O ChatGPT abalou o mercado de tecnologia e se tornou o assunto do momento, jogando luz sobre o assunto da inteligência artificial (IA) generativa. Resumidamente,o próprio ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google (antigo Bard), são baseados em grandes modelos de linguagem pré-treinados, facilitando a criação de conteúdo a partir de uma instrução inicial.
Mas como usar ferramentas desse tipo para incrementar o dia a dia do seu negócio? Será que somente os profissionais de marketing ou de desenvolvimento podem tirar proveito desse tipo de tecnologia?
Na verdade, segundo desenvolvimentos e expertise da Salesforce, dá para usar a inteligência artificial generativa nas mais diversas frentes – seja para construir a base de um pitch de vendas ou para otimizar os processos de atendimento ao cliente.
Siga com a gente e confira como usar a IA generativa na sua empresa. Abaixo, você confere os tópicos cruciais deste artigo.
O que teremos pela frente:
Qual o conceito de inteligência artificial generativa?
Como já falamos, IA generativa ou inteligência artificial generativa se refere ao uso de IA para criar novos conteúdos, como texto, imagens, música, áudio e vídeos. Ela usa grandes modelos de linguagem capazes de realizar várias tarefas como resumos, interações de perguntas e respostas, classificações e muito mais.
Dessa forma, a inteligência artificial generativa usa um modelo de Aprendizado Profundo (Deep Learning) para aprender os padrões e as relações em um conjunto enorme de dados de conteúdo criado por humanos. Em seguida, ele usa os padrões aprendidos para gerar novo conteúdo, numa lógica de aprender, agrupar e criar algo novo – um pequeno “Frankenstein” de tudo o que compreendeu.
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) da IA Generativa utilizam outras técnicas. Começa com técnicas não supervisionadas e depois passa por técnicas supervisionadas:
- Aprendizado Não Supervisionado: A maior parte do treinamento de um modelo de linguagem é não supervisionada, onde o modelo aprende a prever a próxima palavra em uma sequência de texto dada a parte anterior do texto. Os dados de treinamento para essa etapa não precisam de anotações específicas feitas por humanos, o próprio texto já fornece a estrutura necessária para o aprendizado.
- Aprendizado Supervisionado: Além disso, os modelos também podem ser treinados ou ajustados (fine-tuned) usando técnicas de aprendizado supervisionado, onde são fornecidos pares de entrada e saída específicos. Por exemplo, eles podem aprender a responder perguntas, traduzir textos ou realizar outras tarefas específicas baseadas em exemplos.
- Adaptação de Tarefa (Task Adaptation) e ajuste fino: Depois de treinados em grandes quantidades de dados de texto gerais, os modelos muitas vezes passam por uma fase de ajuste fino em conjuntos de dados específicos de tarefas para melhorar o desempenho em tarefas específicas como classificação de texto, resposta a perguntas, ou mesmo aplicações mais especializadas como análise de sentimento.
Sendo assim, a inteligência artificial generativa processa um vasto conteúdo, criando insights e respostas por meio de texto, imagens e formatos amigáveis. Partindo desse entendimento, podemos dizer que a IA generativa pode ser usada para:
- Aprimorar interações entre clientes e chatbots, principalmente através de pesquisa e aprendizado supervisionado;
- Investigar um grande amontoado de dados, sendo possível usá-la para transformar esses dados em informação em formato de resumos.
- Auxiliar com tarefas repetitivas, como responder a solicitações de propostas (RFPs, na sigla em inglês), estruturação de pitch de vendas, verificação da conformidade dos contratos do cliente e muito mais.
Além da inteligência artificial generativa, existem vários outros casos de uso onde a IA Preditiva pode ser aplicada como: otimização de operações, previsão de tendências, clusterização de clientes, etc.. No setor financeiro, por exemplo, ela auxilia na detecção de fraudes em tempo real. Na saúde, contribui para diagnósticos mais precisos e personalizados, antecipando o desenvolvimento de doenças com base em dados históricos do paciente. No varejo, a IA preditiva aprimora a gestão de estoque e a personalização das recomendações de produtos.
Como usar a IA generativa no seu negócio?
Para utilizar a IA gerativa em seu negócio é imprescindível considerar a qualidade e a origem dos dados utilizados. Plataformas como o ChatGPT e o Gemini se baseiam em conjuntos de dados públicos, sujeitos a uma variedade de informações irrelevantes que podem contaminar as respostas e gerar desinformação.
Portanto, é altamente recomendável empregar um modelo capaz de processar e compreender os dados da própria empresa. Nesse sentido, a utilização de um modelo que opere sobre o banco de dados interno é uma prática essencial.
Para otimizar essa integração entre IA e negócios, ferramentas como o Data Cloud da Salesforce desempenham um papel crucial, oferecendo a capacidade de organizar e gerenciar conjuntos de dados de maneira eficiente e segura. As empresas podem garantir a integridade e a relevância dos dados utilizados para treinar e operar modelos de IA internos.
Além disso, o Salesforce Einstein funciona como uma solução avançada que consulta o banco de dados da empresa, sendo capaz de compreender e gerar respostas precisas. Ao integrar o Einstein à infraestrutura de IA de uma empresa, é possível obter respostas sob medida para as necessidades específicas do negócio.
Agora, vejamos alguns casos de usos da inteligência artificial generativa no seu negócio:
Desenvolvimento de novas linhas de negócios
Todos os dias surgem negócios que sequer poderiam existir antes da IA generativa e dos modelos de linguagem. Poderiam até existir como ideia, mas agora podem ser desenvolvidos de forma rápida e econômica. Sendo assim, aproveite essa facilidade tecnológica para pensar fora da caixa e, inclusive, desenvolver novos produtos e serviços pautados pela IA.
Popularização da análise de dados
É de imensa importância ser capaz de colocar uma camada de linguagem natural sobre a análise de dados. Isso coloca o poder de aprender com os dados nas mãos de todos em uma empresa, não apenas dos cientistas de dados.
As perguntas podem ser tão simples e diretas quanto aquelas que você faria em uma reunião, do tipo “Como meus clientes mudaram nos últimos três anos?”. A resposta será em linguagem simples e de fácil compreensão, sem a necessidade de tradução de um analista de dados.
Criação de imagens, infográficos e vídeos
Com algumas instruções, qualquer pessoa que precise criar um deck rapidamente pode obter imagens incríveis. As imagens são arte derivada, é claro, mas também são interativas, o que significa que os designers podem usar as imagens como ponto de partida para economizar tempo.
Faça um teste. Suba um arquivo para seu app de IA generativa e peça que ele leia e crie visuais e gráficos com base nos dados. Você vai ver que a IA também pode analisar imagens e vídeos, em apenas alguns minutos.
Pesquisas supercharged
Uma pesquisa interna pode ser muito mais do que listas de conteúdo. Os resultados de pesquisa criados com IA generativa podem incluir respostas a perguntas relacionadas, fornecendo insights que vão além do simples termo de pesquisa que você incluiu.
São as perguntas de acompanhamento antes mesmo de você pensar nelas. Inclusive, o Google está enriquecendo seu próprio mecanismo de pesquisa com IA generativa, com descrições e avaliações a pesquisas simples de compras.
Agilidade no desenvolvimento de softwares
Não se trata apenas de criar aplicações interessantes, embora isso seja parte do benefício de mesclar o desenvolvimento com a IA generativa. Há também o benefício de automatizar tarefas repetitivas, detectar falhas de segurança e documentar a funcionalidade do código.
Um recente estudo da McKinsey aponta que a IA generativa pode ajudar os desenvolvedores a iniciar o primeiro rascunho de um novo código inserindo prompts em seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para a criação de software.
SEO assertivo
Dá para aprimorar o SEO perguntando às ferramentas de IA generativas sobre as palavras-chave de melhor desempenho. É um bom lugar para iniciar uma pesquisa abrangente de palavras-chave, obter estimativas de volumes de pesquisa e ver como seus concorrentes estão se saindo.
Mais ideias de marketing
Acelere o processo criativo usando a IA generativa para a geração de ideias. Precisa de um conceito para que a equipe possa começar o brainstorming? Gere ideias rapidamente e elimine-as a partir daí. Não consegue encontrar o que precisa em um site de banco de imagens para apoiar campanhas? Peça que a IA generativa crie algumas que combinem com seu texto.
LEIA MAIS: Afinal, o que é Marketing?
Soluções de IA da Salesforce
Nos últimos anos, a inteligência artificial se estabeleceu como uma ferramenta poderosa para impulsionar a inovação e aumentar a eficiência em diversos setores. E quando se trata de soluções de IA voltadas para o ambiente empresarial, a Salesforce se destaca como uma das principais provedoras do mercado. Vamos explorar como as soluções de IA da Salesforce estão transformando a maneira como as empresas interagem com seus clientes e gerenciam suas operações.
Einstein: a Inteligência Artificial da Salesforce
No centro do ecossistema de IA da Salesforce está o Einstein, que, como vimos anteriormente, é uma plataforma de IA integrada que oferece uma ampla gama de recursos para melhorar o desempenho das organizações.
O Einstein utiliza dados coletados em tempo real de todas as interações do cliente, juntamente com algoritmos avançados de aprendizado de máquina, para oferecer insights preditivos e personalizados em todas as etapas do ciclo de vida do cliente.
Conheça os principais recursos do Einstein:
Análise preditiva e recomendações inteligentes
O Einstein analisa dados históricos e padrões de comportamento para prever tendências futuras e oferecer recomendações personalizadas. Isso ajuda as equipes de vendas e marketing a identificar oportunidades de negócios e ações específicas para cada cliente.
Automação de processos
Com recursos de automação baseados em IA, o Einstein simplifica e acelera uma variedade de tarefas operacionais, desde o gerenciamento de leads até o atendimento ao cliente. Assim, as equipes se concentram em atividades de maior valor agregado, enquanto o Einstein cuida das tarefas rotineiras.
Assistência de voz e linguagem natural
A integração do Einstein com tecnologias de voz e linguagem natural permite interações mais intuitivas e eficientes com os sistemas da Salesforce. Os usuários podem fazer perguntas, dar comandos e acessar informações usando comandos de voz ou texto natural.
Prevenção de churn e identificação de oportunidades de Cross-Selling/Up Selling
O Einstein ajuda as empresas a identificar clientes em risco de churn (cancelamento) e a tomar medidas proativas para retê-los. Além disso, ele identifica oportunidades de vendas adicionais com base no comportamento do cliente e nas preferências de compra.
Além das capacidades internas do Einstein, a Salesforce também se associou à OpenAI para integrar tecnologias avançadas de IA em suas soluções. Essa parceria permite que as empresas acessem recursos adicionais de IA, como resumos automáticos de conversas, assistência de escrita e análises avançadas de linguagem natural.
LEIA MAIS: Chatbots no Atendimento ao Cliente
Qual é a diferença entre IA generativa e IA discriminativa?
Você já ouviu falar na inteligência artificial discriminativa? A pauta é recente e foi levantada para problematizar a discriminação que ocorre através dos algoritmos e modo de operação da IA, principalmente na hora de realizar contratações, dar crédito em instituições financeiras ou em questões de segurança.
Diferente do que muitos pensavam, a IA não é imparcial e demonstrou carregar na base dos seus códigos de programação preconceitos sociais, muitas vezes naturais para aqueles que as programam. Além disso, a inteligência artificial discriminativa pode comprometer a confiança e a aceitação da sociedade em relação à IA, prejudicando o seu desenvolvimento ético e responsável.
A inteligência artificial discriminativa pode surgir em vários estágios do processo de criação e uso dos sistemas de IA, como na definição do problema, na coleta e no tratamento dos dados, no treinamento e na avaliação dos modelos, e na implementação e no monitoramento das soluções.
Ela pode ser influenciada por diversos fatores, como a reprodução de preconceitos sociais, interesses comerciais ou políticos dos controladores de dados, e a opacidade dos algoritmos. Essa discriminação pode se manifestar de várias formas, incluindo discriminação direta, indireta, sistêmica e individual, baseada em atributos protegidos como gênero, raça ou etnia.
Enquanto isso, os modelos generativos são focados em aprendizado constante. Porém, vale ressaltar que uma IA generativa pode sim se tornar uma IA discriminativa, principalmente se nas suas produções, como resumos e vídeos, utilizar informações de conotação preconceituosa.
LEIA MAIS: IA Generativa e Prompt Engineering: como obter melhores respostas?
Gostou de saber mais sobre inteligência artificial generativa?
Nosso blog e Centro de Recursos estão sempre atualizados com novidades e conteúdos sobre CRM e tecnologia. Abaixo sugerimos outras leituras que podem ser úteis a você:
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Aproveite para conferir todas as funcionalidades do Einstein GPT e entender como nosso CRM transforma os recursos tecnológicos da sua empresa. Bom trabalho e até a próxima!
