Muito provavelmente você ouviu esse termo em 2023 ou até mesmo em anos anteriores: Inteligência Artificial.
A inteligência artificial chegou para ficar nos ambientes corporativos. Com o advento da inteligência artificial generativa, a tecnologia adentrou os setores e colaboradores passam a ter uma grande gama de recursos de produtividade que aceleram e facilitam o desenvolvimento da atividade laboral diária.
O CEO Google / Alphabet já deu o recado:
O estudo Future of Jobs, do Fórum Econômico Mundial, destaca em seu preâmbulo: “Em 2023, as transformações do mercado de trabalho impulsionadas por avanços tecnológicos, como o amadurecimento da inteligência artificial generativa (AI), estão sendo agravados por problemas econômicos e perturbações geopolíticas e crescimento social e pressões ambientais.”.
O cenário que se desenhou em 2023 é um grande pavimentador para a temática de Inteligência Artififcial em 2024. Diferente de 2023, o cenário de 2024 contará com orçamentos das empresas direcionados para a área, aquecendo ainda mais a agenda.
O Gartner também nos ajuda na compreensão do fenômeno da IA. Vide o Hype Cycle de AI e de Emerging Technologies.
Abaixo vou destacar alguns conceitos. Para alguns, um pouco de Nerd Talk, para outros, nada muito novo. Conceituar é importante.
Inteligênca Artificial – Conceitos
O Gartner define inteligência artificial (IA) como a aplicação de análises avançadas e técnicas baseadas em lógica, incluindo aprendizado de máquina (ML), para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e tomar ações. Esta definição é consistente com o estado atual e emergente das tecnologias e capacidades da IA, e reconhece que a IA envolve agora geralmente análise probabilística (combinando probabilidade e lógica para atribuir um valor à incerteza).
Com base em Luckin et al., 2016, temos a definição como: “… sistemas informáticos concebidos para interagir com o mundo através de capacidades e comportamentos que consideramos essencialmente humanos.”
Inteligência Artificial como a capacidade das máquinas/softwares terem “comportamentos que consideramos essencialmente humanos…”.
Com a IA, os computadores podem realizar tarefas que normalmente são realizadas por pessoas, incluindo linguagem de processamento, resolução de problemas e aprendizagem. A inteligência artificial é uma ferramenta, assim como outros tipos de novas tecnologias.
Inteligência Artificial – Machine Learning – Aprendizado de Máquina
O Aprendizado de Máquina é uma subcategoria da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas computacionais aprendam padrões a partir de dados.
Em vez de serem explicitamente programadas para realizar uma tarefa específica, as máquinas aprendem com exemplos e experiências passadas, melhorando sua performance ao longo do tempo.
Machine Learning – Supervisionado x Não Supervisionado
Aprendizado Supervisionado: O aprendizado de máquina supervisionado ocorre quando o programa é “treinado” em um conjunto predefinido de “exemplos de treinamento”, o que facilita sua capacidade de chegar a uma conclusão precisa quando novos dados são fornecidos.
Aprendizado Não Supervisionado: O aprendizado de máquina não supervisionado ocorre quando o programa recebe um monte de dados e deve encontrar padrões e relacionamentos neles.
Abaixo temos um exemplo rápido de um processo de aprendizado considerando a identificação de um Joinha pra cima ou pra baixo a partir de um input de imagem, em video. Na prática, esse algoritmo, depois de ter aprendido o que é um Joinha pra cima ou Joinha pra baixo, será capaz de identificar automaticamente qualquer Joinha que aparecer em um input de foto ou video. Claro que esse é apenas um exemplo para ilustrar como o processo funciona e esse processo se encaixa em qualquer cenário, seja identificação de placas de veículos, rostos, sorrisos, etc…
Inteligênca Artificial Generativa
A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) refere-se a sistemas ou modelos de IA que têm a capacidade de criar, gerar ou produzir novos conteúdos, seja em forma de texto, imagens, música ou outras formas de dados.
Ao contrário de sistemas que são treinados para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de imagem ou tradução de idiomas, uma IA generativa é projetada para criar algo original, muitas vezes imitando ou produzindo algo que se assemelha ao que humanos seriam capazes de criar.
A IA Generativa ficou muito popular esse ano, fortemente puxada por uma Inteligência Artifical Generativa em Específico: O Chat GPT.
Melhor do que eu colocar com minhas palavras o que é o Chat GPT, é ir lá no Chat GPT e colocar algumas conversas em jogo com ele. Aqui, já destacando um primeiro ponto importante considerando o uso das IA’s Generativas: A qualidade da pergunta (prompt) importa muito.
Então, vamos lá: Vou no Chat GPT entender um pouco sobre ele. Para entender sobre o ChatGPT com o ChatGPT: O primeiro passo é uma pergunta (prompt).
Quem é o Chat GPT, nas suas próprias palavras.
O conteúdo a seguir é o resultado do PROMPT da imagem anterior. Um pleno control+c, control+v.
Olá! Estou aqui para ajudar com seu artigo. Vou fornecer informações sobre o Chat GPT, sua criação, propósito, a OpenAI e as diferenças entre uma IA Generativa e uma IA comum.
O que é o Chat GPT? O Chat GPT, ou Generative Pre-trained Transformer, é uma avançada inteligência artificial baseada na arquitetura GPT-3.5, que foi desenvolvida pela OpenAI. Ele é um modelo de linguagem capaz de compreender e gerar texto de maneira muito semelhante à linguagem humana. Sua capacidade de processamento de linguagem natural é amplamente utilizada em uma variedade de aplicações, incluindo chatbots, assistentes virtuais, tradução de idiomas, resumo de texto e muito mais.
Como o Chat GPT foi criado? O Chat GPT foi criado através de um processo de treinamento em larga escala usando uma vasta quantidade de dados textuais da internet. Esse treinamento envolveu uma rede neural profunda, permitindo que o modelo aprendesse a estrutura e o contexto da linguagem natural. Esse aprendizado prévio (pre-trained) é o que o torna capaz de realizar tarefas linguísticas diversas.
Qual é o propósito do Chat GPT? O propósito do Chat GPT e de modelos similares é melhorar a compreensão da linguagem natural por parte das máquinas e permitir que elas gerem respostas ou textos coesos e relevantes em resposta a perguntas ou tarefas específicas. Isso tem aplicações amplas, desde melhorar o atendimento ao cliente até auxiliar na pesquisa acadêmica e muito mais.
Quem é a OpenAI? A OpenAI é a organização de pesquisa em inteligência artificial por trás do desenvolvimento do Chat GPT. Fundada com a missão de desenvolver IA segura e benéfica para a humanidade, a OpenAI desempenha um papel fundamental na pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de IA de ponta, além de promover práticas éticas e responsáveis no campo da inteligência artificial.
Diferença entre uma AI Generativa e uma IA comum: Uma IA Generativa, como o Chat GPT, possui a capacidade de gerar texto de maneira criativa e contextual. Ela não se limita a responder a perguntas com informações pré-existentes, mas pode criar conteúdo original e coerente com base em entradas ou tarefas fornecidas. Uma IA comum, por outro lado, geralmente é programada para executar tarefas específicas e pode não ter a mesma capacidade de geração de texto diversificado e contextual.
No contexto corporativo, as IAs Generativas podem ser usadas para melhorar a comunicação com clientes, gerar conteúdo escrito, auxiliar na criação de relatórios e muito mais, tornando-as valiosas ferramentas para empresas que buscam automatizar e melhorar suas operações de linguagem natural.
Espero que essas informações ajudem a esclarecer o papel do Chat GPT, da OpenAI e a diferença entre uma IA Generativa e uma IA comum para os leitores do seu artigo. Se precisar de mais informações ou detalhes específicos, estou à disposição para ajudar!
Diversas são as abordagens e aplicações para uma Inteligência Artificial Generativa, e diversas são as alternativas além do Chat GPT que, como first mover, naturalmente tem um maior recall e base de usuários. Mas, o ChatGPT não está reinando sozinho. As BIG TECHS estão se movimentando e outros players como Microsoft e Google já colocaram suas soluções no mercado: Bing Chat e BARD respectivamente.
Outras Inteligências a Destacar
A seguir um resumo de soluções implementadas baseadas em IA para ilustrar o poder dessa abordagem. Arrisco dizer que já existe uma inteligência especialista para todos os problemas profissionais/transacionais padrões do cotidiano corporativo.
De Onde Vem Toda Essa Inteligência?
O modelo OpenAI GPT-3 foi documentado como tendo sido treinado em cerca de 45 TB (TERA BYTES) de dados de texto puro de vários conjuntos de dados de treinamento de IA que incluem:
- Toda a nossa amada Wikipedia (bem , a parte em inglês, pelo menos)
- Livros… muitos livros
- Conteúdo da Internet
- Links do Reedit
- Persona Chat
Se quiser saber mais a fundo sobre o treinamento do modelo, (fonte no final) a tabela a seguir detalha um pouco mais sobre o treinamento do GPT3: A Tabela mostra a mistura final de conjuntos de dados que usamos no treinamento. Os dados do CommonCrawl foram baixados de 41 fragmentos de CommonCrawl mensal cobrindo 2016 a 2019, constituindo 45 TB de texto simples compactado antes da filtragem e 570 GB após a filtragem, aproximadamente equivalente a 400 bilhões de tokens codificados em pares de bytes. Observe que durante o treinamento, conjuntos de dados não são amostrados em proporção ao seu tamanho, mas sim conjuntos de dados que consideramos de maior qualidade são amostrados com mais frequência, de modo que os conjuntos de dados CommonCrawl e Books2 sejam amostrados menos de uma vez durante o treinamento, mas os outros conjuntos de dados são amostrado 2-3 vezes. Basicamente, isso aceita uma pequena quantidade de overfitting em troca de dados de treinamento de maior qualidade. FONTE
Na prática o modelo leu uma imensidão de dados, textos, wikipedia e etc, aprendeu com isso e se preparou para responder a perguntas feitas dentro do Chat. É a mesma lógica de treinamento de modelo feito com o Tensor Flow.
Importante destacar que já estamos no GPT-4 e o 4.5 está vindo aí.
Reflexões Pertinentes ao Meu Ver…
Muito tem se falado sobre desemprego estrutural a partir do AI. O desemprego estrutural é um fenômeno que dentre outras variáveis pode ser puxado por mudanças tecnológicas: Avanços tecnológicos podem tornar certas habilidades ou ocupações obsoletas. A AI vai matar o meu emprego?
Na minha opinião, não necessariamente…
Você não perderá seu emprego para a IA.
Você perderá seu emprego para o coleguinha de trabalho…
…que faz o mesmo que você,
mas fazendo bom uso da IA.
O Fórum Econômico Mundial tem uma publicação anual sensacional denominada Future of Jobs (Futuro do Trabalho). Em seu preâmbulo do estudo 2023, já destaca, em 2023, “…transformações no mercado de trabalho impulsionadas por avanços tecnológicos, como o amadurecimento da inteligência artificial (IA) generativa…”.
A seguir uma imagem do estudo que elenca as habilidades profissionais que precisam ser priorizadas à luz do Mundo Moderno.
Percentual de organizações pesquisadas que consideram determinadas habilidades como essenciais para sua força de trabalho. Composição média estimada dos conjuntos de habilidades dos trabalhadores nas organizações pesquisadas. As habilidades são classificadas e ordenadas pelo percentual de organizações pesquisadas que consideram a habilidade como central para sua força de trabalho.
No gráfico a seguir destaco 4 habilidades importantes considerando o contexto de AI. São habilidades relevantes para o profissional que quer se destacar dos demais, gerando mais valor para seu ecossistema.
- Pensamento Analítico: capacidade de analisar informações de forma detalhada e lógica para entender padrões, identificar tendências, formular hipóteses e resolver problemas.
- Pensamento Criativo: processo mental que envolve a geração de novas ideias, conceitos ou soluções originais e inovadoras. Diferente do pensamento analítico, que é mais estruturado e lógico, o pensamento criativo é caracterizado pela flexibilidade, imaginação e abertura a novas perspectivas.
- Curiosidade e Lifelong Learning:
- Curiosidade é o desejo inato de explorar, descobrir e aprender. É uma característica que nos leva a questionar o mundo ao nosso redor, buscar novos conhecimentos e experiências, e estar aberto a ideias e perspectivas diferentes.
- Lifelong Learning: Lifelong Learning refere-se à contínua, voluntária e autodirigida busca por conhecimento, seja para razões pessoais ou profissionais.
- Alfabetização Tecnológica (não necessariamente programação de software…): A alfabetização tecnológica, ou “technological literacy” em inglês, refere-se à capacidade de uma pessoa entender, utilizar e avaliar a tecnologia de forma eficaz. Este conceito vai além do simples uso de dispositivos tecnológicos
Dado o cenário de transformações e complexidade que vivemos no Mundo Atual, o profissional precisa entender que para atingir melhores resultados ele precisará aprender a aprender, ser criativo, passear no universo tecnológico pensando de forma analítica e coordenando com seus pares, afinal, vôo solo não gerará impacto de longo prazo.
Próximos Passos
Até o momento vemos uma grande gama de projetos de IA focados em otimizar tarefas pontuais no nosso dia a dia profissional. E isso ainda faz muito sentido, visto que uma nova tecnologia tem um período de assimilação após seu HYPE (vide o Hype Cycle do Gartner). Ainda há uma grande curva de adoção a ser realizada e ainda temos um período para que a tecnologia se prove útil e escalável, por mais que tenhamos centenas de milhares de casos práticos de aplicações.
Gestores de negócio e de tecnologia precisam priorizar ações na seara da Inteligência Artifical em 2024, seja em projetos piloto, seja departamentais seja em iniciativas corporativas mais estruturadas, visto os ganhos de produtividade/custo propostos pela tecnologia.
Ao meu ver, a tecnologia irá evoluir de algo departamental e pontual para mais transversal na organização, em escala. Mas isso é um processo evolutivo de digitazação da companhia que tende a ter melhores resultados a partir de incrementos regulares e consistentes.
Por enquanto, experimente, leia, pesquise, busque a ajuda de especialista. Entenda bem do seu negócio e reflita quais procesos e área você poderá ter ganhos com essa poderosa ferramenta. Por enquanto o CHATGPT tem sido meu assessor inseparável no dia a dia de trabalho.
Se achar pertinente, drop me a message, que terei o maior prazer em conectar e dialogar sobre como podemos ajudar sua empresa por meio da Globalsys seus serviços e soluções.
Observação: A imagem destaque desse post foi gerada com DALL-E com o prompt a seguir:
Observação 2: Esse artigo foi corrigido pelo próprio ChatGPT.
