Descubra o que é IA Generativa e suas aplicações

A IA Generativa é capaz de criar novos conteúdos em diferentes formatos, como imagem, som, texto e vídeo. Nas empresas, pode ajudar a tornar os times mais produtivos.

Thiago Marthendal
Thiago Marthendal13 de maio de 2024
Panoramas de Marketing e Vendas 2024

Existem poucas tecnologias que alcançaram um nível de sucesso, adoção e popularização tão grandes quanto a IA Generativa. Isto porque, desde programadores até quem tem pouca familiaridade com o digital, todos já usaram ou tiveram suas vidas impactadas por essa tecnologia em pouco tempo.

Só para você ter uma ideia do que realmente significa esse impacto, tecnologias como celular, computador e internet demoraram décadas para alcançar a marca de 50 milhões de usuários. Já  o Chat GPT, uma das IAs Generativas mais populares, atingiu 100 milhões de usuários ativos apenas 2 meses após seu lançamento. 

Esse, e muitos outros feitos, demonstram a rapidez com que a ferramenta conquistou o público. Superando até mesmo o TikTok, que levou 9 meses para alcançar a mesma marca, e o Instagram, que precisou de 2 anos e meio.

Mas, nesse mar de dados, termos e aplicativos, o que é realmente uma IA Generativa? Que tipos de aplicações ela pode fazer dentro e fora da minha empresa? Meu nome é Thiago Marthendal, sou analista de Conteúdo da Agência WEBi, e, neste artigo, vamos nos aprofundar no assunto e desenvolver estratégias para aplicar o uso da IA Generativa no seu negócio.

O que é a IA Generativa?

A Inteligência Artificial está presente no nosso dia a dia há muitos anos. Isto porque inúmeras atividades são controladas e fiscalizadas por programas que combinam tecnologias como visão computacional e sistemas de aprendizagem. 

Entre os exemplos mais comuns, e que você provavelmente usou nas últimas 24 horas, estão:

  • verificação de compra segura para cartão de crédito;
  • sugestão de novos amigos nas redes sociais;
  • vídeos recomendados no YouTube;
  • resultados de pesquisas no Google.

Já a IA Generativa é outro tipo de processamento, dentro do domínio da Inteligência Artificial. Nesse sentido, utiliza pontos de todos os avanços anteriores para gerar conteúdo, ao invés de somente apresentar ou classificar informações já existentes.

Aliás, esse gerar, ou generative, é o G do ChatGPT. Algumas IAs Generativas, como Gemini e Copilot, são baseadas em texto e pré-treinadas para reconhecimento e criação de conteúdo em grandes modelos de linguagem (LLM). Ainda vamos nos aprofundar nesse tema, mas esse pré-treinamento ajuda a trazer segurança e veracidade aos dados.

Já pré-treino, ou pre-trained, é o P do ChatGPT. Isso quer dizer que esse tipo de IA trará resultados baseados nos dados usados para treiná-la.

O T do ChatGPT significa transformer, modelo de arquitetura de linguagem que trouxe ainda mais popularização para ferramentas de IA. Isto, por ser extremamente simples e permitir uma conversa entre o usuário e o programa. Sem a necessidade de linhas de código ou estudo para poder gerar pedidos e receber informações. 

Portanto, em resumo, uma IA Generativa é uma nova área da Inteligência Artificial capaz de criar novos conteúdos em diferentes formatos, como imagem, som, texto e vídeo. Isso, baseado nos pedidos do usuário e em dados alimentados por treinamentos ou pesquisa na internet.

Veja também: Conheça o HUB de Ferramentas de IA Generativa gratuitas da RD Station!

Termos de IA Generativa mais usados

Antes de apresentar um pouco da história da IA Generativa, é importante termos em mãos um pequeno dicionário, com termos usados com muita frequência nesse universo. Anote aí:

IA (Inteligência Artificial): é um campo da Ciência da Computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigem inteligência humana. São exemplos: raciocinar, aprender e resolver problemas. Para isso, abrange uma ampla gama de tecnologias, como aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural e robótica.

LLM: sigla para Large Language Model (Modelo de Linguagem Grande). É um tipo de Inteligência Artificial (IA) que se destaca por sua capacidade de processar e gerar linguagem humana de forma abrangente e complexa. Assim, treinados com conjuntos de dados massivos de texto e código, esses modelos são capazes de realizar diversas tarefas.

Machine Learning: ramo da Inteligência Artificial que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão. Assim, por meio de métodos estatísticos, os algoritmos de Machine Learning são treinados para fazer classificações ou previsões.

Computer Vision: permite que computadores interpretem e compreendam o mundo visual. Com o uso de aprendizado de máquina, os sistemas de Visão Computacional podem analisar imagens e vídeos, extraindo informações como a identificação de objetos, características, cenários e formas de movimento.

PLN: Processamento de Linguagem Natural. É uma área interdisciplinar que combina linguística, informática e Inteligência Artificial. Seu objetivo é permitir que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira eficaz.

Prompt: no contexto da IA Generativa, prompt se refere a um comando ou instrução específica que o usuário fornece para direcionar o modelo de resposta. Quando você insere um prompt, está indicando o que deseja que ele responda ou realize. 

Qual é a origem das IAs generativas?

Definir a origem de uma nova tecnologia sem citar todos os avanços que levaram até sua criação é muito difícil, e com a IA Generativa não é diferente.

Os modelos generativos têm sido utilizados há anos, como resultado da fusão de avanços de várias áreas, como redes neurais e PLN. O foco era, principalmente, a análise de dados numéricos crescentes, como aqueles gerados por atividades digitais.

Um mar de números

Imagine duas pessoas anotando o número das placas dos carros de uma rua. O registro e a análise desses dados pode ser fácil. Mas, se aumentarmos o número de membros dessa equipe, pode se tornar difícil analisar e compreender as informações coletadas.

Agora, pense em um sistema com milhões de pessoas (ou câmeras), em todo o país, anotando o número da placa de todos os carros, motos e caminhões. Todos os dias, por anos… Pense no tamanho desse arquivo de excel!

Esse exemplo simples, de algo que já é feito hoje por agências de trânsito, ilustra a dificuldade dos analistas de dados. Afinal, com cada vez mais informações em suas mãos, era quase impossível ter uma ideia global do que eles significavam.

Para isso, foram criados os primeiros modelos de Inteligência Artificial com aprendizado simples. Assim, seria possível analisar este conhecimento acumulado e, mais do que isso, trazer informações, ideias e criar soluções.

Dos números às imagens

Porém, em 2013, um novo passo foi dado na corrida de análise e criação de informação, com o nascimento dos Variational Autoencoders (VAEs). Traduzidas como autoencoder variacional, eles permitiram a análise e geração de imagens e áudios realísticos. Portanto, foi um avanço importante na direção dos modelos profundos de análise de dados.

De acordo com Akash Srivastava, especialista em IA Generativa no MIT-IBM Watson AI Lab:

 “Os VAEs abriram as comportas para a modelagem generativa profunda ao facilitar a escalabilidade dos modelos. Muito do que consideramos hoje como IA generativa começou aqui”.  

Para deixar ainda mais claro, as autoencoders não-variacionais podiam, por exemplo, receber uma imagem borrada e, baseado em treinamento, apresentar a imagem corrigida. Já os modelos variacionais conseguiam, além disso, gerar variações e modificações da imagem corrigida conforme o pedido.

VAEs e Transformers

A partir da criação dos VAEs, mais avanços seguiram no desenvolvimento de IAs Generativas, principalmente no setor de imagens. Essa evolução, por sua vez, levou ao nascimento de tecnologias como o famoso deepfake em 2014. 

Assim, essa capacidade de geração de novos conteúdos de maneira realística foi mesclada com mecanismos de processamento de texto. Então, em 2017, foram introduzidos no mercado por meio da arquitetura Transformers, que mencionamos anteriormente. Que jornada, não é mesmo?

📖 Leia mais: Machine Learning: o que é, para que serve, como funciona e como aplicá-lo ao Marketing Digital

Como funciona a IA generativa?

Basicamente, a IA Generativa trabalha em três etapas. Veja a seguir:

Aprendizado: a IA aprende a partir de uma grande quantidade de dados existentes. Por exemplo, para gerar texto, ela pode ser alimentada com milhões de artigos, livros e notícias.

Identificação de padrões: por meio de algoritmos, a IA identifica padrões e relações entre esses dados. Dessa forma, ela aprende como os elementos se estruturam, quais palavras costumam vir juntas e assim por diante.

Geração de conteúdo novo: com base naquilo que aprendeu, a IA é capaz de criar conteúdos inéditos. Esses materiais podem ser, por exemplo, no formato de um texto que segue um determinado estilo de escrita, uma imagem com características realistas de um objeto que nunca existiu ou até mesmo uma música com melodia e harmonia originais.

Como a Ia generativa funciona

Como uma IA generativa é treinada?

O treinamento de uma Inteligência Artificial Generativa é uma das partes mais revolucionárias e interessantes de todo o processo de criação de tecnologias como o Chat GPT, Gemini e Copilot. Isto porque, envolve uma série de fatores complexos de segurança e fornecimento de dados.

Nesse sentido, o método predominante para instruir um modelo de IA generativa envolve a aplicação de pontos como Retropropagação do Erro (Backpropagation) e Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF). 

Dividindo em etapas, podemos ver o treinamento deste modo:

1. Alimentação de dados de texto

A Inteligência Artificial, por meio de seu LLM, recebe um grande volume de dados de texto como entrada, a maior parte vinda diretamente da internet.

2. Predição da próxima palavra

O LLM é solicitado para prever a próxima palavra na sequência de um texto e, toda vez que errar, fazer a revisão e refazer a operação. É isso que chamamos de Retropropagação do Erro.

3. Ajuste de parâmetros

Os parâmetros do LLM são ajustados com base na precisão de suas previsões, passando por dezenas ou até milhares de horas de avaliação de resultados com a ajuda de Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF). Portanto, é nessa etapa que certos parâmetros de abuso, racismo e apresentação de dados perigosos podem ser evitados. 

Como diz Henrik Kniberg, especialista em IA aplicada:

“É por esse tipo de treinamento que um modelo de linguagem como o Chat GPT não vai te informar como roubar um banco. Ele sabe muito bem como fazer isso, mas por meio do treinamento com humanos ele aprendeu que não deve ajudar as pessoas a cometer crimes”. 

4. Repetição do processo e estabilização do modelo

As etapas 2 e 3 são repetidas várias vezes até que o LLM atinja um alto nível de precisão na previsão de palavras. Depois, o modelo é congelado em seu estado estabilizado de dados e pré-treino, podendo ainda sofrer alguns ajustes. 

Este é um padrão de treinamento mais comum aplicado hoje. No entanto, no futuro, esperamos ter modelos que aprendam continuamente, sem a necessidade de ajustes.

Quais os aplicativos mais comuns de IA generativa?

Depois de tanta teoria, vamos finalmente para a prática!

A partir do lançamento do aplicativo de IA Generativa Chat GPT-3 da OpenAi, em 2022, uma série de empresas tiveram de correr atrás do prejuízo. Dessa forma, passaram a se adaptar e criar modelos de linguagem diferentes.

Muitas, como a Google, tiveram até mesmo que lançar produtos inacabados, para não perder o seu espaço no mercado.

A seguir, confira alguns dos principais aplicativos de IA Generativa

ChatGPT 3.5 

O mais comum e utilizado dos assistentes virtuais, o ChatGPT 3.5 é o modelo de linguagem padrão e gratuito distribuído pela OpenAI. O ChatGPT tem a capacidade de conversar e interagir com os usuários, fornecendo informações, gravando códigos, resumindo conteúdos, esclarecendo dúvidas, oferecendo sugestões e auxiliando em várias tarefas. No entanto, vale lembrar que o modelo ainda não possui acesso direto à internet. Nas palavras do próprio ChatGPT 3.5: 

Ia generativa: chatgpt

ChatGPT 4.0

Em março de 2023, a OpenAi deu mais um passo com o lançamento de sua quarta geração de modelo de linguagem, com o ChatGPT 4.0. Aceitando informações via texto e imagens, essa edição se destacou devido a uma alta taxa de precisão em testes comparativos. 

Apesar de uma cobrança mensal de $20 dólares, o ChatGPT 4.0 sai na frente também pela sua integração com o DALL-E, que cria imagens a partir de descrições textuais.  

Copilot

Uma jogada inteligente da Microsoft, o Copilot é um assistente digital alimentado por IA que se conecta ao ChatGPT, Microsoft 365 e a uma série de LLMs. Tudo isso, com dados de conteúdos ligados ao usuário dentro do universo Office.

O Copilot é usado principalmente nos navegadores, onde pode gerar também imagem e ser integrado com plugins, ou no próprio Skype. Também está inserido nos aplicativos Microsoft 365 mais usados, como Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams. 

Gemini

Resposta da Google para a corrida de IAs Generativas, o Gemini oferece ações similares ao ChatGPT. Entre elas, geração de texto, tradução de idiomas, resposta a perguntas e geração de códigos. 

No entanto, o Gemini possui liberdade dentro de todo o ecossistema Google, representando uma evolução em relação ao Bard — que foi lançado às pressas. Assim, desde a resposta de uma pesquisa, até o conteúdo de um vídeo no YouTube, tudo pode ser acessado e usado como fonte de dados.

Midjourney

Agora, no ambiente das imagens, um dos principais destaques é o Midjourney. Lançado em  2022, é uma Inteligência Artificial que permite a criação de imagens a partir de descrições textuais. Por meio de comandos simples em linguagem natural, os usuários podem gerar desde conceitos artísticos realistas até designs gráficos e personagens detalhados.

Entretanto, como foi treinada com base em imagens de artistas famosos, essa plataforma foi uma das que mais gerou polêmicas e debates. Isto porque, a originalidade dos conteúdos nascidos nas IAs Generativas foi colocada em dúvida.

Adobe Firefly

Com uma base de usuários interessados em design, a Adobe não ficou de fora desse ambiente de IAs Generativas e trouxe ao mercado o Adobe Firefly.

Inicialmente pago e somente presente dentro do Photoshop, o Firefly possui agora versões gratuitas e utilizáveis diretamente nos navegadores. Ele permite criar imagens, mesclar conteúdos e editar artes originais ou criadas por IA. Assim, a plataforma é uma opção especialmente interessante para quem já está acostumado ou integrado ao ecossistema de programas da marca.

exemplos de Ia generativa

📖 Leia também: Ferramentas de IA: quando e como usar na sua estratégia de Marketing e Vendas

Quais as aplicações das IAs generativas no cotidiano?

Como você pode imaginar, existem diversas aplicações e usos para as ferramentas de IA Generativa. E para você não ficar para trás, separamos alguns casos de uso, que podem te ajudar a visualizar melhor como essas tecnologias podem se integrar no seu cotidiano. Veja a seguir!

Criação de conteúdo

Em sua base, as IAs podem ajudar na produção de textos escrevendo artigos, roteiros, poemas, emails, cartas e outros formatos de texto. Sempre com base em instruções ou prompts fornecidos pelo próprio usuário.

Isso se aplica também à criação de imagens, vídeos curtos e até músicas, baseada no prompt usado pelo usuário, no qual podem ser definidos detalhes como estilo da imagem ou ritmo do som.

Tradução e comunicação

As IAs Generativas também são capazes de traduzir textos e conversas em tempo real, facilitando a comunicação entre pessoas de diferentes culturas. E essa inovação trouxe bastante destaque para os chatbots e IAs de texto desde sua criação.

Nesse sentido, as ações evoluíram também para o resumo de conteúdo em áudio, vídeo e texto, criação de legendas automáticas e integração com chatbots inteligentes de atendimento.

Pesquisa e análise de dados

A análise de grandes números de dados também segue sendo cada vez mais explorada e melhorada com a evolução dos modelos de linguagem. 

A partir da integração com ecossistemas como os do Google e Microsoft, também é possível acelerar a produção de relatórios, leitura de dados e muito mais.

Automação de tarefas

Cansou de enviar emails iguais e corrigir os mesmos conteúdos constantemente? As IAs também podem te ajudar.

É possível automatizar tarefas repetitivas e tediosas, como agendamento de emails, organização de arquivos e entrada de dados. Assim, plataformas bem treinadas podem ajudar a liberar tempo para atividades mais criativas e estratégicas.

O RD Station Marketing, por exemplo, permite criar textos gerados por IA em emails, legendas de posts, Landing Pages e Popups. Também permite escolher os melhores horários de envio e qualificar Leads com a ajuda da IA. Aproveite para fazer seu teste gratuito e conheça essa ferramenta de Automação de Marketing!

Saúde e bem-estar

A análise de dados médicos e identificação de problemas também são testes realizados com algumas IAs, como ChatGPT.

Na área da saúde, os assistentes podem ajudar médicos na análise de dados clínicos e observação de radiografias e tomografias. Assim, pode ser possível identificar problemas por meio de computer vision.

Marketing e conteúdo

De uma maneira mais genérica, ou de forma especializada, a maioria dos profissionais de comunicação já utilizam as ferramentas de IA Generativa no seu dia a dia.

Por exemplo, é possível contar com o apoio da IA para criar e editar conteúdo, definir personas e até humanizar o atendimento de chatbots. No HUB de Ferramentas de IA da RD Station, por exemplo, você encontra diversas ferramentas capazes de te apoiar na criação de conteúdo:

Também, é possível fazer a integração de IAs ao fluxo de trabalho para monitorar métricas. Um exemplo é a área tráfego pago, que pode usar a IA para receber insights sobre a flutuação de custos de anúncios e evitar prejuízos. 

Ainda, para nos aprofundarmos na área do Marketing, além dos nossos conteúdos de blog, trouxemos um vídeo com mais informações de como usamos o ChatGPT na Agência WEBi.

Reserve seu lugar no futuro, usando as vantagens da IA Generativa

Se você chegou até aqui, conseguiu ver que o universo da Inteligência Artificial é amplo, e até mesmo um pouco assustador pela velocidade como cresce. Porém, é preciso conhecer, enfrentar e se posicionar como agente atuante para que o seu sucesso esteja alinhado com esse futuro.

Apesar da Agência WEBi ter o Inbound Marketing como foco, a tecnologia também faz parte do nosso DNA. Ao longo de mais de 24 anos de história, sempre nos mantemos atentos para que novos processos, programas e plataformas de tecnologia estejam integradas com nossos serviços.

Venha conversar com a nossa equipe, confira nossos materiais e serviços e se posicione no futuro, no mercado, na caixa de email dos seus clientes e até mesmo no Google, como o primeiro lugar!

E se você quer usar IA Generativa na prática, para otimizar suas ações de Marketing, use gratuitamente o HUB de Ferramentas de IA da RD Station!

Ia generativa para pauta de blog
Thiago Marthendal

Thiago Marthendal

Quem escreveu este post

Thiago Marthendal é jornalista e analista de conteúdo na Agência WEBi, trabalhando para ajudar empresas a crescerem e se tornarem referências por meio de soluções como o Inbound Marketing. Possui mais de 15 anos de experiência em comunicação empresarial e governamental.

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