Fonte: Forbes

Compilação: Babbitt

Fonte da imagem: Gerada pela ferramenta Unbounded AI

O surgimento da inteligência artificial (IA) generativa despertou grande interesse em todos os setores. Essa poderosa tecnologia tem o potencial de revolucionar a forma como trabalhamos, criar novas possibilidades e transformar todos os campos.

Este artigo explora o que é a IA generativa, como ela funciona, seu momento crescente e o impacto esperado da IA específica do setor (também conhecida como IA vertical). Além disso, este artigo discutirá as consequências de não adotar a inteligência artificial generativa no ambiente de negócios moderno.

**01 O que é inteligência artificial generativa e como ela funciona? **

A inteligência artificial generativa refere-se à aplicação da tecnologia de inteligência artificial, que permite que as máquinas criem, gerem e produzam novos conteúdos de forma autônoma. Ao contrário dos sistemas de IA tradicionais que dependem de dados existentes para análise e tomada de decisões, a IA generativa utiliza modelos avançados de aprendizado profundo para aprender com os dados existentes e gerar resultados brutos e realistas em um formato compreensível.

A tecnologia funciona treinando um modelo em grandes quantidades de dados para capturar padrões, estilos e correlações. Uma vez treinado, um modelo de IA generativo pode gerar novos conteúdos extrapolando o conhecimento aprendido, permitindo criar uma saída original e muitas vezes altamente realista.

A IA generativa está ganhando força em vários campos devido ao seu potencial para agilizar fluxos de trabalho, automatizar processos criativos e desbloquear novas oportunidades. Indústrias que vão desde artes e entretenimento até saúde e manufatura estão reconhecendo seu poder transformador.

Está claro que a IA generativa está se tornando uma commodity. No entanto, nem toda IA generativa é a mesma e espera-se que caia em duas categorias distintas: geral e vertical.

Modelos gerais de IA, como ChatGPT e Google Bard, estão se tornando mais comuns - encontrando aplicativos em vários setores devido a seus recursos gerais. Os modelos verticais de IA, por outro lado, são mais especializados em design, serão adaptados para setores específicos e fornecerão um retorno de investimento significativo e mais imediato.

02 Demanda crescente por modelos verticais de IA

A distinção entre modelos gerais e verticais de IA destaca a crescente necessidade de soluções específicas do setor, à medida que as empresas buscam aproveitar o poder da IA para otimizar suas operações e desbloquear novas oportunidades de crescimento.

A maioria das empresas precisa de um modelo que integre e transforme sua vasta quantidade de dados e experiência do setor em resultados significativos que forneçam soluções direcionadas para atender às necessidades de um setor específico. Esses modelos exigem algoritmos especializados projetados especificamente para o setor específico ou caso de uso a que atendem.

No serviço de campo, por exemplo, as soluções verticais estão transformando as operações de serviço, abordando os desafios do setor, como aumento das expectativas dos clientes, escassez de mão de obra e complexidade do equipamento. Aproveitando a inteligência artificial projetada para atender a casos de uso de serviços específicos, essas soluções podem ajudar as organizações a diagnosticar e resolver problemas mais rapidamente do que nunca, fornecer mais opções de autoatendimento, otimizar a alocação de recursos para superar a escassez de mão de obra e permitir manutenção proativa para minimizar o tempo de inatividade. Isso melhora a eficiência operacional e aumenta a satisfação do cliente, proporcionando às organizações um crescimento sustentável e uma vantagem competitiva.

De acordo com um estudo da McKinsey, “em uma empresa de 5.000 agentes de atendimento ao cliente, a aplicação de IA generativa aumentou a resolução de problemas por hora em 14% e reduziu o tempo gasto no tratamento de problemas em 9%... gerentes em 25 por cento.” Em última análise, o relatório confirma que esses benefícios são em grande parte devido à “inteligência artificial ajudando agentes menos experientes a usar agentes menos qualificados. colegas de alto nível com habilidades semelhantes para se comunicar”.

Outro importante diferenciador da IA vertical é a capacidade de incorporar a experiência no assunto ao modelo. Nossos dados internos mostram que um terço das soluções de serviços nas principais organizações de serviços não pode ser encontrado em dados históricos de serviços. Em vez disso, as melhores respostas para qualquer pergunta podem ser encontradas nos dados fornecidos por especialistas no assunto, enfatizando a importância de incorporar o conhecimento humano aos conjuntos de dados.

Algumas soluções verticais de IA têm a capacidade de digitalizar o conhecimento especializado, o que significa que podem converter o conhecimento armazenado nas cabeças dos especialistas da empresa em dados sintéticos. Ao aproveitar o conhecimento de especialistas no assunto, os modelos de IA podem obter resultados mais personalizados e confiáveis.

03 Como as empresas integram a estratégia vertical de inteligência artificial

Incorporar uma estratégia vertical de IA pode ser uma jornada transformadora para as empresas. Aqui estão três passos para iniciar esta jornada:

**1. Identificar verticais relevantes e casos de uso. ** Realize uma análise completa dos processos de negócios, necessidades do cliente e tendências de mercado para identificar áreas em que a inteligência artificial pode agregar valor. Procure casos de uso específicos nessas verticais em que as tecnologias de IA podem melhorar a eficiência, aprimorar a tomada de decisões ou criar novas oportunidades. Por exemplo, se você estiver no setor de serviços, considere a aplicação de IA para diagnóstico e solução de problemas de equipamentos, gerenciamento de conhecimento ou gerenciamento de força de trabalho.

**2. Desenvolver expertise interna. **Desenvolver uma estratégia de IA vertical requer o desenvolvimento de conhecimento interno em tecnologias de IA e sua aplicação na vertical escolhida. Isso pode ser alcançado com a contratação de especialistas em IA, o aprimoramento da equipe existente ou a parceria com especialistas ou consultores externos.

**3. Comece com um projeto piloto. **Comece sua jornada lançando projetos-piloto de pequena escala em verticais identificadas. Esses projetos permitirão que você teste a viabilidade, o impacto potencial e os desafios associados à implementação de soluções de IA em cenários do mundo real.

04 Consequências de ignorar a IA generativa

A IA generativa representa um grande avanço na inteligência artificial e, como mencionado anteriormente, essa tecnologia tem potencial para se tornar uma commodity. Caberá a eles decidir se as empresas alavancarão a IA geral ou a IA vertical, mas aqueles que ignorarem a tecnologia poderão enfrentar desafios significativos. Sem aproveitar o poder da IA generativa, as empresas correm o risco de ficar para trás de seus concorrentes. Eles podem enfrentar custos operacionais maiores, processos de tomada de decisão mais lentos e oportunidades perdidas de automação e otimização.

À medida que a IA generativa continua a evoluir, é fundamental que as empresas explorem suas possibilidades, integrem-na aos fluxos de trabalho e aproveitem seus recursos para alcançar novos níveis de sucesso.