Vivemos uma revolução inconteste impulsionada pela Inteligência Artificial (IA) dentro e fora das empresas. Mas será que o aprendizado de máquina ainda é relevante no mundo corporativo?
Nos últimos tempos, a IA tem sido um dos tópicos mais discutidos no mundo corporativo. A IA Gerenativa (GenAI), em particular, tem atraído grande interesse, com empresas de todos os setores explorando seu potencial para criar novos produtos e serviços.
Apesar do hype em torno da GenAI, a IA Preditiva (PredAI), baseada no Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML), ainda é uma tecnologia importante para as empresas. O ML é uma sub-área da IA que usa algoritmos para aprender a partir de dados. Essa capacidade de aprender a partir de dados é essencial para uma ampla gama de aplicações corporativas, incluindo:
- Recomendação de produtos: O ML é usado para recomendar produtos aos clientes com base em seu histórico de compras e interesses.
- Análise de fraude: O ML é usado para identificar fraudes financeiras.
- Diagnóstico médico: O ML é usado para ajudar os médicos a diagnosticar doenças.
- Previsão de demanda: O ML é usado para prever a demanda por produtos ou serviços.
A IA Gerenativa e o Aprendizado de Máquina são dois subconjuntos da Inteligência Artificial (IA). A principal diferença entre eles é que a IA Gerenativa é usada para criar novos dados, enquanto o Aprendizado de Máquina é usado para aprender a partir de dados existentes.
O ML é uma tecnologia madura e já é usada em uma ampla gama de aplicações corporativas. É uma tecnologia relativamente acessível e pode ser facilmente personalizada para atender às necessidades específicas de uma empresa.
A IA Gerenativa usa algoritmos para criar novos dados que são semelhantes aos dados que já existem. Por exemplo, a IA Gerenativa pode ser usada para criar novas imagens, textos ou músicas que são semelhantes a imagens, textos ou músicas existentes.
O Aprendizado de Máquina usa algoritmos para aprender a partir de dados existentes. Por exemplo, o Aprendizado de Máquina pode ser usado para treinar um modelo que possa prever se um cliente vai cancelar sua assinatura ou se um paciente vai ter um ataque cardíaco.
Aqui está uma tabela que resume as principais diferenças entre a IA Gerenativa e o Aprendizado de Máquina:
IA Preditiva (Machine Learning)
Usada para fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada
- Treinado usando dados históricos e depois aplicado a novos dados
- Os dados de treinamento são únicos e específicos para tarefa à qual o modelo será usado
- Tipos de dados necessários: dados rotulados com pares de entrada-saída, em que a saída é o rótulo ou valor de destino
Generative AI (Large Language Models)
Cria novos dados com base nos padrões que aprendeu com os dados de treinamento
- Pode ser usada para tarefas como geração de imagem ou texto, em que o modelo cria novas imagens ou textos semelhantes aos dados de treinamento
- Os dados de treinamento são gerais e não específicos (para uma tarefa em particular), o modelo é capaz de gerar dados novos e exclusivos que nunca foram vistos antes
- Tipos de dados necessários: dados não rotulados, tais como imagens, texto ou áudio, que o modelo usa para aprender padrões e recursos
- O pré-treinamento é comumente usado para aprender recursos gerais de um grande conjunto de dados, antes de fazer o ajuste fino em um conjunto de dados específico menor
A IA Gerenativa e o Aprendizado de Máquina são duas tecnologias poderosas que estão sendo usadas em uma ampla gama de aplicações. A IA Gerenativa é particularmente promissora para aplicações que exigem a criação de novos dados, como geração de conteúdo criativo ou tradução automática. O Aprendizado de Máquina é particularmente promissor para aplicações que exigem a análise de dados existentes, como diagnóstico médico ou recomendação de produtos.
Embora a GenAI seja uma tecnologia promissora, o ML ainda é uma tecnologia importante para as empresas. O ML é uma tecnologia madura e já é usada em uma ampla gama de aplicações corporativas. É uma tecnologia relativamente acessível e pode ser facilmente personalizada para atender às necessidades específicas de uma empresa.
Resumindo:
A IA Generativa se concentra na criação de conteúdo novo e original.
A IA Preditiva visa fazer previsões ou previsões precisas sobre eventos futuros.
Ambas são muito poderosas e possuem inúmeras aplicações.
A IA Generativa tem recebido muita atenção devido ao grande apelo e interatividade gerados por seus resultados para o consumidor final: ou seja, textos escritas, conteúdo de vídeo, sons de áudio e imagens geradas automaticamente do zero.
A IA Preditiva tende a ter mais aplicações nos bastidores para empresas que buscam executar operações de maneira mais eficiente e eficaz.
Finalmente, a IA está proliferando em um ritmo surpreendente, e esses dois tipos de IA atualmente lideram o grupo em casos de uso de alto valor agregado.
Nenhum comentário:
Postar um comentário