Liberando o potencial criativo da IA ​​generativa

63% dos executivos de marketing, segundo o Gartner, pretendem investir em IA generativa nos próximos 24 meses. Então, o que é IA generativa e por que é uma prioridade máxima ? A IA generativa, uma categoria de inteligência artificial, pode criar uma ampla gama de conteúdos, como dados sintéticos, texto, imagens e áudio, a partir de conjuntos de dados de treinamento anteriores, um ou mais algoritmos de IA e uma nova entrada chamada “prompt”. Tem o potencial de transformar completamente os processos criativos e de negócios das organizações.

Como funciona a IA generativa: três variantes de modelo

Os modelos generativos de IA produzem conteúdo novo e original usando redes neurais para reconhecer estruturas e padrões dentro dos dados existentes. Esses modelos podem ser de vários tipos e você pode combinar dois ou mais para criar aplicativos de IA generativos poderosos. Alguns dos exemplos incluem:

1. Autoencoders variacionais (VAEs)

Duas redes neurais, comumente denominadas codificador e decodificador, constituem VAEs. Um codificador transforma uma entrada em uma versão de dados mais compacta e concentrada. A representação compactada retém efetivamente os dados que o decodificador precisa, ao mesmo tempo que elimina informações estranhas. O codificador e o decodificador trabalham juntos para identificar uma forma fácil e eficiente de representação de dados.

2. Modelos de difusão

Durante o treinamento, esses modelos realizam uma técnica de duas etapas envolvendo difusão direta e reversa. A difusão direta envolve a introdução gradual de ruído aleatório nos dados de treinamento. Seguindo em frente, o ruído é eliminado progressivamente para remontar os dados.

O modelo inicia o método de eliminação de ruído reverso para produzir dados novos usando ruído totalmente aleatório. Este processo de duas etapas facilita o treinamento de centenas ou possivelmente infinitas camadas.

3. Redes adversárias generativas (GANs)

Introduzidos em 2014, os GANs envolvem uma competição entre duas redes neurais. O gerador cria novos exemplos, enquanto o discriminador determina se o conteúdo gerado é autêntico ou fabricado.

Ambos os modelos são treinados simultaneamente. À medida que o discriminador melhora sua capacidade de identificar o conteúdo gerado e o gerador produz conteúdo de maior qualidade, ambos se tornam mais inteligentes. Este processo repetido encoraja ambas as partes a melhorar consistentemente o material produzido até que este se torne indistinguível do conteúdo pré-existente.

Um avanço nos modelos generativos de IA é a sua capacidade de utilizar diversas metodologias de aprendizagem, tais como não supervisionadas ou semissupervisionadas, durante o treinamento.

Como resultado, as organizações podem aproveitar grandes quantidades de informações não rotuladas para desenvolver modelos básicos com mais velocidade e simplicidade. Os modelos básicos, como o próprio nome sugere, podem servir de base para sistemas de IA capazes de executar diversas tarefas.

Aplicações de IA Generativa

À medida que os modelos algorítmicos se tornam mais sofisticados, exemplos e casos de uso de IA generativa são espalhados por diferentes setores e verticais.

1. Na arte e no design

Ao empregar modelos generativos para criação de imagens e transferências de estilo, os artistas têm o poder de criar obras de arte únicas e esteticamente atraentes. Uma abordagem alternativa é a geração de texto para imagem, na qual modelos generativos transformam descrições textuais em representações visuais que lhes correspondam.

Além disso, a tecnologia pode gerar modelos ou animações 3D e transformar rabiscos/esboços em imagens realistas. DeepDream Generator do braço de IA do Google, Midjourney e WOMBO Dream (um token não fungível ou ferramenta de criação de NFT) são exemplos de IA generativa deste caso de uso.

2. Na criação de conteúdo

Ao automatizar vários aspectos da criação de conteúdo, a IA generativa pode permitir que os profissionais de marketing economizem tempo e recursos para atingir um tempo de lançamento no mercado mais rápido. Os modelos de IA podem produzir protótipos de conteúdo para campanhas de e-mail e postagens em mídias sociais, entre outras tarefas. Os profissionais de marketing humanos podem então ajustar e personalizar esse conteúdo.

Por exemplo, Writesonic, Jasper e Copy.ai são ferramentas de escrita de IA que podem ajudar os profissionais de marketing a gerar rapidamente textos de alta qualidade. A Gen AI pode até ajudar no marketing de conteúdo visual, uma forma verdadeiramente disruptiva de usar IA.

Outro exemplo de IA generativa é o processo de modificação de conteúdo preexistente. Ao examinar tendências nos dados e no feedback dos usuários, a IA pode fornecer recomendações e ideias perspicazes para refinamento. Ele pode identificar áreas para melhores resultados em textos publicitários e comunicações com clientes – por exemplo, usando uma ferramenta como o Phrasee.

3. Nos negócios e na inovação

Um dos desafios mais formidáveis ​​para os profissionais de marketing e líderes empresariais é a árdua tarefa de apresentar consistentemente novas ideias revolucionárias.

Os modelos generativos de IA podem aumentar a produtividade das sessões de idealização com recomendações inovadoras e diferentes pontos de vista. Esses conceitos gerados por IA podem atuar como uma caixa de ressonância ou ponto de partida para ideias novas e descomplicadas, eventualmente desenvolvendo novas estratégias exclusivas.

Na verdade, de acordo com uma previsão da PwC, 45% dos ganhos económicos globais serão atribuídos a melhorias de produtos impulsionadas pela IA, que deverão aumentar enormemente a procura dos consumidores até 2030.

Isso ocorre porque, com o passar dos anos, a IA expandirá a gama de produtos e o estoque, juntamente com maior personalização, apelo e acessibilidade.

Os benefícios da IA ​​generativa

Ao entender o que é IA generativa e incorporá-la de forma ousada na sua estratégia de negócio, é possível:

1. Aumente a criatividade e a inovação colaborativa

As empresas estão constantemente tentando novas maneiras de tornar o desenvolvimento de produtos mais colaborativo. Duas das mais comuns são competições de ideias, como hackathons e crowdsourcing. No entanto, as organizações precisam de ajuda para implementar a multiplicidade de ideias geradas.

Eles podem precisar de uma abordagem sistemática para avaliar os conceitos. Ou pode ser difícil para os contribuidores fornecerem os detalhes necessários para tornar as suas ideias viáveis. A integração de conceitos díspares é outro impedimento. Isto pode ser contornado com a ajuda da IA ​​generativa, que processa e analisa grandes quantidades de diversos tipos de dados.

Pode ajudar a gerar ideias inovadoras – por parte de consumidores ou funcionários – estimulando a sua criatividade. Além disso, poderia aumentar a qualidade de conceitos não desenvolvidos, tornando a inovação mais democratizada.

2. Simplifique os processos de criação de conteúdo

As abordagens convencionais para o desenvolvimento de conteúdo normalmente incluem ciclos de produção prolongados que envolvem inúmeras partes interessadas e equipes. A IA generativa reduz o tempo e as despesas de produção ao automatizar a criação de conteúdo, agilizando o processo.

O processamento de linguagem natural (PNL) permitiu que as organizações produzissem conteúdo excepcional, como descrições de produtos, entradas de blogs e postagens em mídias sociais, em um prazo substancialmente reduzido em comparação com criadores humanos independentes.

Os profissionais de marketing estimam que a IA generativa reduzirá sua carga de trabalho em mais de cinco horas por semana, o equivalente a mais de um mês de trabalho por ano – de acordo com uma pesquisa da Salesforce.

3. Personalize e personalize as experiências do cliente

Numerosos exemplos de IA generativa demonstram como seus algoritmos podem ajudar a personalizar e individualizar as experiências do cliente.

Considere, por exemplo, um cenário em que as descrições dos produtos evocam uma resposta pessoal sólida. Isto é conseguido através de IA generativa, que modifica as descrições para se adequarem a públicos segmentados com precisão – de acordo com a sua demografia, localização geográfica, histórico de navegação e classificação do utilizador. Além disso, esta tecnologia permitirá que os profissionais de marketing lancem campanhas de e-mail personalizadas em grande escala, destacando diferentes atributos de produtos para diferentes segmentos.

Além disso, os chatbots generativos de IA facilitam a personalização por meio de raciocínio contextual. Analisa as consultas dos consumidores para oferecer respostas que não são apenas pertinentes, mas também altamente individualizadas.

Finalmente, poderia melhorar a experiência de pesquisa no site de uma marca. Ele aumenta a capacidade da barra de pesquisa de interpretar imagens inseridas, consultas faladas e breves videoclipes, além de texto.

Considerações éticas: quais são os desafios da IA ​​generativa?

Embora a IA generativa mostre um potencial considerável na criação de conteúdo, ela tem limitações. A IA também pode produzir material questionável ou inconsequente – decorrente da sua compreensão limitada de considerações éticas, subtilezas culturais ou fatores contextuais. Isto poderia levar à prevalência de vieses na produção, um resultado dos dados de treinamento.

Além disso, o conteúdo gerado pode variar em qualidade, ocasionalmente gerando conclusões ilógicas ou errôneas. Este fenômeno é conhecido como alucinação de IA , e um exemplo notável de alucinação de IA generativa é este:

A afirmação do chatbot Bard do Google – de que o Telescópio Espacial James Webb havia coletado imagens preliminares de um planeta além do nosso sistema solar – estava errada.

Além disso, a propriedade do trabalho gerado pela inteligência artificial é discutível e pode variar de país para país. Por exemplo, as leis de direitos autorais nos Estados Unidos estabelecem que “uma imagem gerada por inteligência artificial não tem a ‘autoria humana’ necessária para proteção”.

Outro possível problema que os profissionais de marketing devem enfrentar para garantir a legalidade do uso de IA na criação de conteúdo é o plágio. Finalmente, as organizações devem abordar o receio de perda de emprego ao integrarem a geração de IA nos seus fluxos de trabalho.

Oportunidades de IA generativa para líderes empresariais

Generative Al possui um enorme potencial para empresas e seus fluxos de trabalho criativos e pode aumentar o envolvimento do cliente, facilitando o autoatendimento individualizado.

Ele automatiza tarefas que exigem alto volume de trabalho, como desenvolvimento de software e processamento de reclamações fiscais. Além disso, a Gen AI e a PNL ajudam suas equipes a gerenciar, analisar e, em última análise, compreender a importância de vários subconjuntos de dados não estruturados importantes , como contratos, faturas, feedback de clientes, regulamentações e avaliações de desempenho.

Ao apreciar o verdadeiro impacto da IA ​​generativa e onde ela se encaixa na sua pilha de tecnologia, você pode obter o máximo retorno desta tecnologia inovadora dos nossos tempos.