IA preditiva e IA generativa

A inteligência artificial generativa (gen AI) usa dados para criar algo novo. Já a IA preditiva utiliza dados para antecipar ou inferir previsões altamente prováveis do que pode acontecer no futuro. É por isso que muitas empresas estão entusiasmadas para começar a aproveitar os benefícios da IA.

A IA preditiva e a IA generativa são bem diferentes e têm casos de uso específicos. À medida que a IA evolui, é essencial conhecer os diferentes tipos dessa tecnologia para entender os recursos que ela oferece.

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Esses dois tipos de IA conseguem simular e, o mais importante, ampliar a inteligência humana. Eles são sistemas de machine learning (ML) capazes de adquirir conhecimento e aplicar insights para auxiliar na solução de problemas.

Os modelos são treinados com base em grandes quantidades de dados para gerar uma resposta, da mesma maneira que guardamos lembranças e histórias ao longo da vida. Quando criamos uma obra de arte, escrevemos uma história ou desenvolvemos um novo algoritmo, é provável que essas criações sejam muito influenciadas pelo que já vimos, ouvimos e aprendemos. O mesmo se aplica aos modelos de IA quando eles reconhecem e replicam padrões para gerar um resultado.

IA generativa

A IA generativa usa dados existentes, como textos ou código de programação, para criar algo novo a partir de prompts. Por exemplo, ela pode ser treinada em literatura para gerar uma história original como resposta a um prompt do usuário. O objetivo é fornecer uma resposta, completar uma frase ou gerar uma tradução com base nas informações fornecidas. Podem ser necessários vários prompts e ajustes para alcançar o resultado ideal, e é aí que entram métodos como ajuste fino e geração aumentada por recuperação (RAG).

Os modelos de gen AI utilizam deep learning, uma técnica de ML para analisar e interpretar grandes volumes de dados. Além disso, esses modelos usam redes neurais, um método de processamento de informações que imita sistemas neurais biológicos, como as conexões em nosso cérebro. As redes neurais são o mecanismo pelo qual a IA consegue associar conjuntos de informações aparentemente não relacionados

IA preditiva

Previsões estatísticas não são novidade: você pode encontra-las nos mecanismos de recomendação de serviços de streaming de vídeo e música, por exemplo. No entanto, os avanços no machine learning tornaram a tecnologia mais eficiente e rápida.

Alimentados com um grande volume de dados específicos (às vezes chamados de “big data”), os softwares de machine learning conseguem relacionar padrões, eventos históricos e até informações em tempo real para prever resultados futuros com altíssima precisão. A IA preditiva utiliza métodos estatísticos avançados para armazenar grandes conjuntos de dados e associar seus padrões ao longo do tempo. O grande volume e a diversidade dos dados permitem que o modelo faça previsões extremamente precisas sobre eventos futuros. A diferença está nos resultados e na explicabilidade de cada modelo. 

Ambos os modelos de IA ajudam as empresas a economizar tempo, reduzir custos e otimizar recursos. O que diferencia esses benefícios são os resultados e a explicabilidade.

A gen AI funciona melhor com grandes volumes de dados para entregar um conteúdo criativo totalmente novo. A precisão dos dados não é um fator que impeça a máquina de gerar uma resposta. 

Por outro lado, a IA preditiva prioriza a precisão nas previsões e funciona melhor com dados de alta qualidade. Treinar o software de ML com dados de alta precisão resulta em previsões mais confiáveis.

Enquanto na IA generativa é praticamente impossível entender como ela chegou a determinadas decisões, na IA preditiva as respostas são geradas estritamente com base em estatísticas e nos dados fornecidos. Em determinados cenários, isso pode ajudar os usuários a fazer a engenharia reversa para entender como o modelo chegou a uma determinada resposta.

Um risco comum da IA generativa é o de violação de direitos autorais ou plágio. Ao criar um conteúdo inédito – seja textual, musical ou artístico – o modelo pode gerar resultados que se parecem com um material existente, mesmo que não seja intencional. Isso pode ser um problema caso os dados gerados sejam semelhantes a informações protegidas por propriedade intelectual. Utilizar um modelo open source que disponibilize os dados usados no treinamento pode ajudar a reduzir esse risco.

Outro risco comum são as alucinações. Quando modelos de IA não têm certeza de uma resposta, eles fazem o que podem com as informações disponíveis. Às vezes, a máquina não tem informações suficientes para fornecer uma resposta correta. Por exemplo, quando é treinada para prever o que vem a seguir em uma sequência, ela poderá preencher as lacunas com informações imprecisas devido à ausência ou insuficiência de dados. 

Um risco significativo da IA preditiva é a presença de vieses. Embora os vieses também possam aparecer na gen AI, seu impacto na IA preditiva pode levar a resultados quantitativos extremamente imprecisos. O treinamento de um modelo de IA preditiva exige dados de alta qualidade e rotulagem precisa para garantir previsões confiáveis. Se os dados fornecidos forem antigos, desatualizados ou tendenciosos, a precisão do modelo pode ser comprometida. Por exemplo, o algoritmo de IA preditiva pode refletir vieses raciais ou outros vieses sociais em seus conjuntos de dados ao fazer previsões. Isso pode gerar danos reais, como a introdução de vieses na aprovação de crédito ou em processos de contratação. 

Outro risco comum da IA preditiva é a falta de garantias. Embora esse tipo de inteligência artificial possa gerar previsões precisas, ela não consegue oferecer certeza absoluta. Sempre haverá algum risco em assumir uma resposta de IA preditiva como fato.

Lembre-se: mais dados nem sempre é melhor. A qualidade dos dados usados para treinar o modelo deve ser prioridade.

A IA generativa vem sendo cada vez mais usada para gerar códigos de programação, acelerar análises aprofundadas e simplificar tarefas repetitivas. Algumas das apps de IA generativa mais conhecidas atualmente são ChatGPT e DALL-E da OpenAI, GitHub CoPilot, Chat Bing da Microsoft, Gemini do Google, Midjourney, Stable Diffusion e Adobe Firefly.

Confira alguns casos de uso para gen AI.

Geração e preenchimento de código: algumas ferramentas de IA generativa podem receber um comando por escrito e gerar um código de programação para auxiliar os desenvolvedores de software. Ela também pode ajudar desenvolvedores juniores a evoluir por meio de exemplos e explicações de código de nível sênior .

Aumento de dados: a IA generativa pode criar uma grande quantidade de dados sintéticos quando o uso de dados reais não for possível ou a melhor escolha. Os dados sintéticos podem ser úteis se você quiser treinar um modelo para que ele interprete dados de saúde sem incluir informações pessoais do paciente. Eles também podem ser usados para expandir um conjunto de dados pequeno ou incompleto, transformando-o em uma amostra maior e proporcional.

Escrita: os sistemas de gen AI são bons em imitar a escrita humana. Eles são capazes de responder a prompts para a criação de conteúdo sobre praticamente qualquer assunto. Eles podem ajudar na redação de uma ampla variedade de conteúdos — desde um e-mail para seu chefe até o próximo capítulo do seu romance. 

Geração de fala e música: utilizando texto e amostras de voz, as ferramentas de síntese de voz por IA podem criar locuções ou canto que simulam o som de pessoas reais. Outras ferramentas podem criar músicas artificiais a partir de prompts ou amostras.

Geração de vídeo e imagem: as ferramentas de geração de imagem por gen AI criam fotos em resposta a prompts abrangendo diversos assuntos e estilos. Quanto mais detalhado for o prompt, maior será a qualidade da imagem ou do vídeo. Algumas ferramentas de IA, como o Generative Fill no Adobe Photoshop, podem adicionar novos elementos a trabalhos existentes, como inserir o Ursinho Pooh em um quadro famoso de Van Gogh.

Conheça casos de uso de IA/ML

A IA preditiva pode oferecer uma visão mais rápida e precisa do que esperar para o próximo ano no seu setor, permitindo que você planeje de forma adequada. É por isso que a IA preditiva está se tornando popular entre as empresas: para descobrir como se preparar para eventos futuros e seguir crescendo de forma inteligente e eficiente. 

Alguns casos de uso da IA preditiva.

Serviços financeiros: a IA preditiva pode ser usada para prever oportunidades ou potenciais falhas, inclusive riscos de investimentos financeiros, bancários ou de seguridade. Com previsões precisas, as empresas ganham tempo para implementar alterações e proteger seus recursos e clientes.

Varejo: a IA preditiva pode prever eventos e até mesmo o comportamento humano. As empresas do varejo podem usar essa ferramenta de ML para prever o que, como, ou quando os clientes têm mais probabilidade de comprar seus produtos. Isso permite otimizar os planos e processos da cadeia de suprimentos, marketing e gestão de pessoal.

Saúde: a IA preditiva pode auxiliar na detecção precoce de doenças ao identificar padrões recorrentes entre diferentes pacientes ou dentro do histórico médico de um único paciente. Ao analisar os dados dos pacientes e contextos históricos é possível medir riscos e probabilidades para identificar e tratar problemas de saúde mais cedo. 

Cadeia de suprimentos: a IA preditiva pode monitorar padrões de inventário para determinar o fluxo de vendas de certos produtos ao longo da semana, do mês ou do ano. Ela também pode prever tempos de viagem para proteger mercadorias que exigem uma temperatura específica, como comidas congeladas ou produtos farmacêuticos. 

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