Gerado com Bing e editado com Photoshop
A IA preditiva tem impulsionado o ROI das empresas há décadas por meio de algoritmos avançados de recomendação, modelos de avaliação de risco e ferramentas de detecção de fraude. No entanto, o recente aumento na IA generativa tornou-a o novo tema quente. Todos estão buscando aproveitar grandes modelos de linguagem para geração de conteúdo e atendimento ao cliente ou modelos de difusão para criação de conteúdo visual. A IA generativa está prestes a se tornar o principal impulsionador do aumento da produtividade?
Para responder a esta pergunta, precisamos nos aprofundar no tópico para compreender as principais áreas de aplicação da IA generativa e preditiva. Neste artigo, revisaremos as principais técnicas de aprendizado de máquina que impulsionam essas duas principais classes de abordagens de IA, os benefícios e desafios exclusivos associados a elas e suas respectivas aplicações de negócios no mundo real.
Definições Básicas
A IA generativa e a IA preditiva são dois tipos poderosos de inteligência artificial com uma ampla gama de aplicações nos negócios e além. Ambos os tipos de IA usam aprendizado de máquina para aprender com os dados, mas fazem isso de maneiras diferentes e têm objetivos diferentes.
IA preditiva é usado para prever eventos ou resultados futuros com base em dados históricos. Ele faz isso identificando padrões em dados históricos e, em seguida, usando esses padrões para prever tendências futuras. Por exemplo, um modelo preditivo de IA pode ser treinado em um conjunto de dados do histórico de compras do cliente e, em seguida, usado para prever quais clientes têm maior probabilidade de abandonar o negócio no próximo mês.
IA generativa é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos, como texto, imagens, música e código. Ele faz isso aprendendo com os dados existentes e, em seguida, gerando novos dados semelhantes aos dados de treinamento. Por exemplo, um modelo generativo de IA pode ser treinado em um conjunto de dados de exemplos de textos de anúncios e então usado para gerar novos textos de anúncios criativos e eficazes.
A diferença básica é que a IA preditiva produz previsões e previsões, enquanto a IA generativa produz novos conteúdos. Aqui estão alguns exemplos em vários domínios:
- Processamento de Linguagem Natural (PNL): os modelos preditivos de PNL podem categorizar o texto em classes predefinidas (por exemplo, spam versus não spam), enquanto os modelos generativos de PNL podem criar novo texto com base em um determinado prompt (por exemplo, uma postagem em mídia social ou uma descrição de produto).
- Processamento de imagem: Modelos preditivos de processamento de imagens, como redes neurais convolucionais (CNNs), podem classificar imagens em rótulos predefinidos (por exemplo, identificar diferentes produtos na prateleira de um supermercado). Por outro lado, modelos generativos como modelos de difusão podem criar novas imagens que não estão presentes nos dados de treinamento (por exemplo, modelos virtuais para campanhas publicitárias).
- Descoberta de drogas: Os modelos preditivos de descoberta de medicamentos podem prever se um novo composto tem probabilidade de ser tóxico ou ter potencial como um novo tratamento medicamentoso. Modelos generativos de descoberta de medicamentos podem criar novas estruturas moleculares com propriedades desejadas, como maior eficácia ou menor toxicidade.
Os diferentes algoritmos de aprendizado de máquina que impulsionam esses dois tipos de IA têm pontos fortes e fracos específicos que você precisa entender para escolher a abordagem certa para suas necessidades de negócios.
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Como funcionam os algoritmos de IA preditivos e generativos
IA preditiva é um tipo de IA que usa dados históricos para fazer previsões sobre eventos ou resultados futuros. Geralmente é baseado em aprendizado supervisionado, que é um tipo de aprendizado de máquina que requer dados rotulados. Dados rotulados são dados que foram anotados com pares ou séries corretas de entrada e saída. O modelo aprende a relação matemática entre os dados de entrada e os dados de saída e, em seguida, utiliza esse conhecimento para fazer previsões sobre novos dados.
Os algoritmos preditivos de IA podem ser usados para prever uma ampla gama de variáveis, incluindo variáveis contínuas (por exemplo, volume de vendas) e variáveis binárias (por exemplo, se um cliente irá mudar). Eles podem ser baseados em modelos básicos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias. Em alguns casos, algoritmos de aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço demonstram desempenho excepcional para tarefas preditivas de IA graças à sua capacidade de aprender padrões complexos em dados. Isso torna esses algoritmos adequados para tarefas como prever o comportamento do cliente, detectar fraudes ou prever resultados de pacientes.
Digamos que um profissional de saúde queira usar IA preditiva para identificar pacientes com risco de doenças cardíacas. Eles podem usar dados históricos de seus pacientes anteriores para ver como diferentes características, como dados demográficos, condições de saúde e tratamentos dos pacientes, foram associadas a doenças cardíacas. Os modelos de aprendizado de máquina podem detectar padrões inesperados e fornecer previsões bastante precisas sobre quais pacientes têm maior probabilidade de desenvolver doenças cardíacas. Os prestadores de cuidados de saúde podem então utilizar estas previsões para desenvolver planos de prevenção personalizados.
Em contraste com a IA preditiva, IA generativa os modelos são normalmente treinados usando algoritmos de aprendizagem não supervisionados ou semissupervisionados. Isso significa que eles não requerem grandes quantidades de dados rotulados. Algoritmos de aprendizagem não supervisionados aprendem com dados não rotulados, enquanto algoritmos de aprendizagem semissupervisionados aprendem com uma combinação de dados não rotulados e uma pequena quantidade de dados rotulados.
Basicamente, a maioria dos modelos generativos de IA atuais são construídos mascarando parte dos dados de treinamento e depois treinando o modelo para recuperar os dados mascarados.
Por exemplo, grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados substituindo aleatoriamente alguns dos tokens nos dados de treinamento por um token especial, como [MASK]. O modelo então aprende a prever os tokens mascarados com base no contexto das palavras circundantes.
Outro tipo comum de modelo generativo de IA são os modelos de difusão para geração e edição de imagens e vídeos. Esses modelos são construídos primeiro adicionando ruído à imagem e depois treinando a rede neural para remover o ruído.
Tanto os LLMs quanto os modelos de difusão podem alcançar um desempenho excepcional quando treinados em quantidades suficientemente grandes de dados não rotulados. No entanto, para melhorar os resultados para casos de uso específicos, os desenvolvedores muitas vezes ajustam modelos generativos em pequenas quantidades de dados rotulados. A integração do feedback humano por meio da aprendizagem por reforço pode melhorar ainda mais o desempenho de um modelo, reduzindo uma série de respostas adversárias.
O marketing é uma das primeiras áreas de negócios a se beneficiar da IA generativa. Por exemplo, uma agência de marketing pode usar um modelo generativo de IA para gerar conteúdo criativo, como postagens em blogs, artigos e postagens em mídias sociais. Primeiro, eles podem selecionar um LLM pré-treinado que demonstre desempenho aceitável para seu caso de uso. Em seguida, eles podem ajustar o modelo em um conjunto de dados de conteúdo existente dos clientes da agência. Uma vez treinado, o modelo poderá ser utilizado para gerar novos conteúdos adaptados às necessidades dos clientes da agência.
Pontos Fortes e Fracos
Quando se trata de IA preditiva, aqui está o principais benefícios de usar esta tecnologia:
- Alta precisão: Os modelos preditivos de IA podem ser treinados para atingir uma precisão muito alta em muitas tarefas, como recomendação de produtos, detecção de fraudes e avaliação de riscos.
- Automação: A IA preditiva pode automatizar muitas tarefas e liberar trabalhadores humanos para se concentrarem em trabalhos mais estratégicos e criativos.
No entanto, este tipo de IA vem com seus desafios, como por exemplo:
- Requisito de dados rotulados: Os modelos preditivos de IA exigem dados rotulados, cuja coleta pode ser cara e demorada.
- Alto padrão para o sucesso: Os aplicativos de IA preditiva precisam ser altamente precisos para serem bem-sucedidos. Isto pode ser difícil de conseguir, especialmente para tarefas complexas.
- Manutenção do modelo: Os modelos preditivos de IA precisam ser treinados regularmente com novos dados para manter sua precisão. Isto pode ser um desafio para empresas com recursos limitados.
IA generativa algoritmos têm seus próprios pontos fortes pontos:
- Maior produtividade e eficiência: A IA generativa pode tornar o processo de criação de conteúdo, escrita de código, criação de imagens e design muito mais rápido. Isso pode economizar uma quantidade significativa de tempo e dinheiro para as empresas.
- Criatividade: A IA generativa pode gerar ideias novas e inovadoras nas quais os humanos talvez não tenham pensado. Isto pode ajudar as empresas a desenvolver novos produtos e serviços e a melhorar os seus produtos e serviços existentes.
No entanto, por ser uma tecnologia muito nova, possui uma série de desafios levar em consideração, incluindo:
- Falta de confiabilidade: Os aplicativos de IA generativa tendem a ser altamente não confiáveis. Eles podem produzir informações falsas ou enganosas e geralmente exigirão um contato humano para qualquer aplicação voltada ao cliente.
- Confiança em modelos pré-treinados: as empresas normalmente precisam contar com modelos pré-treinados criados externamente para aplicações generativas de IA. Isto pode limitar o seu controle sobre o modelo e sua saída.
- Questões de direitos autorais e propriedade intelectual: Existem preocupações com direitos autorais e propriedade intelectual em torno do uso de modelos generativos de IA. Por exemplo, não está claro quem detém os direitos autorais do conteúdo gerado por um modelo generativo de IA que foi treinado em dados protegidos por direitos autorais.
Esses pontos fortes e fracos determinam em grande parte as principais áreas de aplicação da IA generativa e da IA preditiva. Vamos olhar mais de perto.
Aplicações do mundo real
As áreas de aplicação de IA preditiva são definidos por sua capacidade de produzir previsões altamente precisas que permitem que determinadas tarefas sejam totalmente automatizadas. Ao mesmo tempo, estas são também as áreas onde é possível obter dados rotulados suficientes para treinar o modelo de IA. Alguns exemplos de aplicações de IA preditiva incluem:
- Sistemas de recomendação de produtos: a IA preditiva pode ser usada para recomendar produtos aos clientes com base em seu histórico de compras e comportamento de navegação.
- Sistemas de detecção de fraude: A IA preditiva pode ajudar a identificar transações e atividades fraudulentas.
- Sistemas de avaliação de risco: Os modelos preditivos de IA permitem que as empresas avaliem o risco de eventos como inadimplência de empréstimos, sinistros de seguros e rotatividade de clientes.
- Sistemas de previsão de demanda: Ao prever com precisão a demanda por produtos e serviços, a IA preditiva ajuda as empresas a planejar seus níveis de produção e estoque e a desenvolver campanhas de marketing.
- Sistemas de manutenção preditiva: a IA pode ser usada para prever quando é provável que máquinas e equipamentos falhem, ajudando assim as empresas a evitar tempos de inatividade dispendiosos e a prolongar a vida útil dos seus ativos.
Ao contrário da IA preditiva, IA generativa não exige que produzamos o resultado ideal. Os resultados gerados automaticamente que são “bons o suficiente” ainda podem ajudar as empresas a aumentar a produtividade e a eficiência, fazendo com que valha a pena implementar soluções de IA generativas. No entanto, é importante lembrar que as aplicações de IA generativa não são fiáveis e podem produzir informações falsas ou resultados inesperados quando são implementadas.
Considerando essas limitações, a IA generativa é mais adequada para ambientes experimentais onde a correção não é essencial (como, por exemplo, chatbots de personalidade de IA) ou para aplicações com um ser humano no circuito, onde os seres humanos revisam e editam todos os resultados do modelo antes de publicar, enviar, ou executá-los.
Alguns exemplos de aplicações generativas de IA incluem:
- Criação de conteúdo: modelos generativos de IA podem acelerar a geração de postagens em blogs, descrições de produtos e anúncios em mídias sociais. Por exemplo, os redatores podem fornecer instruções detalhadas para orientar a geração de conteúdo e, em seguida, revisar e editar o resultado.
- Geração de imagem: A IA generativa pode ser usada para gerar imagens e vídeos realistas em design de produtos, marketing e entretenimento. Os designers podem então revisar, editar e organizar esse conteúdo visual gerado automaticamente, em vez de criá-lo do zero.
- Geração de código: modelos de IA generativos podem ser usados para escrever código para aplicativos de software ou sugerir alterações de código aos desenvolvedores. Os desenvolvedores podem então revisar e editar o código antes de executá-lo.
- Descoberta de drogas: A IA generativa pode acelerar o desenvolvimento de medicamentos identificando novos candidatos a medicamentos e prevendo suas propriedades, enquanto os humanos garantem o controle de qualidade e avaliam os modelos de medicamentos gerados pela IA.
A IA preditiva ainda domina o mercado de IA de alto valor, pois pode automatizar processos com alta precisão, eliminando a necessidade de supervisão humana. A IA generativa, por outro lado, é um campo mais novo e em rápido desenvolvimento, com potencial para revolucionar muitas aplicações empresariais. Embora ainda não se saiba se a IA generativa se tornará um importante impulsionador de produtividade comparável à IA preditiva, o seu potencial é inegável.
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- Fonte: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
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