IA na prática: o que é Inteligência Artificial e como começar a usar

Vamos aos fatos: a Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta útil, especialmente no mercado de trabalho. Porém, entre o entusiasmo e a transformação propriamente dita de processos, existem curvas: de aprendizagem, de implementação e de experimentação, que nem sempre fluem como o planejado.

Mas é preciso começar, de alguma forma. Para propor alternativas, caminhos distintos, novas soluções.

Pensando nisso, vamos começar a compartilhar aqui no blog da BASE Digital insights sobre a IA na prática.

Trago, aqui, algumas referências que me ajudam a desbravar as potencialidades e compreender melhor os desafios [sim, são inúmeros].

Mas é preciso começar, de alguma forma. Quem sabe pelo início?

O que é Inteligência Artificial?

Em termos simples, Inteligência Artificial é o estudo de dispositivos e sistemas computacionais criados pelo homem para agir de uma maneira em que estaríamos inclinados a chamar de inteligente, explica o pesquisador István Berkeley, ao apresentar um breve histórico da IA.

Segundo o autor, o primeiro evento significativo no campo de estudo, no início da década de 1950, foi a publicação de um artigo intitulado "Computing Machinery and Intelligence" escrito pelo matemático britânico Alan Turing.

Alan Turing e seu artigo "Computing Machinery and Intelligence".

Historicamente, porém, não existe um consenso sobre a definição de IA. Um dos livros mais indicados nas universidades para quem deseja se aprofundar sobre o tema, chamado "Inteligência Artificial, uma abordagem moderna", pontua que alguns pesquisadores de IA têm definido essa inteligência em termos de fidelidade ao desempenho humano. Outros, porém, preferem uma definição mais abstrata e formal de inteligência, pela racionalidade. O que seria, basicamente, fazer "a coisa certa", de acordo com os autores do livro, Stuart Russell e Peter Norvig.

Na prática, fazer a coisa certa pode significar a execução de inúmeras tarefas, desde a solução de problemas matemáticos até a interpretação de texto, reconhecimento de padrões em imagens e até mesmo a tomada de decisões complexas.

Sistemas de IA baseados em processamento de linguagem natural (PLN) também facilitam a comunicação entre máquinas e pessoas.

Aqui na BASE Digital, usamos essa tecnologia para desenvolver uma interface de voz para uma startup dos Estados Unidos, a Selectivor. Chamada de Food Expert, a plataforma digital foi uma solução criada pela empresa para oferecer suporte e dar orientações para seus clientes, pessoas que possuem restrições alimentares e dietas restritivas. Tudo por voz, como um diálogo.

O impacto da Inteligência Artificial nas empresas

Segundo dados de uma pesquisa recente realizada pela McKinsey sobre o atual estado da inteligência artificial nas empresas, 40% dos entrevistados afirmam que suas organizações pretendem aumentar os investimentos em IA. Cerca de 1600 participantes responderam à pesquisa global.

Quadro da pesquisa realizada pela McKinsey sobre o atual estado da inteligência artificial nas empresas.

McKinsey & Company

Dentre as empresas consultadas, o uso da IA é mais frequente em áreas como Marketing e Vendas, Desenvolvimento de Produtos e Operações de Serviços.

O objetivo das empresas está vinculado principalmente à redução de custos, a criação de novos negócios e fontes de receita, além de agregar valor às entregas integrando funcionalidades com o uso de tecnologia, especialmente a IA generativa.

O que é IA generativa?

A IA generativa refere-se a uma classe de algoritmos de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos, como textos, imagens, músicas e até códigos de computador, a partir de exemplos existentes. Os principais exemplos de aplicação são modelos como o GPT (que gera texto) e DALL-E (que cria imagens), tecnologias que estão abrindo novas fronteiras em veículos de comunicação e em grandes empresas.

Ao refletirem sobre o uso da inteligência artificial por profissionais de comunicação e marketing, os pesquisadores André Pase e e Luana Girardi explicam que as tecnologias de IA generativa são baseadas em Large Language Models (LLMs), modelos de processamento voltados para exercer tarefas baseadas em linguagem natural.

Segundo os pesquisadores, o próprio nome do ChatGPT, da OpenAI, uma das principais ferramentas de IA generativa existentes hoje, explica como os modelos de rede neural operam: criando textos de maneira lógica, coerente e contextual.

Ao ser pré-treinada, a tecnologia aprende a executar padrões semânticos de linguagem natural, permitindo que o mecanismo transforme e processe, de modo escalável, um grande volume de dados, explicam os autores.

No âmbito da comunicação organizacional, a partir do report da McKinsey, Pase e Girardi destacam que a IA traz agilidade para processos da área de Marketing e Vendas principalmente "na criação de conteúdo, no apoio a construção de rascunhos para publicidade das marcas, chamadas, slogans, postagens em redes sociais e descrição de produtos", afirmam.

Pase e Girardi salientam, no entanto, que "a supervisão humana é significativa e necessária no uso da IA generativa para a melhor a construção do pensamento conceitual e estratégico, considerando as necessidades de cada empresa".

Os pesquisadores recomendam, ainda, especial cautela durante o uso da tecnologia visto que os modelos matemáticos treinados com dados públicos sem proteção podem resultar em casos de plágio, violação de direitos autorais e representações enviesadas.

7 dicas para começar a usar IA generativa no dia a dia

Para quem está começando a descobrir as possibilidades e desafios da IA, seguem algumas dicas para inserir o uso da tecnologia na rotina de trabalho ou estudo:

1. Teste diferentes ferramentas

Explore os principais sites de Inteligência Artificial. Comece com os mais populares, como ChatGPT, da Open AI, e Gemini, do Google.
Ambos oferecem versões gratuitas, por meio de um cadastro. Compare os resultados e perceba as diferenças entre as ferramentas.

2. Comece com pequenos projetos práticos

Pode ser um simples checklist, um passo a passo para executar um projeto ou a filtragem de dados em uma tabela de Excel.

Além disso, crie o hábito de realizar consultas antes de iniciar um projeto para obter uma visão ampla sobre os temas do seu interesse. Depois, crie tarefas específicas e peça ajuda à IA por etapas.

3. Defina seus objetivos e suas necessidades

Você pode utilizar a Inteligência Artificial para otimizar apenas a etapa de um projeto, como a coleta de dados sobre uma tema ou a análise de dados de um relatório.

Em algumas ferramentas é possível fazer o upload de documentos, como tabelas do Excel ou um relatório em formato pdf. A IA é capaz de extrair o texto, resumir os principais destaques e buscar palavras específicas que você tem interesse.

O segredo é transmitir para a IA exatamente o que você necessita. Tenha clareza dos seus objetivos. Isso vai ajudar a dar instruções claras para a execução da tarefa.

4. Dê instruções diretas e específicas nos prompts

No contexto da Inteligência Artificial, especialmente em modelos de linguagem, um prompt é a instrução ou a pergunta que você digita para iniciar uma conversa ou solicitar uma tarefa à Inteligência Artificial. São os comandos para a IA.

Assim, o segredo de um bom output é a qualidade do input, da instrução que você dá. Escreva os seus objetivos no prompt e o seu público-alvo. Gaste tempo na construção da instrução para obter os resultados originais.

Escreva prompts sempre na ordem direta, inspirando a ação. Por exemplo: "Escreva um artigo sobre". E dê instruções diretas a partir dessa frase.

A importância dos prompts:

- Direcionam a IA: Os prompts guiam a IA para gerar respostas relevantes e úteis.

- Personalizam a interação: Ao ajustar o prompt, você pode obter resultados diferentes e mais personalizados.

- Desbloqueiam a criatividade da IA: Prompts bem elaborados podem gerar textos criativos, ideias inovadoras e soluções originais.

5. Questione os resultados da Inteligência Artificial

Avalie os resultados de forma crítica, especialmente em relação às datas e aos números. Confira a informação em outras fontes ou referências. Não hesite em perguntar para a própria a IA, durante a pesquisa, se a informação parecer incorreta. Peça o link da referência da informação. Se você não pedir objetivamente, a IA possivelmente não irá fornecer nos primeiros resultados.

Experimente questionar a IA com informações fornecidas por outra Inteligência Artificial. Você vai se surpreender com os resultados. E evitar erros.

6. Mantenha-se atualizado e compartilhe conhecimento

A IA é um campo em constante evolução. Portanto, leia artigos, assista a palestras e participe de eventos.

Além disso, colabore com os outros: trabalhar em equipe pode acelerar o seu aprendizado. Você pode solicitar que o seu prompt seja avaliado por um colega, para testar a clareza da instrução e avaliar caminhos alternativos. Ou peça um feedback para a própria IA, de como você pode melhorar os comandos.

Compartilhe suas descobertas com outros humanos!

7. Crie critérios para o uso da IA

Evite o uso indiscriminado da ferramenta. Seja estratégico ao escolher qual etapa do seu trabalho pode ser feita por uma Inteligência Artificial.

Trata-se de uma tecnologia que dá assistência para ações específicas, que pode ajudar a diminuir custos e agilizar etapas de um processo. Porém, não dependa exclusivamente da IA para executar um projeto.

Foque em adquirir competências digitais para propor soluções novas para problemas antigos. São inúmeras as possibilidades de utilização, especialmente nas empresas.

Como a IA pode impulsionar a Transformação Digital nas empresas?

O impacto da Inteligência Artificial nas empresas está revolucionando as operações e isso gera inúmeras mudanças no mercado de trabalho.

Ao automatizar processos, analisar dados em grande escala e oferecer insights valiosos, a IA permite que as grandes empresas se tornem mais eficientes, ágeis e competitivas. E isso demanda atualização de pessoas e processos.

Veja como a IA pode auxiliar na Transformação Digital de empresas:

1. Automação de processos

A IA pode automatizar tarefas repetitivas e de alto volume, liberando os funcionários para se concentrarem em atividades mais estratégicas e criativas. Isso aumenta a produtividade e reduz custos.

2. Análise de dados

A IA é capaz de processar grandes volumes de dados rapidamente, identificando padrões e insights que seriam difíceis de encontrar por humanos. Isso permite tomar decisões mais informadas e baseadas em dados.

3. Personalização

A IA pode ser usada para criar experiências personalizadas para os clientes, desde recomendações de produtos até atendimento ao cliente. Isso aumenta a satisfação do cliente e a fidelidade à marca.

4. Otimização de operações

A IA pode otimizar processos de produção, logística e supply chain, reduzindo custos e aumentando a eficiência.

5. Desenvolvimento de novos produtos e serviços

A IA pode ser usada para desenvolver novos produtos e serviços, identificando novas oportunidades de mercado e acelerando o tempo de lançamento.

6. Melhoria da tomada de decisões

A IA pode fornecer insights valiosos para ajudar os líderes a tomar decisões estratégicas mais eficazes.

7. Segurança cibernética

A IA pode ser usada para detectar e prevenir ameaças cibernéticas, protegendo os dados da empresa e de seus clientes.

5 exemplos de aplicação da IA em plataformas digitais de empresas

A utilização de Inteligência Artificial está mais presente no dia a dia do que imaginamos, especialmente na interação com plataformas digitais de serviços e produtos oferecidos por grandes empresas.

Veja alguns exemplos de usos:

1. Chatbots

Atendimento ao cliente automatizado, respondendo a perguntas frequentes e resolvendo problemas simples.

2. Recomendação de produtos

Sugestões personalizadas de produtos para os clientes, baseadas em seus históricos de compra e comportamento em sites institucionais, aplicativos e plataformas de ecommerce.

3. Análise preditiva

Previsão de demanda, manutenção preditiva de equipamentos e detecção de fraudes.

4. Automação de marketing

Produção de conteúdo para campanhas de marketing para pessoas específicas e otimização de gastos com publicidade.

5. Gestão de recursos humanos

Recrutamento, avaliação de desempenho e desenvolvimento de talentos.

Desafios no uso da IA, de maneira geral

1. Qualidade dos dados

A IA depende de dados de alta qualidade para funcionar de forma eficaz.

2. Investimento

A implementação de soluções de IA pode exigir um investimento significativo.

3. Mudança cultural

A IA pode exigir mudanças na cultura organizacional e nos processos de trabalho.

4. Ética

É importante considerar as implicações éticas da IA, como privacidade e viés algorítmico.

Neste contexto, além da infraestrutura técnica e bons fornecedores para implantar as soluções, é importante que a cultura organizacional da empresa seja aberta ao uso de IA. Isso inclui treinar colaboradores e reservar tempo para o teste de novos fluxos de trabalho.

Em geral, é dessa forma que a inovação com IA em processos e produtos ocorre: quando existe a abertura para a experimentação e o inesperado. Ainda que isso signifique identificar alucinações da Inteligência Artificial, entraves, frustrações, inúmeras versões e uma pitada de caos.

Como tudo na vida, existe uma curva de aprendizado. Mas ela só começa quando você avança. E erra, até desenvolver algo novo.

Conclusão

A IA oferece um enorme potencial para profissionais que buscam obter novas competências e empresas que buscam a Transformação Digital e a Inovação. Ao aproveitar as capacidades da IA, profissionais podem aumentar sua eficiência, melhorar a experiência do cliente e obter uma vantagem competitiva no mercado. No entanto, é importante estar ciente dos desafios e considerar as implicações éticas da implementação da IA.

Neste artigo, apresentamos termos usados no âmbito na Inteligência Artificial e demos dicas para quem quer começar a desbravar este universo, seja para utilizar no dia a dia, seja para propor soluções para problemas antigos nas empresas e segmentos em que atuam.

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Sobre o autor: Fabiana Freitas é Content Analyst na BASE Digital. Jornalista e doutora em Comunicação e Informação, produz e edita conteúdo há mais de vinte anos. Com passagem por assessorias, veículos de comunicação e plataformas de educação corporativa, pesquisa e escreve sobre o uso de tecnologias de informação e comunicação na produção de conteúdo educativo para diversos públicos. Atualmente, investiga as potencialidades e os desafios do uso da IA na produção de conteúdo em plataformas digitais e sites institucionais.