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Entenda o que é IA generativa, como é utilizada e principais exemplos

04 de setembro 2024, 16:00

Imagem de uma interface digital com códigos e representações visuais que simbolizam inteligência artificial generativa, mostrando a complexidade e inovação da tecnologia.
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A IA generativa é uma realidade para a qual não se pode mais fechar os olhos, uma das aplicações mais bem-sucedidas das inteligência artificial no mercado de trabalho.

Trata-se de um mercado que, até 2030, deve aumentar quase 10 vezes, saltando de US$ 36,06 bilhões para assombrosos US$ 356,10 bilhões.

Os exemplos de IA generativa estão aí para provar o valor da tecnologia.

E é sobre eles que vamos falar agora, neste conteúdo que traz os seguintes tópicos:

  • O que é uma IA Generativa?
  • Como funciona uma IA Generativa?
  • Principais modelos de Ia Generativa
    • Modelos básicos
    • Grandes modelos de linguagem
  • A evolução da IA Generativa
  • Qual é a importância das IAs Generativas?
    • Para a sociedade
    • Para as empresas
  • Impactos das IAs Generativas
    • Educação
    • Saúde
    • Serviços financeiros
    • Mídia e entretenimento
  • Qual a diferença entre IA e IA generativa?
  • Como uma IA Generativa é treinada?
  • Principais aplicações da IA Generativa
  • Exemplos de IA Generativa
  • Quais são os desafios da IA Generativa?

Avance na leitura e descubra mais sobre o que ela pode fazer por você.

Leia também:

O que é uma IA generativa?

Poder ser considerada como uma IA generativa toda plataforma desenvolvida com inteligência artificial capaz de gerar conteúdo.

Podem ser textos, imagens, músicas ou códigos, sempre a partir de padrões aprendidos em grandes conjuntos de dados.

Em vez de apenas analisar dados, ela gera novas informações, imitando o estilo ou características dos dados de treinamento.

Como veremos neste artigo, há exemplos de IA generativa para criação dos mais variados formatos.

Eles incluem modelos que produzem textos coerentes, imagens realistas ou até mesmo novos designs e produtos, ajudando em tarefas criativas e automáticas.

Como funciona uma IA generativa?

Embora exista Machine Learning, ou seja, o aprendizado de máquina, uma plataforma de IA generativa não se desenvolve de forma 100% autônoma.

Para que ela possa funcionar, é necessário primeiro a intervenção humana, afinal, é para o nosso uso que ela é criada.

Confira então as três etapas principais em um processo de desenvolvimento de uma IA generativa.

Treinamento

Uma IA precisa ser treinada para que possa responder aos chamados “prompts”, isto é, os comandos que os usuários inserem.

É preciso utilizar grandes volumes de dados para isso, bem como inserir na máquina os padrões linguísticos para que ela consiga dar feedbacks apropriados.

Ajuste

Até mesmo as IAs já desenvolvidas e treinadas precisam passar por ajustes, já que, sendo uma inteligência, ela não pode parar de evoluir.

Para isso, é realizado o chamado fine tuning, ou ajuste fino, no qual a IA recebe novos dados, com a finalidade de melhorar sua capacidade de resposta em contextos mais elaborados.

Geração, avaliação e reajuste

Uma IA generativa precisa de constantes ajustes e aprimoramentos para que continue sendo capaz de gerar conteúdos e respostas atualizadas.

Já existem inclusive empresas que pagam para que pessoas ajudem nesse processo, por meio de plataformas de prestação de serviços remotas.

Principais modelos de IA generativa

Ilustração de uma pessoa interagindo com o notebook, representando a aplicação da IA generativa em diferentes setores.
Com a IA generativa, robôs e humanos podem colaborar de maneira inédita, impulsionando avanços tecnológicos em diversas áreas.

Os exemplos de IA generativa mais conhecidos, como veremos mais à frente, são o ChatGPT e o Gemini, que pertencem à categoria de Large Language Model (LLM), ou Grande Modelo de Linguagem.

Mas essa não é a única categoria uma IA, já que elas também podem ser agrupadas conforme o seu “poder de fogo”. Veja na sequência.

Modelos básicos

As IAs generativas desenvolvidas a partir de modelos básicos são capazes de gerar conteúdos ou dados que servem como dados de entrada.

Alguns desses modelos são:

  • Redes Generativas Adversariais (GANs)
  • Modelos de Transformadores (ex.: GPT, BERT)
  • Autoencoders Variacionais (VAEs)
  • Modelos Autoregressivos
  • Modelos Diffusion
  • Fluxos Normais (Normalizing Flows).

Grandes modelos de linguagem

Os LLMs se distinguem por terem uma sofisticada capacidade de compreender comandos verbais falados e escritos, respondendo de forma similar a um ser humano.

Eles são programados com bilhões de parâmetros, que são uma espécie de valor que se dá a cada comando para que possam entender e processar os prompts inseridos.

A evolução da IA generativa

A partir do que vimos, a IA generativa deve crescer a taxas muito altas nos próximos anos.

Depois de se consolidar por meio dos já popularizados ChatGPT e Gemini, as IAs avançam a passos largos para criar conteúdos cada vez mais realistas em outros formatos.

A IA generativa evoluiu rapidamente, transformando-se de modelos simples de geração de texto para sistemas avançados capazes de criar imagens, música e até simulações de ambientes virtuais.

Não será surpresa alguma quando, daqui a poucos anos, pudermos assistir a um filme inteiro feito com inteligência artificial.

No futuro, podemos esperar uma integração ainda maior dessas IAs em nossas vidas cotidianas, com sistemas mais éticos e personalizados, capazes de colaborar de maneira mais eficiente e segura com os seres humanos.

Assim, a tendência é que a IA generativa se torne uma ferramenta essencial para inovação e resolução de problemas complexos.

Qual é a importância das IAs generativas?

Ainda que o uso da IA generativa suscite certas polêmicas, é inegável que essa é uma ferramenta de grande utilidade.

Entenda agora porque essa é uma tecnologia que, daqui para a frente, tende a ganhar cada vez mais força e relevância.

Para a sociedade

A evolução da tecnologia mostra que, com o tempo, a tendência é que o acesso a serviços e bens antes restritos acabe por se popularizar.

Há poucas décadas, por exemplo, ter um computador em casa era um luxo para pouquíssimas pessoas.

A IA generativa é mais um passo nessa direção, ampliando o acesso para a sociedade a uma série de possibilidades. Confira.

Mais acesso à criação de conteúdo

Se, antes da IA generativa, conteúdos como textos, imagens e fontes só podiam ser criados ou melhorados por designers, hoje, isso está ao alcance de qualquer um com um dispositivo conectado à web.

Potencial criativo liberado

O mercado de IA generativa cresce a um ritmo galopante, tanto que já existem sites agregadores, como o theresanaiforthat.com, em que se pode encontrar IAs para todos os gostos.

A criatividade agradece, já que, com tantas plataformas disponíveis, qualquer artista, profissional de criação e até leigos são capazes de dar asas à imaginação como nunca antes.

Abre portas para o empreendedorismo

Por mais que se diga que a IA generativa está tirando empregos, também é verdade que ela pode ser uma ferramenta de trabalho.

Se bem utilizadas, as ferramentas disponíveis online podem servir para criar e escalar negócios rapidamente, ajudando a construir sites e os conteúdos neles inseridos.

Para as empresas

Levou um tempo até que o Google começasse a ser usado pelas empresas com fins comerciais.

Com a IA generativa deve acontecer algo parecido, mas provavelmente em um ritmo bem mais acelerado do que foi com o motor de busca.

Entenda a partir de agora como isso pode acontecer, considerando a relevância das IAs nos negócios.

Melhora a experiência dos clientes

Uma das características da IA generativa é trabalhar com imensos volumes de dados.

Para as empresas, essa é uma capacidade fundamental para mapear o comportamento de compra de seus clientes.

As IAs já vêm colaborando para isso, ajudando a fazer cálculos ou a sugerir novas maneiras de melhorar a customer experience online e fisicamente.

Aumenta a produtividade dos funcionários

Existem empresas prestadoras de serviços que já utilizam a IA generativa como ferramenta complementar em suas atividades.

É o caso das que usam IAs para fazer cálculos complexos ou para gerar relatórios a partir dos dados das suas vendas.

Com isso, os funcionários podem fazer mais tarefas em menos tempo, aumentando a produtividade geral.

Otimiza processos de negócios

Certos processos podem ser acelerados ou otimizados com a utilização da IA generativa.

Os que exigem cálculos certamente são os mais beneficiados, já que as IAs do tipo LLM são capazes de realizar contas complexas instantaneamente, inclusive estatísticas.

Economia de escala

Outro benefício que as IAs generativas proporcionam é o de aumentar a escalabilidade de um negócio.

Como elas ajudam a automatizar uma série de atividades e tarefas, o resultado é mais espaço no orçamento para investir em melhores produtos e serviços.

Sem falar da parte estratégica, que também pode ser trabalhada.

Impactos das IAs generativas

Praticamente todos os campos do conhecimento humano estão sendo de alguma forma impactados pela IA generativa.

As vantagens são muitas, principalmente para as empresas, que estão poupando recursos valiosos com a automação.

Por outro lado, os desafios da IA generativa não são poucos, tendo em conta os problemas inerentes a cada segmento.

Vamos entender melhor o que isso significa a seguir.

Educação

Mão de uma pessoa vestindo camisa branca segurando um gráfico de barras crescente, simbolizando crescimento e progresso em contextos como negócios ou tecnologia.
A adoção da IA generativa está promovendo um crescimento significativo nos setores que apostam nessa tecnologia, destacando seu potencial de transformação.

Uma das áreas mais impactadas pelas IAs generativas é a da educação, não apenas pela capacidade de gerar conteúdos, mas principalmente pelo nível de personalização que essa tecnologia proporciona.

Com alguns comandos, é possível criar aulas inteiras de acordo com o nível de cada aluno, ajustando-as às suas necessidades.

Saúde

Antes mesmo do “boom” da IA generativa, a telemedicina já estava dando o que falar em razão das mudanças na maneira como são prescritos tratamentos e feitos diagnósticos.

Entre os muitos impactos da IA na saúde, destaca-se o aumento da capacidade de leitura de exames, em especial os de imagem.

Com a tecnologia, detalhes que poderiam passar despercebidos são detectados com muito mais rapidez e precisão.

Serviços financeiros

Como destaca um artigo da Febraban, a IA generativa no setor financeiro é uma revolução tão grande quanto foi a internet na década de 90.

O principal impacto que já vem sendo percebido é no atendimento, com o uso de chatbots que, só no Banco do Brasil, são responsáveis por 12 milhões de contatos por mês.

Mídia e entretenimento

Não há limites para a criatividade quando se utiliza a IA generativa para criar imagens, textos e vídeos.

O realismo de alguns desses vídeos é tão grande que existe uma preocupação crescente com o chamado deepfake como instrumento para praticar crimes e induzir a opinião.

Qual a diferença entre IA e IA generativa?

Inteligência artificial é o termo usado para se referir a toda e qualquer tecnologia em que uma máquina aja ou dê respostas utilizando algo muito próximo ao raciocínio humano.

Já a IA generativa é o campo da IA aplicada em que se desenvolvem plataformas e serviços online de geração de conteúdos multimídia.

Como uma IA generativa é treinada?

Se a IA generativa é fascinante, ao saber como uma IA generativa é treinada ficamos ainda mais estupefatos ao conhecer o modo como essa tecnologia é desenvolvida.

Para o seu treinamento, são usadas grandes quantidades de dados, como textos, imagens ou sons.

O modelo aprende padrões e relações nesses dados através de redes neurais profundas, ajustando seus parâmetros por meio de processos como backpropagation e otimização.

Durante o treinamento, a IA ajusta suas previsões para gerar novas informações semelhantes aos dados originais.

Esse processo exige enormes recursos computacionais e refinamentos constantes para melhorar a precisão e a criatividade do modelo.

Basicamente, estas são as fases principais:

  • Coleta de dados
  • Pré-processamento dos dados
  • Treinamento inicial (arquitetura do modelo e ajuste de parâmetros – backpropagation)
  • Aprimoramento com fine-tuning
  • Avaliação e validação
  • Implementação e iteração
  • Inserção de filtros de conteúdo, minimização de bias e justificabilidade das saídas.

Principais aplicações da IA generativa

Saber como uma IA generativa é treinada nos dá uma nova visão sobre essa tecnologia revolucionária.

Conheça a seguir as principais aplicações e de que forma elas vêm sendo utilizadas por leigos e até profissionais em suas rotinas.

Textos

As LLMs são certamente as IAs “do momento”.

Plataformas como o Gemini e o ChatGPT já contam com mais de 2 bilhões de usuários ativos, com o Brasil respondendo por 5,16% do tráfego global.

Um dos motivos para tamanho sucesso é a extrema facilidade em utilizar os serviços. Basta fazer uma pergunta e a resposta vem sob medida.

Imagens

Existem ainda as IAs generativas que geram imagens, entre as quais se destacam Leonardo.ai e Dall-E.

Para isso, basta o usuário gerar um prompt, descrevendo o tipo de imagem que deseja criar, podendo ser, dependendo da plataforma, em um estilo pré-definido.

Vídeos

Talvez uma das mais surpreendentes aplicações da IA generativa seja a criação de vídeos.

Eles podem ser gerados a partir de comandos inseridos pelo usuário ou, como na plataforma Kling, serem gerados a partir de uma imagem.

Códigos

As IAs generativas também ajudam programadores e pessoas leigas a desenvolver seus próprios códigos de programação.

É possível criar sites, aplicativos e quase todo tipo de programa com suas funções, usos e propósitos.

Portanto, se você tem uma ideia para um aplicativo ou uma ferramenta que dependa de conhecimentos em programação, com a IA generativa seus problemas acabaram.

Música

A criatividade nas IAs não se aplica apenas para conteúdos escritos e imagens.

Músicos também podem se beneficiar dessa ferramenta, criando músicas originais em plataformas como Canva e Loudly.

Vale lembrar que todos os sites de IA generativa são gratuitos, com parte das funcionalidades restritas a usuários que pagam por mais recursos.

Modelagem 3D

Não bastasse toda a gama de conteúdos que podem ser criados online, existem também as plataformas de IA que permitem a criação de modelos em 3D.

É o que faz o site Edworking, que gera modelos 3D de alta qualidade e detalhados para os mais variados projetos.

Exemplos de IA generativa

Já falamos delas anteriormente, mas será que você conhece a história das principais plataformas e sites de IA generativa?

Confira na sequência.

ChatGPT

O ChatGPT é uma IA desenvolvida pela OpenAI, baseada na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Lançado em 2020, é treinado em grandes volumes de texto para gerar respostas em linguagem natural.

Ele evoluiu com versões mais avançadas, como GPT-4, que aumentou e aprimorou sua capacidade de compreensão e geração de texto

Gemini

Já o Gemini é um modelo de linguagem avançado desenvolvido pelo Google DeepMind, lançado em 2023 e que combina técnicas de inteligência artificial com aprendizado profundo para entender e gerar texto natural, integrando capacidades multimodais.

Bing AI

Por sua vez, o Bing AI é uma inteligência artificial desenvolvida pela Microsoft, integrada ao mecanismo de busca Bing.

Também lançado em 2023, utiliza a tecnologia do modelo GPT-4 para melhorar pesquisas, gerar respostas e interagir com os usuários em linguagem natural.

Quais são os desafios da IA generativa?

Como toda tecnologia revolucionária, não são poucos os desafios da IA generativa para agora e para o futuro.

Os principais deles são:

  • Controle de qualidade
  • Segurança e privacidade
  • Custo computacional
  • Sustentabilidade
  • Falta de compreensão contextual
  • Uso malicioso
  • Direitos autorais e ética.

Conclusão

A IA generativa representa um grande avanço, mas, como todo grande salto evolutivo da humanidade, é preciso cautela para que seu uso não sirva aos propósitos errados.

Para começar a usar a IA generativa da melhor forma, defina claramente seus objetivos e escolha a ferramenta adequada ao seu projeto.

Familiarize-se com as capacidades e limitações do modelo escolhido, usando dados organizados e de alta qualidade para treinar ou ajustar a IA.

Experimente diferentes abordagens e refine os resultados com feedback contínuo.

Integrar a IA em fluxos de trabalho existentes e acompanhar as atualizações tecnológicas também é essencial para maximizar seu potencial.

Um excelente passo é conhecer o curso de extensão sobre as aplicações da inteligência artificial, da FIA Business School.

Gostou de saber mais sobre a IA generativa?

No blog da FIA, você sempre fica a par dos principais assuntos do momento em tecnologia digital.

Referências:

https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide#market-size
https://febrabantech.febraban.org.br/temas/inteligencia-artificial/ia-tera-impacto-no-setor-financeiro-tao-grande-quanto-surgimento-da-web-dizem-especialistas
https://www.cnnbrasil.com.br/economia/negocios/inteligencia-artificial-vai-tirar-todos-os-nossos-empregos-diz-elon-musk/
https://gizmodo.uol.com.br/brasil-e-o-4o-pais-que-mais-usa-chatgpt-no-mundo-conheca-o-top-10/
https://sebrae.com.br/sites/PortalSebrae/saiba-como-a-inteligencia-artificial-pode-ajudar-seu-negocio,10ff1168c2327810VgnVCM1000001b00320aRCRD

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Com um olhar sempre no futuro, desenvolvemos e disseminamos conhecimentos de teorias e métodos de Administração de Empresas, aperfeiçoando o desempenho das instituições brasileiras através de três linhas básicas de atividade: Educação Executiva, Pesquisa e Consultoria.

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