A onipresença da IA generativa (GenIA) e dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) no discurso tecnológico atual exige uma análise que transcenda o hype. É preciso falar das aplicações corporativas tangíveis dessas tecnologias. Arquiteturas como Transformers, com seus mecanismos de atenção, impulsionam ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot. A capacidade desses modelos de […]
A onipresença da IA generativa (GenIA) e dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) no discurso tecnológico atual exige uma análise que transcenda o hype. É preciso falar das aplicações corporativas tangíveis dessas tecnologias.
Arquiteturas como Transformers, com seus mecanismos de atenção, impulsionam ferramentas como ChatGPT, Gemini e Copilot. A capacidade desses modelos de processar sequências longas de dados textuais e entender contextos complexos reside em técnicas de treinamento sofisticadas, como aprendizado supervisionado, por reforço a partir de feedback humano (RLHF) e aprendizado auto-supervisionado. A distinção entre modelos autoregressivos (GPT) e de linguagem mascarada (BERT) influencia diretamente a natureza das tarefas para as quais são mais adequados – geração de texto versus compreensão e análise, respectivamente.
Leia mais: IA explicável: tornando os algoritmos transparentes
No Grupo Elfa, a aplicação de IA Generativa vai além da mera experimentação. Utilizamos o Copilot, da Microsoft, não apenas para a geração de atas de reuniões e apresentações, mas como um catalisador para o pensamento estratégico. Em minha experiência, o Copilot reduz o tempo de preparação de apresentações significativamente – algo em torno de 3 horas versus 10 minutos – permitindo que eu me concentre na essência da mensagem, em vez da estruturação inicial. O ChatGPT, por sua vez, auxilia na ideação e na avaliação do potencial de engajamento de conteúdo. Foi assim que defini o tema desta coluna, por exemplo.
Um caso de uso mais complexo que estou liderando envolve o desenvolvimento de uma solução baseada em IA Generativa para otimizar o fluxo de trabalho de nossa equipe de vendas. A ferramenta analisa e-mails de clientes, identificando solicitações de cotação e extraindo informações relevantes sobre os produtos desejados, integrando-as diretamente ao nosso CRM. Projetamos um ganho de eficiência entre 30% e 40% com essa automação.
Observando o cenário corporativo como um todo e conversando com outros executivos do setor, vejo que as áreas de marketing e comunicação também se beneficiam amplamente da IA Generativa, principalmente na criação de conteúdo e imagens de alta qualidade.
No entanto, a verdadeira transformação reside na capacidade de personalizar a experiência do cliente. A análise de grandes volumes de dados, viabilizada pela IA, permite a compreensão granular das necessidades e preferências individuais, resultando em ofertas e conteúdo altamente relevantes.
A personalização impulsionada por dados é a chave para o aumento do engajamento, das taxas de conversão e, consequentemente, da fidelização do cliente. Em vez de ver o potencial da IA de “mudar o mundo de maneiras que nem podemos imaginar”, como afirmou Bill Gates, prefiro focar na sua aplicação prática e mensurável. A IA Generativa vem para otimizar processos, gerar valor e aprimorar a interação com o cliente de forma concreta e quantificável. As empresas que compreenderem e implementarem essas tecnologias estrategicamente estarão posicionadas para liderar a próxima onda de inovação.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
