mensagens com base no histórico de interações, simulando uma conversa humana e reduzindo a necessidade de intervenção manual.
Startups brasileiras como a Descomplica utiliza IA generativa para criar conteúdos educativos personalizados. A ferramenta gera exercícios, videoaulas e resumos com base no desempenho e nas necessidades de cada aluno.
A Embraer emprega IA generativa para projetar componentes mais leves e eficientes. A ferramenta cria designs otimizados que reduzem o peso das peças e melhoram o desempenho dos aviões.
A Globo usa a ferramenta para criar conteúdos personalizados, como vinhetas e chamadas de programas. A ferramenta gera variações de áudio e vídeo com base no perfil do telespectador, aumentando o engajamento.
A startup Alice usa IA generativa para criar planos de saúde personalizados. A ferramenta analisa dados de pacientes e gera recomendações de tratamentos e prevenção com base em padrões de saúde.
A Reserva utiliza IA generativa para criar designs de roupas com base em tendências de mercado e preferências dos consumidores. A ferramenta ajuda a reduzir o tempo de desenvolvimento de novas coleções.
A Siemens Gamesa emprega a IA generativa para projetar turbinas eólicas mais eficientes.
A Tesla aplica IA generativa para simular cenários de direção e treinar seus sistemas de direção autônoma.
Como apresentamos, esses exemplos mostram que a IA generativa não é apenas uma tecnologia futurista, mas uma ferramenta prática atual que já está sendo usada por grandes empresas para resolver problemas reais.
Se você pensa em adotar essa tecnologia, o primeiro passo é investir em uma base sólida de Engenharia de Dados. Sem dados organizados e de qualidade, a IA generativa não irá atingir seu potencial máximo. Mas, com a infraestrutura certa, os resultados serão transformadores.
