Você já deve estar familiarizado com a inteligência artificial, ou pelo menos com o que foi apresentado para você até agora. Com essa alta no mercado, muitas pessoas estão com medo de perderem seus empregos para a IA, mas o que de fato é a IA?

Hoje, vou falar um pouco sobre Inteligência Artificial de forma transparente, trazer os tipos de IAs e quais são as minhas experiências utilizando a IA generativa de forma pessoal e profissional.

_{O que é Inteligência Artificial?}

Basicamente, a Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se concentra em criar sistemas capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana. Isso pode incluir coisas como aprendizado e adaptação, raciocínio e resolução de problemas, percepção (como visão ou reconhecimento de fala) e a capacidade de manipular objetos.

Mas nem todas são iguais. Na verdade, existem alguns subcampos da inteligência artificial, eles são:

Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

O machine learning é um subcampo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos estatísticos. Eles permitem que os sistemas melhorem seu desempenho em uma tarefa específica ao longo do tempo. Isso acontece com base em experiências anteriores ou dados. 

Alguns exemplos comuns de uso de ML incluem sistemas de recomendação (como os usados pela Netflix ou Amazon), detecção de fraudes em cartões de crédito e análise preditiva.

Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina:

• Aprendizado Supervisionado: Os modelos são treinados em um conjunto de dados rotulados, onde tanto os dados de entrada quanto os de saída desejados são fornecidos. O objetivo é aprender uma função de mapeamento que pode prever a saída desejada para novos dados de entrada;
• Aprendizado Não Supervisionado: Os modelos são expostos a dados não rotulados e devem encontrar estrutura ou relacionamentos nos dados por conta própria;
• Aprendizado por Reforço: Um agente aprende a tomar decisões, realizando ações em um ambiente para maximizar algum tipo de recompensa cumulativa.

Além disso, também temos o deep learning e processamento de linguagem natural, que são subcampos utilizados em ferramentas como o ChatGPT. Confira:

Aprendizado Profundo (Deep Learning)

O Aprendizado Profundo é uma área da inteligência artificial que se concentra em algoritmos inspirados no cérebro humano, conhecidos como redes neurais artificiais. O termo "profundo" se refere ao número de camadas em uma rede neural, sendo que as redes neurais profundas têm mais de uma camada escondida. Esses modelos são especialmente eficazes ao lidar com dados não estruturados, como imagens e texto.

Existem dois tipos principais de redes neurais profundas: as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e as Redes Neurais Recorrentes (RNNs). As CNNs são particularmente boas no processamento de imagens, enquanto as RNNs são excelentes para trabalhar com sequências de dados, como séries temporais ou sentenças.

Graças ao deep learning e suas redes neurais, a capacidade de lidar com dados complexos e não estruturados tem alcançado resultados notáveis em diversas áreas da ciência e tecnologia. 

Ou seja, com essas poderosas ferramentas, temos obtido avanços significativos em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, entre outras aplicações. Esses modelos têm impulsionado a inteligência artificial para novos patamares, possibilitando soluções inovadoras e impactantes em nosso cotidiano.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um ramo da inteligência artificial focado em capacitar máquinas a entender, interpretar, gerar e interagir com a linguagem humana. Trata-se de uma área complexa e desafiadora, devido à natureza complicada e diversa da linguagem que usamos.

O NLP abrange diversas tarefas, tais como:

• Tradução automática, como vemos no Google Translate; 
• Reconhecimento de fala, como na Siri ou Alexa; 
• Análise de sentimentos, em que a IA determina se um texto é positivo, negativo ou neutro;
• Geração de texto, como faz o GPT-3, além de muitas outras aplicações.

Para avançar no NLP, a utilização de modelos de deep learning tem sido valiosa, pois esses modelos são capazes de compreender a complexidade da linguagem humana. Contudo, quando falamos sobre IAs generativas, é comum acreditar, em certo sentido, que essas ferramentas como o ChatGPT, Bard ou Bing têm um toque de magia. 

Ou seja, é difícil acreditar que essas ferramentas realmente entendam nossas solicitações como seres humanos. Ainda que tenhamos avançado consideravelmente, é importante lembrar que o caminho rumo a uma verdadeira compreensão da linguagem humana pelas máquinas ainda é um desafio a ser enfrentado.

Mas essa interpretação está completamente errada. A realidade é a seguinte:

IAs generativas são como um corretor avançado: no vídeo citado no começo do texto, Fábio Akita compara os modelos de linguagem transformacional (NLPs), uma forma de IA, a um corretor de teclado de celular altamente avançado. 

Esses modelos de linguagem são capazes de produzir respostas plausíveis com base no contexto dado. Porém, eles não possuem uma verdadeira compreensão ou consciência.

Akita enfatiza que nenhuma IA generativa possui inteligência cognitiva. Ou seja, não entende por que duas coisas são como são. Em vez disso, reconhece padrões e reproduz respostas com base nesses padrões.

Além disso, uma IA generativa é limitada pelo que foi exposta durante o treinamento. Ela não pode gerar textos sobre tópicos que nunca viu e, na maioria das vezes, não pode fornecer respostas coerentes para textos muito longos.

Conforme o próprio ChatGPT, quando uma IA é treinada, ela pode ser influenciada por informações enviesadas ou incorretas. Isso pode afetar suas respostas e torná-la menos confiável. É um problema importante e a indústria trabalha para resolvê-lo.

Por que não devemos nos desesperar com AIs/NLPs e cuidar para não termos Fear of Missing Out?

Primeiramente, as IAs devem ser vistas como uma ferramenta que pode nos auxiliar e não como uma substituição para o nosso trabalho.

É importante não cair no hype em torno das IAs generativas. Enquanto elas têm aplicações úteis e impressionantes, há também muita desinformação e exagero sobre o que ele realmente pode e não pode fazer.

Em particular, o FOMO (Fear of Missing Out) pode levar a decisões precipitadas ou mal informadas. É importante fazer uma avaliação cuidadosa e informada antes de adotar novas tecnologias.

Assim, em vez de temer a IA, é mais produtivo aprender sobre ela e entender como ela pode ser usada de maneira eficaz em seu campo. Isso pode incluir aprender sobre diferentes tipos de IA (como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e NLP), bem como como treinar e implementar modelos de IA.

Vantagens de usar uma generative AI e quais as limitações

A maior vantagem de uma IA generativa é o fato de que ela consegue entender e se adaptar a qualquer contexto. Ou seja, você pode adaptar tudo que você está conversando para ter qualquer contexto que ela irá entender e te ajudar – inclusive, se ela não entender direito, ela irá lhe perguntar.

Além disso, temos:

• Escala: A IA generativa pode gerar grandes volumes de texto em um curto espaço de tempo, o que seria muito demorado para um humano;
• Personalização: Com os dados corretos, a IA generativa pode personalizar o conteúdo para indivíduos específicos ou segmentos de público;
• Acessibilidade: A IA pode tornar a informação mais acessível, traduzindo o texto para diferentes idiomas, simplificando o texto técnico ou criando resumos de textos longos;
• Auxílio na Tomada de Decisões: Em alguns casos, a inteligência artificial pode ajudar na tomada de decisões ao gerar previsões ou simulações baseadas em dados. Por exemplo, em finanças, é possível simular diferentes cenários de mercado e ajudar a informar as estratégias de investimento;
• Exploração de Dados: Também pode ser usada para explorar grandes conjuntos de dados de maneiras que seriam impraticáveis para os humanos. Por exemplo, pode analisar milhares de documentos de texto para identificar temas ou padrões comuns.

Limitações de usar uma generative AI

Primeiro de tudo, você precisa ser cético com tudo que IA lhe retorna. Ou seja, tudo deve ser questionado, tudo deve ser lido e relido. Nada que ela te traz você pode confiar cegamente.

Você não deve de forma alguma confiar cegamente nos resultados de uma IA quando os mesmos são referentes a um tópico exato. Ou seja, se você está perguntando algo que seja objetivo e 100% exato você deve checar e rechecar a informação da IA diversas vezes para ter certeza. O ideal seria nem utilizar ela para nada que necessite perfeição.

Além disso, há uma falta de compreensão profunda, onde a IA não entende o texto da maneira que os humanos fazem. Sendo assim, ela não tem consciência ou compreensão real, apenas reconhece padrões nos dados.

Outro ponto a ser destacado é a dependência de dados de treinamento, onde a qualidade do texto gerado pela IA depende fortemente da qualidade dos dados de treinamento. Se os dados de treinamento forem enviesados ou imprecisos, o texto gerado refletirá esses problemas.

Isso leva a ferramenta a inconsistência e incoerência, onde a inteligência artificial pode produzir respostas que são gramaticalmente corretas, mas que não fazem sentido no contexto mais amplo.

Além da inconsistência, um grande ponto que deve ser destacado é a incapacidade de gerar novas ideias ou conceitos. Ou seja, a IA é limitada ao que viu em seus dados de treinamento e não pode criar conceitos completamente novos ou originais.

Afinal, o que realmente vale a pena aprender sobre NPLs?

Primeiramente, é importante entender os fundamentos da IA. Ter uma compreensão básica dos princípios fundamentais da IA é importante para qualquer pessoa que esteja interagindo com esses sistemas. Isso inclui como os sistemas de IA são treinados e como eles fazem previsões ou tomam decisões. Para isso, assista o vídeo do Fábio Akita no início do Doc, começa por isso!

Após os fundamentos, é essencial saber as limitações da IA, onde conhecer as limitações da IA é tão importante quanto entender suas capacidades. Isso inclui uma compreensão dos tipos de tarefas para as quais a IA é bem adaptada, bem como aquelas para as quais não é.

Estudar as aplicações da IA em sua área é crucial dependendo de sua indústria ou função. Ou seja, pode haver aplicações específicas de IA que são particularmente relevantes para você. Por exemplo, para você que trabalha em marketing, no final do artigo, estarão diversos exemplos de uso.

Outro ponto importante é estudar fine-tuning. De forma resumida, significa pegar uma IA generativa pré-treinada (ex: modelos de linguagem da OpenAI) e fazer um “ajuste fino” nela para aprender sobre alguma coisa específica sua.

Um exemplo disso seria pegar o modelo de linguagem do ChatGPT e treinar ele especificamente nos conceitos ensinados no curso Cientista do Marketing da V4. Assim ele seria extremamente robusto em diversos contextos do pré-treinamento dele. Porém, também teria conhecimento objetivo e não especulativo sobre o que é e como funcionam os conceitos do Cientista do Marketing.

Aprendendo a falar com uma IA (NLP) através de prompts

Basicamente, prompts são instruções ou indicações dadas a um modelo de IA para orientá-lo a produzir uma determinada saída. No contexto de um modelo de linguagem, um prompt pode ser uma frase ou uma questão que você dá ao modelo para que ele possa gerar uma resposta.

Os prompts são uma parte essencial da interação com os modelos de linguagem. Eles não apenas iniciam a conversa, mas também ajudam a direcionar o tipo de resposta que o modelo produz. Um bom prompt pode ajudar a produzir respostas mais úteis e relevantes do modelo.

Uma área de pesquisa ativa na IA é o prompt engineering, que envolve o desenvolvimento de métodos para criar prompts mais eficazes que levem a respostas mais precisas e úteis dos modelos. Isso pode envolver o ajuste da formulação do prompt, a inclusão de mais contexto ou a especificação de um formato para a resposta

Uma dica infalível é: contextualizar ao máximo. Um exemplo está aqui onde eu utilizo o ChatGPT (outras IAs servirão igual) para me ajudar a fazer pautas para o podcast ROI Hunters.

Onde podemos usar uma AI Generativa de fato no dia a dia da V4?

Existem diversas formas de utilizarmos as IAs generativas no nosso dia a dia. Abaixo, vou colocar várias das ideias que já vi serem utilizadas. Além disso, vou trazer as que eu utilizo e também ideias mirabolantes geradas através de uma IA generativa.

• Copywriting: o desenvolvimento de copy utilizando IAs generativas pode ser extremamente benéfico, principalmente quando você entende que faz mais sentido usar uma IA para lhe auxiliar a melhorar a sua copy através de copies que já funcionaram previamente;
• Geração de Conteúdo: A IA generativa pode ser usada para criar conteúdo de alta qualidade em grande escala. Isso pode economizar tempo, aumentar a eficiência e ajudar a manter uma presença de conteúdo consistente. Lembrando que quanto maior o contexto, melhor o resultado;
• Vendas: Usar uma IA para ajudar no seu processo de vendas pode ser muito benéfico:

• Listar objeções para um determinado produto ou solução, ela vai te dar dezenas — ou centenas, se você pedir — de ideias para você estressar ao máximo aquele seu pitch, sua mensagem ou e-mail;
• Assim como as objeções você também pode pedir ajuda para ela para gerar novas argumentações e formas de falar com um determinado cliente;

• Criação de processos: uma das formas mais legais que eu utilizei uma IA generativa foi pedir ajuda para ela para montar um processo para testar se um Key Account Manager seria realmente bom.

A importância da análise de dados

Recentemente a OpenAI lançou a função “Code Interpreter” no ChatGPT 4 — que é pago. Ou seja, agora você poderá entregar planilhas, pdfs, textos e basicamente quaisquer arquivos que você queira para o ChatGPT e pedir para que ele te ajude a analisar e gerar insights sobre os dados. Mas isso não é uma propaganda para a OpenAI.

O que quero trazer aqui é um exemplo do que apliquei com essa ferramenta: peguei a transcrição automática de 1 hora e 30 minutos de um vídeo, salvei em TXT e entreguei para o Code Interpreter. O resultado? Ele leu tudo em menos de 30 segundos e sabia exatamente tudo o que foi falado no vídeo. 

Exemplos de uso para o ChatGPT no marketing digital

Aqui trago uma série de ideias geradas pela ferramenta, todas curadas por mim. Confira:

• Otimização de SEO: A IA generativa pode ser usada para gerar meta tags, descrição e outros elementos de SEO, ajudando a melhorar a classificação do site nos motores de busca;
• Chatbots: Os chatbots alimentados por IA generativa podem interagir com os clientes em tempo real, responder a perguntas, fornecer recomendações e até mesmo ajudar no processo de compra;
• Storytelling AI: Use IA generativa para criar histórias envolventes e personalizadas para seus clientes, com base em seus interesses e comportamentos passados;
• Geração de Ideias de Campanha: Use IA generativa para propor novas ideias de campanhas de marketing ou slogans com base em tendências de mercado e dados do público-alvo;
• Design de Interface do Usuário: Utilize a IA para criar ou otimizar designs de interface do usuário em sites e aplicativos, baseando-se em dados de uso do usuário;
• Script de Vídeo: É possível usar a IA generativa para criar scripts de vídeo para anúncios ou conteúdo de vídeo marketing;
• Criação de Persona de Cliente: Use IA generativa para criar personas de clientes detalhadas com base em dados de comportamento do cliente;
• Simulação de Campanhas: A inteligência artificial pode simular o resultado de diferentes estratégias de marketing antes de lançá-las;
• Teste de Opinião Virtual: Use IA generativa para criar "grupos focais virtuais" que podem fornecer feedback sobre produtos, campanhas de marketing e mais;
• Títulos de Email: Use IA generativa para criar linhas de assunto de email altamente personalizadas e otimizadas para aumentar as taxas de abertura;
• Concepção de Produto: Utilize IA generativa para ajudar na concepção de novos produtos ou serviços com base nas demandas e preferências do mercado;
• Tradução Automatizada: Use IA generativa para traduzir automaticamente o conteúdo de marketing para diferentes idiomas, permitindo que você alcance um público mais global.

Mas afinal, o que realmente precisamos entender sobre AIs?

Precisamos pensar que inteligências artificiais como o ChatGPT e similares são parceiros que poderão ser usados no nosso dia a dia para facilitar a nossa vida, melhorar a nossa tomada de decisão e nos ajudar a ter mais contexto sobre as coisas. – 

Não detalhei neste artigo sobre Fine-tuning, que torna o assunto ainda mais complexo e extremamente interessante, mas vale a pena estudar mais sobre.

No meu caso, uso o ChatGPT de forma praticamente diária para me auxiliar com visões adicionais em diversas coisas da minha rotina. Com certeza você deve ter uma aba aberta no seu PC e utilizar ele quando você precisar daquele amigo que pode te dar mais ideias pode ser totalmente útil.

Porém, o ChatGPT não será um substituto da nossa operação, ele não consegue entender tudo e ao mesmo tempo avaliar qual a melhor solução. Visto todas as variáveis incluídas em qualquer decisão da vida, o ChatGPT interpreta como códigos, e não emoções ou sentimentos.

Visto todo esse conteúdo e o que eu aprendi ao longo desse tempo usando IAs generativas, consigo entender que elas passarão a fazer parte do nosso dia a dia muito mais frequentemente. Ou seja, não irão necessariamente remover o pensamento envolvido no processo de marketing, vendas e crescimento de negócios, mas sim, inovar a forma que é aplicado.

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