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São tantas novas tecnologias de IA surgindo, tantas siglas - IA, ML, GenAI - que muitas vezes ficamos perdidos ao tentar entender o que são, para o que servem, como utilizar, etc, muitas perguntas muitas vezes sem respostas, ou com respostas confusas.
Hoje vamos falar um pouco sobre essas três siglas: IA, ML e GenAI. Embora essas siglas vem se tornando mais frequentes, quando o assunto é IA, vamos tentar simplificar o entendimento e usabilidade de cada uma delas, e descobrir como usá-las a favor da sua empresa.
O que são IA, ML e GenAI?
Essas siglas fazem parte da infinidade de siglas do mundo da IA. Antes de falarmos de cada uma delas separadamente, vamos dar nomes à essas siglas: IA (Inteligência Artificial), ML (Machine Learning) e GenAI (Inteligência Artificial Generativa). Portanto, vamos conhecer os conceitos de cada uma delas separadamente e entender o que faz sentido ser utilizado e de qual forma.
Inteligência artificial (IA)
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas em aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
Em termos técnicos, a inteligência artificial abrange diversos conceitos, de sistemas simples baseados em regras utilizados em filtros de spam de e-mails até algoritmos complexos de aprendizado profundo em redes neurais que operam carros autônomos.
A IA geralmente se refere ao campo do aprendizado de máquina. Mas a IA faz mais do que apenas aprender com os dados: ela também pode raciocinar, tomar decisões, resolver problemas e até ser criativa. No entanto, o nível dessas habilidades depende do sistema de IA em questão.
Fonte: Google Cloud
Machine Learning (ML)
Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda e melhore de maneira autônoma usando redes neurais e aprendizado profundo, sem ter sido programado explicitamente para isso, ao ser alimentado com grandes quantidades de dados.
O aprendizado de máquina permite que os sistemas de computador se ajustem e se aperfeiçoem continuamente à medida que acumulam mais "experiências". Assim, o desempenho desses sistemas pode ser melhorado, fornecendo conjuntos de dados maiores e mais variados para processamento.
Fonte: Google Cloud
Inteligência Artificial Generativa (GenAI)
IA generativa ou inteligência artificial generativa se refere ao uso de IA para criar novos conteúdos, como texto, imagens, música, áudio e vídeos.
Ela usa modelos de fundação (modelos de IA grandes) capazes de realizar várias tarefas ao mesmo tempo, além de resumos, perguntas e respostas, classificações e muito mais. Além disso, com o mínimo de treinamento necessário, os modelos de fundação podem ser adaptados para casos de uso específicos com poucos dados de exemplo.
Fonte: Google Cloud
Diferenças entre IA, ML e GenAI
Todas essas tecnologias são baseadas em IA, mas cada uma tem seu objetivo e lugar certo a ser aplicada, listamos abaixo alguns exemplos que já fazem parte do nosso dia a dia para contextualizar ainda mais o uso de cada uma dela, veja:
A Inteligência Artificial simula inteligência humana, ela pode reconhecer padrões, interagir com humanos através de chats. Ela está presente em assistentes virtuais, como Alexa.
Já o Machine Learning tem a capacidade de aprender com os dados sem serem programados, ele é usado para identificar padrões e fazer classificações, é comum ver esse tipo de inteligência em plataformas de filmes e músicas, que sempre fazem recomendações de acordo com os padrões identificados de cada perfil.
Agora a IA Generativa é utilizada nas criações que parecem ser produzidas por humanos como imagens, vídeos, textos e até músicas.
Através dessas tecnologias podemos ver um avanço contínuo tendo sempre a IA como base. Essas tecnologias trabalhando em conjunto trazem diversos benefícios na inovação, personalização, eficiência, agilidade, é uma revolução da forma como interagimos com sistemas digitais e, em um futuro bem próximo, como vivemos e ganhamos em um mundo cada vez mais automatizado e criativo.
No LumisXP, na versão 17, trazemos a IA de forma nativa, que está presente em diversos recursos da plataforma como: criação de uma página inteira com o auxílio da IA, na Análise de Dados, na criação de textos, na interação através do Chatbot de detecção de sentimentos, etc.
Após conhecer cada uma dessas tecnologias baseadas em IA e saber a importância delas, fica ainda mais fácil escolher a plataforma certa para transformar a performance digital da sua empresa. Peça uma demonstração do LumisXP.
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