Inteligência Artificial: entenda o que é e como ela funciona

De tecnologia futurista e filmes de ficção científica, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se, na realidade, um recurso usado extensivamente no dia a dia, desde quando se realiza alguma função no smartphone, até no momento de realizar uma compra online.

As aplicações da Inteligência Artificial se popularizaram e foram difundidas. No entanto, quanto mais se pesquisa, mais a tecnologia releva novos potenciais e usos, mostrando que ainda há muitas possibilidades a serem exploradas.

Um estudo recente da Price Waterhouse Cooper (PwC) estima que, até 2030, a Inteligência Artificial gerará mais de 15 biliões de dólares para a economia global e impulsionará as economias locais em até 26%.

Quando se trata do cenário específico do marketing, as tecnologias de IA também estão sendo utilizadas mais do que nunca para gerar conteúdo personalizado e fornecer resultados precisos para as marcas.

Segundo o State of Marketing 2024, relatório conduzido por líderes do mercado como HubSpot, Litmus, Rock Content e Search Engine Journal, 85% dos profissionais de marketing relatam que a IA melhorou a qualidade do conteúdo.

Porém, mesmo com a difusão da Inteligência Artificial no marketing e em outros setores, muitas pessoas ainda têm dúvidas de como ela funciona e de que forma pode ser realmente aplicada. Continue a leitura e entenda mais sobre o assunto!

O que é e como funciona a Inteligência Artificial?

Consumidores e empresas já contam com uma grande variedade de tipos de IA disponíveis para agilizar tarefas e adicionar conveniência à vida cotidiana, mas será que todos que usam uma Inteligência Artificial sabem como ela funciona? É isso que veremos agora.

O que é Inteligência artificial?

Inteligência artificial (IA) é o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que historicamente exigiam inteligência humana, como reconhecer fala, tomar decisões e identificar padrões.

Uma variedade de tecnologias estão incluídas naquilo que reconhecemos como IA, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PNL).

Você provavelmente já interagiu com IA, mesmo sem perceber. Abaixo, separamos alguns exemplos de Inteligência Artificial em uso hoje.

• ChatGPT: o sistema de conversação desenvolvido pela OpenAI utiliza modelos de linguagem para processar e gerar respostas com base na interação com o usuário;
• Google Tradutor: a ferramenta de tradução desenvolvida pelo Google usa algoritmos de Machine Learning para compreender e traduzir texto entre idiomas diferentes de forma precisa e rápida;
• Netflix: uma das mais famosas plataformas de streaming, a Netflix recomenda filmes e séries com base no histórico de visualizações dos usuários, usando a Inteligência Artificial para análise de padrões de consumo;
• Tesla: a famosa empresa de veículos elétricos fundada por Elon Musk utiliza visão computacional e redes neurais em seus carros, de modo que eles sejam capazes de dirigir de forma autônoma.

Embora esses e outros exemplos de IA não substituam a inteligência humana, eles simulam a forma como nós pensamos como forma de aprender novas competências nas tarefas para as quais são programados.

Como funciona?

Por mais complexo que esse processo seja, ele só é possível com processos de computação simples, como:

• modelo de dados — estruturas para processar, categorizar e analisar dados de maneira inteligente;
• big data — disponibilizar grandes quantidades de dados para serem processados;
• poder de processamento — capacidade operacional e logística de processar as informações de forma rápida e eficiente.

Apesar dessa prévia, para entender o funcionamento da Inteligência Artificial, é preciso saber que há uma combinação de tecnologias que a torna possível.

Quais tecnologias permitem o funcionamento da IA?

A Inteligência Artificial é composta por códigos e dados, sendo que os primeiros são responsáveis pela leitura e interpretação dos segundos. 

No entanto, a IA é mais do que apenas análise de dados e, para cumprir uma infinidade complexa de comandos que resultam na capacidade de imitar os humanos, ela inclui diversas tecnologias.

Machine Learning

O primeiro pilar da IA é o Machine Learning, ou aprendizado de máquina, pelo qual os computadores tornam-se capazes de aprender e evoluir. Na tecnologia, o que ocorre é o processamento lógico dos dados e a identificação de padrões que geram inteligência.

Sem o Machine Learning o que entendemos como Inteligência Artificial não se concretizaria. Atualmente, por exemplo, a tecnologia é vastamente usada pela Amazon para fazer recomendações mais personalizadas e relevantes aos clientes.

O sistema funciona da seguinte forma: a máquina monitora todas as ações dos clientes no site e identifica padrões, como quando clientes que viram um produto X também demonstram interesse por Y.

Assim, quando um usuário faz a primeira pesquisa, o sistema indica o outro produto, pois reconhece que há uma relação entre as pesquisas.

No Machine Learning, esses padrões são identificados em teias infinitas, de forma que existem milhares de pontos de intersecção que consistem nas conexões entre as informações, viabilizando inteligência em grande escala.

Deep Learning

Outro conceito essencial para realização da IA atual é o Deep Learning, que consiste em um aprofundamento do Machine Learning, tornando-o mais inteligente e complexo. A tecnologia utiliza ferramentas mais sofisticadas que tornam os resultados mais acertados.

Por exemplo, no mesmo exemplo da Amazon citado, a tecnologia identifica exceções para não realizar sugestões desqualificadas. 

Se de 1000 clientes que pesquisam smartTV, 800 continuam a busca com home theater, o software entende que essa é uma indicação relevante.

No entanto, se cinco usuários depois de pesquisar por smartTV iniciam uma busca por sapato, por exemplo, o Machine Learning poderia entender como uma indicação válida. 

Por sua vez, o Deep Learning entende que são produtos não relacionados e, dessa forma, evita que algumas exceções do comportamento do usuário tornem-se regras.

Assim, a tecnologia usa redes mais complexas para compreender que, apesar de existir ocorrência, não se trata de uma pesquisa causal e, portanto, não é um resultado relevante para o usuário. 

Com isso, o Deep Learning consegue entender os pensamentos humanos com mais detalhamento do que o Machine Learning seria capaz.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O último pilar da IA é o Processamento de Linguagem Natural, que é responsável pela lapidação dos resultados, tornando-os mais naturais e mais humanos.

Por exemplo, atualmente diversos e-commerces usam os chatbots para atender aos clientes. No entanto, a qualidade da tecnologia está na presença ou não do PLN. 

Quando ele não é incorporado à solução, o robô fica artificial, incapaz de aprimorar a linguagem usada para torná-la mais semelhante à usada pelos clientes.

O excesso de perfeição da linguagem e a incapacidade de incorporar elementos mais informais é o que faz com que o robô se torne artificial, independentemente da capacidade de realmente auxiliar o consumidor.

Redes neurais

As redes neurais são a espinha dorsal do Machine Learning, o subcampo da IA que permite que os computadores aprendam com os dados.

Uma forma didática de entender as redes neurais é considerá-las como programas de computador inspirados no cérebro humano. 

Imagine uma rede de nós interconectados, em que cada um é um minúsculo computador. Esses nós, ou neurônios artificiais, trabalham juntos para processar informações.

Assim como o nosso cérebro processa informações conectando neurônios, as redes neurais aprendem ajustando as conexões entre esses neurônios artificiais. 

Esse processo de aprendizagem permite que as redes neurais reconheçam padrões, tomem decisões e executem tarefas sem serem programadas para cada etapa.

Na prática, as redes neurais capacitam os sistemas de IA a realizar feitos em diversas áreas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e até controle de robôs.

Internet das Coisas (IoT)

Muitas das tecnologias que associamos diretamente à Inteligência Artificial são, na verdade, sistemas de Inteligência das Coisas (IoT) que usam IA.

Basicamente, a IoT é a ideia de conectar dispositivos comuns à internet para que possam trocar informações e realizar tarefas de forma inteligente. 

Isso significa que sua geladeira, seu termostato e até sua lâmpada podem estar conectados e trabalhando juntos para tornar sua vida mais fácil.

Cada dispositivo na IoT tem sensores embutidos que podem coletar dados, como temperatura, umidade ou até peso. Esses dados são, então, enviados pela internet para um servidor, onde são processados por algoritmos de Inteligência Artificial.

Nesse caso, os algoritmos de IA analisam esses dados para entender padrões e tomar decisões inteligentes.

Big Data

Grandes quantidades de dados são geradas a cada segundo. E a análise e interpretação desses imensos conjuntos de informações é o que chamamos de Big Data.

Mas o que muita gente não sabe é que os sistemas de Inteligência Artificial têm sido cada vez mais utilizados para extrair insights de enormes conjuntos de dados. 

Com algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, a IA é capaz de analisar, interpretar e encontrar padrões nos dados que seriam impossíveis de serem identificados por seres humanos em um tempo razoável.

Essa combinação de Big Data e Inteligência Artificial é o que leva empresas como Amazon, Netflix e Spotify a usarem algoritmos para analisar os hábitos de compra, visualização e audição de seus usuários e oferecer recomendações altamente personalizadas.

História da Inteligência Artificial

Afinal, como chegamos até aqui? A rapidez com que o mundo mudou fica clara pela forma como até a tecnologia mais recente parece antiga hoje.

A Inteligência Artificial percorreu um longo caminho para alcançar a capacidade que sabemos que ela tem hoje, e muitos desses momentos estão registrados inclusive em filmes famosos. Aqui está um breve resumo da sua história:

Meados do século XX

As origens da inteligência artificial remontam ao século XX, quando cientistas da computação começaram a desenvolver algoritmos e software capazes de imitar tarefas humanas complexas, como resolução de problemas e reconhecimento de padrões.

Alan Turing é um dos pioneiros da IA, tendo proposto o famoso Teste de Turing, que avalia a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente indistinguível do de um humano.

Conferência de Dartmouth de 1956

A conferência de Dartmouth, em 1956, marcou formalmente o nascimento da Inteligência Artificial como campo de estudo. Reuniu acadêmicos de diversas áreas para explorar a possibilidade de criar máquinas que pudessem “pensar” como humanos.

Durante esse período, os sistemas baseados em regras e o pensamento simbólico dominaram as pesquisas em IA.

Décadas de 1960 e 1970

Nas décadas seguintes, o foco mudou para o desenvolvimento de sistemas especialistas, projetados para imitar o raciocínio humano em áreas específicas, como medicina e finanças.

Década de 1980

Na década de 1980, com as limitações dos sistemas baseados em regras evidentes, a pesquisa em IA começou a se concentrar na aprendizagem automática, utilizando métodos estatísticos para permitir que computadores aprendessem com dados.

Décadas de 1990 e 2000

Avanços foram feitos em robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural nos anos 1990.

Na virada para o século XXI, a aprendizagem profunda emergiu como uma técnica que possibilita avanços em reconhecimento de fala e imagem, bem como processamento de linguagem natural.

IA moderna

Hoje, a IA está presente em diversos aspectos da vida cotidiana, desde assistentes virtuais até carros autônomos e diagnósticos médicos.

A Inteligência Artificial moderna também se concentra em tornar as interações mais humanas, como o avanço dos assistentes de voz e o processamento de linguagem natural, permitindo uma comunicação mais natural entre humanos e máquinas.

Quais os benefícios da Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial tem viabilizado benefícios diretos e indiretos aos negócios, sendo incorporada em etapas operacionais e estratégias devido à multiplicidade de aplicações possíveis. 

Abaixo, conheça quatro vantagens que a tecnologia tem proporcionado nas empresas.

Automação

A IA permite automatizar processos computacionais volumosos, evitando a necessidade de pessoas para executar tarefas ou, até mesmo, identificar padrões. No entanto, para isso, são necessários profissionais capacitados para configurar o sistema.

O recurso também é usado na automação robótica e, nesses casos, substitui tarefas operacionais, como apertar um parafuso com precisão. Em ambos os casos, a tecnologia otimiza os processos e melhora o desempenho do negócio.

Previsibilidade

Entre as aplicações da IA, está a de previsibilidade de mercados, comportamentos e processos devido à grande análise de dados que identifica padrões e estabelece previsões a partir de eventos passados.

Por meio da análise preditiva, utilizando Machine Learning e Inteligência Artificial, é possível considerar infinitos dados e cenários para identificar os eventos mais prováveis, auxiliando em uma tomada de decisão mais efetiva e estratégica.

Aprofundamento dos dados

O Big Data já viabiliza, há alguns anos, uma análise sistemática dos dados. No entanto, a IA aprofundou essa capacidade interpretativa, gerando mais inteligência a partir da análise de informações.

Dessa forma, mesmo uma empresa que está competindo com uma concorrente usando técnicas semelhantes pode diferenciar-se se tiver um bom conjunto de dados e aplicar IA na identificação de padrões e previsões.

Melhora constante

A Inteligência Artificial viabiliza uma evolução constante no que se refere ao uso dos dados, pois utiliza redes neurais com diversas camadas que são usadas para construir estruturas interpretativas mais complexas.

Para adotar o Deep Learning, a empresa precisa de grandes dados, de modo que o modelo possa aprender a partir dessas informações. Além disso, quanto mais dados são inseridos no modelo, mais efetivo ele se torna.

Como a IA funciona na prática?

A Inteligência Artificial já é usada em quase todos os segmentos de negócio devido à flexibilidade e personalização da solução. 

Com isso, os exemplos de aplicação da tecnologia incluem desenvolvimento estratégico, Marketing Digital, relacionamento com o consumidor, novos modelos de negócio etc.

E-commerces

67% das pequenas empresas entrevistadas em uma pesquisa recente da SEMRush já usam IA para conteúdo e SEO, e entre elas estão lojas virtuais.

Alguns dos usos da IA na área de e-commerce são:

• identificar as preferências dos consumidores de acordo com os hábitos de navegação e consumo e proporcionar uma melhor experiência de compra;
• fazer recomendações aos clientes com base no comportamento dos demais;
• criar automaticamente legendas e textos para anúncios pagos;
• usar ferramentas de Inteligência Artificial que coloca legenda em vídeo;
• realizar atendimento integrado, como usando chatbots e CRM.

A partir dessas aplicações da IA, o e-commerce torna-se mais eficiente no relacionamento do cliente.

Apesar de gigantes como a Amazon inovarem no uso das tecnologias, ganhando diferenciais competitivos, ferramentas e parceiros especializados, eles viabilizam, cada vez mais, que esses recursos também sejam adotados por pequenos e médios lojistas.

Automobilismo

Apesar de algumas aplicações da IA nos automóveis ainda estarem em fase de testes, como o carro autônomo do Uber, algumas empresas como o Google e Tesla já apresentam resultados sólidos do uso da tecnologia.

Esse recurso é usado para permitir que o carro cumpra diversos comandos sozinho, como estacionar, monitorar pontos cegos e detectar colisões. O objetivo é que a tecnologia aumente a segurança no trânsito e seja acessível no longo prazo.

Entretenimento

No segmento de entretenimento a IA tem sido usada inclusive para viabilizar novos modelos de negócios, como a Netflix. A empresa usa a tecnologia para fazer sugestões aos usuários e melhorar as recomendações, que é um aspecto central da experiência na plataforma.

Além disso, o uso também se estende ao segmento de jogos, nos quais os personagens são dotados de personalidade, tornando a interação mais complexa.

Medicina

Diversas aplicações de Inteligência Artificial têm impactado a área médica para melhorar os serviços de saúde. Uma delas é o uso da IA para fazer a leitura de exames importantes, como a tomografia computadorizada. 

Com o treinamento do modelo, viabiliza-se que a tecnologia identifique alterações com tanta ou maior precisão que os médicos.

Além disso, algumas aplicações na saúde também referem-se à análise de dados dos pacientes para identificar precocemente doenças graves, como mal de Parkinson e Alzheimer.

Indústrias

Um dos primeiros segmentos a fazer uso da IA foi o industrial. Com a automação robótica tornou-se possível montar e embalar peças sem interferência humana, garantindo a qualidade do processo e, ao mesmo tempo, a otimização da produção.

A expectativa é que a tecnologia contribua não apenas para processos operacionais na indústria, mas seja cada vez mais determinante nas etapas de criação e planejamento, proporcionando inteligência produtiva e de mercado.

A Inteligência Artificial é uma tecnologia ampla e com aplicações tão diversas que, atualmente, está presente no dia a dia de todas as pessoas conectadas à internet, seja ao acessar uma rede social, site noticioso ou mesmo o e-mail.

Entender como ela funciona e quais os usos mais frequentes oferece insights e inteligência para haver maior difusão dos recursos.

Marketing Digital

Talvez você já tenha consumido um conteúdo produzido com Inteligência Artificial e nem tenha percebido. 

O toque humano continua sendo a essência que torna textos, vídeos e fotos sensíveis às necessidades do público, mas as ferramentas de IA já integram a rotina das empresas e agências de marketing digital.

84% dos profissionais de marketing entrevistados pela pesquisa State of Marketing 2024, que trouxemos na introdução, disseram que as ferramentas de IA aumentaram a eficiência na criação de conteúdo.

Um bom exemplo de como isso está acontecendo na prática é o AI-Powered Personalization Engine e o EmotionsAI da AB Tasty, duas ferramentas que usam IA para entender padrões de comportamento e adaptar o conteúdo de acordo com as preferências individuais e sentimentos de cada usuário no momento de interação com a página. 

Mas os impactos no marketing digital não param por aí. Separamos mais algumas novidades que a IA trouxe para o cenário do marketing digital.

Otimização de campanhas

As campanhas de tráfego pago são impulsionadas por dados, e a Inteligência Artificial é a chave para processar e entender esses dados em tempo real. 

Quando você clica em um anúncio ou interage com um post em uma rede social, essa informação é capturada e analisada instantaneamente por algoritmos de IA.

Análise de sentimento

Empresas já estão usando algoritmos para monitorar e analisar o que as pessoas estão nas redes sociais, o famoso social listening. O objetivo é entender a percepção do público e ajustar suas estratégias de marketing de acordo.

Chatbots e atendimento ao cliente

Sabe quando você precisa de ajuda e recebe uma resposta instantânea, mesmo fora do horário comercial? Isso é possível graças aos chatbots.

Os robôs virtuais são programas de computador que usam Inteligência Artificial para simular uma conversa. Eles são implementados para fornecer atendimento ao cliente 24/7 e oferecer respostas rápidas às suas perguntas.

Segmentação de público

Algoritmos estão analisando uma variedade de dados com a finalidade de identificar grupos de usuários com interesses e características semelhantes.

Esse tipo de agilidade dá às empresas a oportunidade de direcionar suas campanhas de marketing de forma mais personalizada. 

Desenvolvimento

Ferramentas alimentadas por IA já são capazes de gerar trechos de código de programação e auxiliar na detecção e correção de bugs. 

Quando procuramos softwares de Inteligência Artificial que estão realizando essas e outras tarefas na área de desenvolvimento de softwares, é difícil não mencionar o GitHub Copilot. 

Basicamente, o GitHub Copilot é um programador auxiliar alimentado por IA. 

Ele funciona utilizando modelos avançados de Machine Learning treinados em uma gama de dados de código disponível em repositórios do GitHub.

O uso da ferramenta é simples: conforme você digita código, a IA analisa o contexto e fornece sugestões em tempo real, como se fossem uma conversa.

Essas e todas as outras automatizações geradas pela Inteligência Artificial estão ajudando os desenvolvedores a economizar tempo e se concentrar em aspectos mais complexos do desenvolvimento de software.

Desvantagens da Inteligência Artificial

Depois de conversarmos sobre todas as vantagens e aplicações promissoras da Inteligência Artificial, precisamos refletir sobre as consequências de uma tecnologia tão disruptiva sendo inserida em diversas funções e posições de mercado.

Como toda evolução tecnológica, a corrida por inovar pode levar instituições a negligenciar questões éticas e morais, que são importantes para a manutenção da estabilidade econômica e social a longo prazo.

A seguir, veja os pontos de preocupação sobre o uso de IA e por que devem ser discutidos.

Privacidade de dados

A elaboração e aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil é uma prova de como a preocupação com a privacidade de dados é crescente e constante na sociedade. Essa discussão aumenta ainda mais com a popularização de IAs.

O ideal é que os modelos de Machine Learning tenham uma determinação clara das fontes de informação utilizadas e como são lidas e analisadas para evitar o uso indiscriminado.

Este é inclusive, um dos primeiros grandes desafios da lei, que terá que se adaptar à realidade da tecnologia. Como a LGPD obriga empresas a informarem como dados serão utilizados e pedirem autorização, toda IA, própria ou terceirizada, está infringindo a norma ao alimentar o algoritmo sem anuência dos donos dessa informação.

Plágio

Quando ferramentas como ChatGPT e MidJourney popularizaram nas redes sociais, a primeira grande discussão ética sobre a tecnologia foi a de aparente plágio em resultados gerados por IA.

Isso é intrínseco à forma como esses algoritmos funcionam, principalmente os de imagem: utilizam elementos, cores e formas de trabalhos já existentes e remixam as referências em uma nova arte.

A melhor solução no futuro é limitar o acesso da IA a artes autorizadas para o uso por seus artistas. Um modelo similar ao que combate o plágio entre humanos desde sempre.

Explicabilidade de IA e o conceito de caixa preta

Como garantir que uma IA usa dados e referências apenas autorizadas em seu processo generativo? Essa é a grande questão ética do uso de Inteligências Artificiais hoje.

A preocupação de autoridades e especialistas é o conceito de caixa preta: com Deep Learning, os algoritmos podem se tornar tão complexos que nem mesmo seus desenvolvedores sabem como eles chegaram a determinado resultado.

Ou seja, é virtualmente impossível determinar quais foram as fontes de dados utilizadas e como foram processadas e interpretadas. 

É por isso que pessoas e organizações no mundo inteiro advogam pela necessidade de explicabilidade de IA: que o próprio algoritmo tenha uma ferramenta de autorregulação e registro de etapas de construção de resultados.

Viés de algoritmo

A maior preocupação relacionada ao Black Box de IAs é o viés do algoritmo. Pense em todos os usos citados anteriormente e como elas decidem o que vamos assistir, como interpretamos dados de negócios, nossos relacionamentos digitais.

Todo esse poder pode criar distorções informativas, como já acontece em redes sociais. Elas influenciam como a gente se informa e se comunica baseados no viés do algoritmo em relação a como nos comportamos. 

Sem uma discussão profunda que envolva toda a sociedade, esses vieses irão apenas se reforçar com o tempo.

Engessamento e falta de originalidade

A IA promete agilidade e eficiência, mas o engessamento e a criação de conteúdo repetitivo e pouco original estão entre os riscos de usá-la na produção de conteúdo.

Esse desafio se tornou uma preocupação ainda maior com o Core Update de março de 2024 do Google, uma grande atualização do mecanismo de busca que teve como objetivo melhorar a forma como os links são classificados nos resultados de pesquisa.

Mas a boa notícia é que soluções como o WriterAccess Humanizer podem ajudar a mitigar esses problemas. 

Em linhas gerais, o WriterAccess Humanizer é um serviço que melhora o conteúdo gerado por IA com a autenticidade humana.  

Uma vez que o conteúdo está nas mãos da ferramenta, os editores humanos especializados começam a trabalhar para humanizar o texto gerado por IA.

No final, a ideia é garantir que cada fato seja verificado, de modo que o seu conteúdo tenha informações convincentes e confiáveis.

Impacto socioeconômico

Terminando a lista, existem as consequências de evolução de uma tecnologia capaz de realizar funções que são tradicionalmente humanas. Não apenas trabalho mecânico, mas lógico e criativo.

O impacto na sociedade pode ser bastante negativo ou positivo, dependendo de como usamos e nos adaptamos às IAs. 

Além da necessidade de regulamentações e diretrizes éticas, é preciso também que as empresas entendam a importância do uso consciente da tecnologia.

Afinal, ela é uma ferramenta, criada para potencializar o trabalho humano, não substituí-lo. As formas como faremos isso vão determinar o sucesso individual e coletivo do mercado daqui para a frente.

Mitos e verdades sobre a Inteligência Artificial

A área de IA desperta curiosidade e gera muitas discussões. Mas, entre os debates, existem mitos e verdades que precisam ser esclarecidos para entendermos essa tecnologia.

Mitos

Há muita especulação em torno da IA, e muitas vezes isso leva à propagação de mitos que não condizem com a realidade. 

IA vai substituir todos os empregos humanos

Nem todos os empregos serão substituídos pela IA. Embora alguns trabalhos possam ser automatizados, muitos exigem habilidades únicas e criativas que as máquinas não podem replicar.

IA é sempre objetiva e imparcial

Apesar de serem baseadas em algoritmos, os sistemas de IA podem refletir preconceitos humanos se os dados utilizados para treiná-las forem tendenciosos. Então, é importante garantir que os dados sejam representativos e imparciais.

IA possui consciência

Contrariamente ao que vemos nos filmes, a IA de hoje não é adotada de uma consciência igual à humana nem sentimentos. Um sistema de IA é programado para executar tarefas específicas com base em padrões, sem consciência de si mesma ou de suas ações.

Verdades

Embora muitos mitos persistam, há também algumas verdades importantes sobre a IA que vale a pena destacar.

IA pode melhorar a eficiência e precisão

É fato que a Inteligência Artificial pode realizar tarefas de forma mais precisa e rápida do que os seres humanos em muitos casos. Afinal, os sistemas de IA têm a capacidade de automatizar processos repetitivos e reduzir erros.

IA requer grandes quantidades de dados

Para que a IA funcione, é necessário alimentá-la com enormes quantidades de dados. Quanto mais dados ela tiver para aprender, mais precisa será.

IA está em constante evolução

Novos avanços e descobertas mudam a capacidade e as finalidades da Inteligência Artificial. Isso significa que as capacidades da IA estão sempre criando novas oportunidades e possibilidades no futuro.

Como será o futuro da Inteligência Artificial?

A melhor forma de terminar nossa conversa é olhando para frente: as tendências mais positivas de Inteligência Artificial que transformam negócios sem colocar em risco a privacidade e a qualidade do seu relacionamento com o público.

Veja as principais tendências de IA para empresas, aquelas que você já pode estudar de perto desde já e até implementar em seu fluxo de trabalho.

Inovações em criação de conteúdo e interação social

Um exemplo disso é a Sora, uma ferramenta de IA desenvolvida pela OpenAI anunciada em fevereiro de 2024. Esta ferramenta está capacitada para criar cenas realistas ou imaginativas de até um minuto a partir de prompts textuais, prometendo uma nova era de criação de conteúdo em vídeo. 

A seguir, você confere um dos vídeos produzidos por essa ferramenta com o prompt: “A drone camera circles around a beautiful historic church built on a rocky outcropping along the Amalfi Coast, the view showcases historic and magnificent architectural details and tiered pathways and patios, waves are seen crashing against the rocks below as the view overlooks the horizon of the coastal waters and hilly landscapes of the Amalfi Coast Italy, several distant people are seen walking and enjoying vistas on patios of the dramatic ocean views, the warm glow of the afternoon sun creates a magical and romantic feeling to the scene, the view is stunning captured with beautiful photography”.

Além da revolução no campo audiovisual, a IA está começando a marcar presença significativa nas redes sociais através de avatares virtuais. 

Empresas como Meta estão explorando essa tecnologia permitindo que influenciadores digitais criem versões bot de si mesmos, que podem interagir com fãs diretamente nas plataformas. 

Esses avatares de IA podem responder em tempo real nas redes sociais, mimetizando a “voz” do influenciador, e representam um passo intrigante rumo a formas mais interativas e personalizadas de comunicação digital.

Tais avanços sugerem um futuro onde a IA não apenas apoia a criação de conteúdo mas também se engaja ativamente na interação social, desafiando as fronteiras entre o criativo e o técnico. 

Transformação de postos de trabalho

Embora haja uma preocupação genuína em relação ao impacto da Inteligência Artificial em postos de trabalho, o que o futuro promete é uma adaptação de funções mesmo em papéis corporativos e criativos.

Pessoas especializadas em execução poderão assumir posições mais estratégicas de produção e planejamento. 

Mesmo com toda a capacidade das IAs, o ser humano ainda é fundamental para apontar caminhos, criar parâmetros e finalizar projetos para que sejam engajantes para outros humanos: os clientes.

Em uma matéria de 2024, a Forbes abordou o impacto da inteligência artificial gerativa no mercado de trabalho, destacando não apenas o potencial de deslocamento de empregos, mas principalmente as oportunidades de criação de novos cargos. 

Alguns exemplos trazido pela reportagem são:

Engenheiro de Prompts de IA (AI Prompt Engineer)

Profissionais especializados em otimizar prompts para aplicações de IA gerativa, como o ChatGPT, a fim de obter resultados específicos. Eles necessitam de habilidades de comunicação, atenção aos detalhes, pensamento crítico e habilidades com dados.

Gerente de Entrada e Saída de IA (AI Input And Output Manager)

Um papel mais estratégico que envolve supervisionar as informações enviadas aos sistemas de IA gerativa e os resultados produzidos por eles. Este cargo é bem importante para lidar com questões que mencionamos ao longo de todo este artigo: de privacidade de dados, direitos autorais, explicabilidade e viés de IA.

Revisor/Auditor de Conteúdo de IA (AI Content Reviewer/Content Auditor)

Apesar do aumento no uso de IA para criação de conteúdo, ainda é essencial ter humanos para avaliar a qualidade, precisão e adequação do conteúdo gerado, garantindo que esteja apto para o propósito pretendido. 

Lembra que falamos do WriterAccess Humanizer, responsável por humanizar conteúdo gerado via IA? Ele entra justamente nesta demanda! 

Instrutor de IA (AI Trainer)

Profissionais que se especializam em “ensinar” e refinar modelos de IA. Suas tarefas variam desde alimentar o modelo com dados até ajustar suas saídas para garantir precisão e relevância.

Integração completa entre conteúdo, marketing e relacionamento

O impacto das Inteligências Artificiais conversacionais (Large Language Model) já está sendo sentido no mercado, mas de um jeito negativo. 

Muitas empresas estão confundindo o potencial de suporte das IAs e utilizando suas capacidades para criar conteúdos que sofrem de credibilidade e autoridade no mercado.

O que a Inteligência Artificial promete para o setor é a integração e a aceleração de processos de relacionamento com o público. 

Além de trabalhar com dados profundos, podem segmentar e comparar informações entre departamentos para sugerir e ajudar na estruturação de campanhas e estratégias de Marketing de Conteúdo.

O contato precisa ser humano para cativar seus clientes. Mas a tecnologia contribui para que você amplie esse contato, tanto em abrangência quanto em personalização.

O redator Raphael Alves, que trabalha com a produção de conteúdo para vários canais desde 2017, compartilhou um pouco sobre como vê o futuro da sua área frente às novidades e aos desafios relacionados trazidos pela Inteligência Artificial:

“Assim como acontece com todas as profissões criativas, acredito que a tarefa de quem escreve conteúdos para empresas é entender como as várias formas de Inteligência Artificial impactam o seu trabalho e como elas podem agregar valor a ele. Fugir da tecnologia nunca me pareceu uma boa solução, e pensar que a tecnologia pode simplesmente substituir o meu trabalho também não passa pela minha cabeça. Ao contrário, acredito que as ferramentas de IA são excelentes auxiliares.”

Conclusão

A Inteligência Artificial é uma tecnologia ampla e com aplicações tão diversas que, atualmente, está presente no dia a dia de todas as pessoas conectadas à internet, seja ao acessar uma rede social, site noticioso ou mesmo o e-mail.

Entender como ela funciona e quais os usos mais frequentes oferece insights e inteligência para que haja maior difusão dos recursos.

E por que não começar pela transformação de sua estratégia de conteúdo? No WriterAccess, você tem ajuda de Inteligência Artificial na ideação e estruturação de planejamento de conteúdo para blog, redes sociais, email marketing, página de vendas e muito mais. 

Além disso, na etapa de humanizar o seu conteúdo, você tem à disposição uma plataforma que conecta as empresas aos melhores freelancers do mercado para a execução de sua campanha de atração. Redatores, estrategistas, editores, designers, copywriter e muito mais à sua disposição. Teste o WriterAccess grátis por 14 dias!