A Inteligência Artificial (IA) generativa se tornou o grande foco das atenções das organizações em 2023. Popularizada em formato de chat pelo ChatGPT, da OpenAI, novos casos de uso vêm tomando forma e espaço no mercado. Seja no desenvolvimento de medicamentos, análise de exames de pacientes, processamento de dados e no atendimento ao cliente, a ferramenta capaz de gerar textos, imagens e insights gera inúmeras possibilidades.
No entanto, o próximo passo da tecnologia ainda está sendo explorado e desenvolvido pelas organizações. Trata-se da Inteligência Artificial adaptativa. Diferentemente de outros modelos de linguagem de IA, a adaptativa tem a capacidade de revisar seu próprio código e, assim, gerar melhorias e transformações conforme o seu uso.
Segundo a consultoria Gartner, espera-se que, até 2026, as organizações que tiverem adotado práticas de engenharia de Inteligência Artificial para criar e gerenciar sistemas de IA adaptativa deverão superar suas empresas pares em ao menos 25% no valor e tempo para colocar modelos de IA em operação. Mais do que isso, a IA adaptativa oferece novas possibilidades para otimizar e acelerar processos das organizações.
A tal da IA adaptativa
Diferentemente da IA generativa, a IA adaptativa tem a capacidade de se ajustar de acordo com as circunstâncias, mudanças de cenário, novas tarefas e comandos. Por exemplo, à medida que a ferramenta recebe novos dados e informações, é capaz de se adaptar para analisá-los. Uma das formais pelas quais esse sistema é possível é o chamado aprendizado de máquina, ou Machine Learning. O sistema consegue modificar seu próprio comportamento de forma autônoma com base em sua própria experiência, e sem necessidade de um novo treinamento.
A grande vantagem da IA adaptativa está, portanto, na flexibilidade da ferramenta, uma vez que mudanças que precisariam ser feitas por pessoas podem ser feitas automaticamente pela própria tecnologia. Além disso, a IA adaptativa consegue, dessa forma, melhorar o seu próprio desempenho ao longo do tempo e de forma mais rápida. Para isso, como explica relatório da PwC, a ferramenta é atualizada com novas informações para fornecer melhores insights e resultados a comandos.
A IA generativa, por outro lado, utiliza dados que são fornecidos a ela, e seu processo de aprendizado termina assim que o sistema é finalizado. Como resultado, o conhecimento desse sistema se torna estático com o passar do tempo.
| Ia generativa | IA adaptativa |
|---|---|
| Compatível com ambientes estáveis e com condições definidas, nos quais a performance do sistema não precisa passar por mudanças | Compatível com ambientes dinâmicos e de rápidas mudanças nos quais o sistema deve evoluir e continuar agregando valor |
| Baixa escalabilidade | Alta escalabilidade |
| Performance da ferramenta pode diminuir ao longo do tempo | Performance da ferramenta melhor com o passar do tempo |
Como usar a IA adaptativa
Assim como a IA generativa, a IA adaptativa pode ser utilizada em diversas áreas e processos de uma organização. Por exemplo, a ferramenta é capaz de monitorar e garantir a segurança de transações financeiras feitas digitalmente. Uma vez que tem a capacidade de aprender com novas informações e cenários, é uma solução eficaz para continuar aprimorando sua função de monitoramento para novas tentativas de fraude.
A tecnologia também pode ser útil na previsão e otimização do supply chain, uma vez que é capaz de analisar tendências de mercado e dados de vendas para, assim, oferecer insights aos fabricantes em seu processo de produção, inventário e distribuição. Caso o cenário do mercado mude, a IA adaptativa está preparada para acompanhar as mudanças e adaptar-se com novas previsões.
No atendimento ao consumidor, a IA adaptativa pode ser vinculada aos chatbots – como a IA generativa já está sendo aplicada – para continuar aprendendo com as interações de clientes. Dessa forma, é capaz de melhorar as respostas para dúvidas, reclamações e demandas, assim como oferecer um atendimento mais personalizado para as necessidades de cada indivíduo.
Segundo a Gartner, a engenharia de Inteligência Artificial oferece os componentes básicos para a implementação, operacionalização e gestão de mudança que capacitam os sistemas de IA adaptativa. No entanto, a implementação não acontece da noite para o dia. Além disso, a transformação impacta os trabalhos de funcionários, empresas e seus parceiros de tecnologia.
