Como a IA funciona?

A inteligência artificial (IA) não é mais uma tecnologia emergente. Essa tecnologia, capaz de imitar respostas e tarefas semelhantes às humanas, existe há décadas. A estreia do ChatGPT, da Open AI, popularizou essa tecnologia e gerou uma discussão sobre se a IA chegou para tomar nossos empregos.

 Mas, sem nenhum contexto sobre o que é a IA e como as empresas podem usá-la de forma eficaz, é fácil ignorar como ela também pode nos beneficiar. 

Neste guia, abordaremos os conceitos básicos da IA e como ela funciona do ponto de vista técnico. A IA faz parte do presente e do futuro da nossa vida profissional e pessoal, mas há diferentes tipos de tecnologia envolvidos. Damos dicas para você tirar o máximo da integração da IA em qualquer fluxo de trabalho e, assim, se dedicar ao que gosta.

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial (IA) é uma ciência da computação avançada que usa tecnologias e máquinas, como computadores, robôs e algoritmos, para simular interações semelhantes às humanas.

São exemplos reais de IA usados no dia a dia: 

• Mapas e navegação: as direções de e para um local no app são geradas com dados processados e enviados à IA, usando algoritmos para prever e entender as melhores rotas. 

• Chatbot: as equipes de suporte ao cliente adotaram a IA para ajudar nas solicitações fáceis dos clientes, como entender uma política de devolução, rastrear um pedido ou encontrar os dados para contato de uma empresa. 

• Pagamentos: empresas e bancos têm usado a IA para processar e depositar pagamentos. As empresas até usam IA em segundo plano para procurar violações na gestão da segurança e da identidade.

• Detecção facial: desbloquear o celular com o rosto não existiria sem a IA.

Os diferentes tipos de IA 

IA pode ser um termo genérico, mas nem toda IA é criada da mesma forma nem faz as mesmas coisas. São quatro os principais tipos de IA, dois dos quais ainda não chegaram à vida cotidiana. 

1. Máquina reativa

A IA de máquina reativa é exatamente isso: responde e reage aos dados em tempo real, mas não pode armazenar esses dados nem ter um banco de memória. A IA de máquina reativa geralmente é programada para analisar comportamentos e dados específicos, em vez de depender da compreensão e da resposta a eles com informações passadas, como outros tipos de IA.

Esse tipo de IA é útil em tarefas repetitivas ou trabalhosas, como carregar e transcrever áudio.

2. Memória limitada

A IA de memória limitada pode armazenar e lembrar certos tipos de informações ou novas tarefas. Mas, como o nome sugere, ela tem capacidades. Esse tipo de IA é usado em veículos autônomos, por exemplo. Ele processa o que está acontecendo com base nas informações dadas para dirigir o veículo.

Um chatbot é outro exemplo de IA de memória limitada. Mesmo tendo um roteiro, um chatbot reage e compreende as solicitações dadas pelos clientes para encontrar respostas em um conjunto específico de dados programado na ferramenta.

3. Teoria da mente

Os dois tipos de IA a seguir entram no reino da senciência e da autoconsciência, que muitos acreditam ser típicos da experiência de IA. Eles não estão totalmente prontos para os consumidores.

A primeira é a teoria da mente, que se baseia na memória limitada — capaz de guardar informações e reagir com experiências passadas — com uma compreensão da emoção humana. A IA não saber responder nem gerar experiências emocionais autênticas.

4. Autoconsciente

O último tipo de IA é também o mais distante: o autoconsciente. Com a IA autoconsciente, um robô ou computador fica mais parecido com os humanos: capaz de processar informações, responder a elas e reagir com emoção e autoconsciência. Isso significa que ele entende quando está com raiva e se ajusta a isso, da mesma forma que gerenciamos nossas próprias emoções.

Como a IA funciona

Agora que analisamos os diferentes tipos de IA, vamos desvendar os processos, os conjuntos de dados e os diferentes campos da IA. A tecnologia precisa, de forma mais ampla, consumir uma ampla faixa de dados de todas as formas diferentes para responder e reagir de forma eficaz a uma solicitação.

Para saber, por exemplo, como escrever um breve e-mail de apresentação para um cliente cadastrado na sua newsletter, pergunte à ferramenta de IA como fazer isso. Você terá um rascunho completo e com dicas como resposta. Sem uma quantidade generosa de informações extraídas de várias fontes, essa resposta não seria possível. 

Os principais campos e técnicas da IA são: 

• Redes neurais: essa técnica imita o que o cérebro faz em humanos, criando caminhos neurais para a informação viajar. É componente da aprendizagem profunda. Com ele, classificamos e agrupamos informações muito rapidamente. Os algoritmos de busca são um exemplo de rede neural.

• Aprendizagem de máquina: embora grande parte da IA precise de alguma intervenção humana, o objetivo é não ter nenhuma. Isso acontece com a aprendizagem de máquina (ML) — a IA pode aprender, processar dados e melhorar com o tempo. Pense em um algoritmo que ofereça conteúdo de sua preferência com base em comportamentos anteriores. Isso é graças à ML.

• Aprendizagem profunda: subconjunto da ML, a aprendizagem profunda oferece mais complexidade e pode realizar tarefas mais complexas. Precisa gerar arte para uma publicação nas redes sociais? Isso é possível graças à aprendizagem profunda.

• Modelo grande de linguagem: uma das principais formas de gerar texto é com um modelo grande de linguagem (LLMs). As informações são passadas para um programa de computador, que reconhece e interpreta a linguagem e outros tipos de dados. Ele usa esses dados para prever padrões na linguagem e gerar o texto, como quando você pede para a IA redigir um e-mail.

• Processamento de linguagem natural: semelhante ao LLM, o processamento de linguagem natural (PNL) reconhece e compreende a linguagem humana e responde da mesma forma, com um tom humano em vez de frio e robótico. Pense em um assistente digital que responde à sua solicitação no mesmo tom e linguagem. 

O que considerar ao usar a IA

A IA é uma ótima parceira para empresários de pequeno, médio e grande porte. No entanto, é importante considerá-la exatamente assim: uma parceira. Mesmo sendo a queridinha do momento, ela, como qualquer outra ferramenta, não está isenta de limitações e considerações.

Para entender totalmente a IA e incorporá-la ao fluxo de trabalho da sua empresa, considere antes as seguintes questões éticas e logísticas. 

1. Precisão: tudo o que a IA produz a partir de uma instrução depende da instrução em si e dos dados nos quais ela foi treinada. As informações dadas à IA nem sempre são claras, podendo incluir dados tendenciosos ou factualmente imprecisos. É importante sempre checar se há inconsistências ou deturpações no que a ferramenta de IA gerar para você.

2. Privacidade: a IA depende de um fluxo padronizado de dados para processar, analisar e devolver aos usuários. Assim, dependendo do tipo de IA, se ela tiver acesso aos seus dados privados, talvez não “entenda” totalmente que eles não podem ser usados nem acessados.

3. Direitos autorais: a autoria é uma grande questão com a IA. Ela é uma ferramenta fantástica para gerar texto e imagens, mas é importante saber que, por envolver muitas fontes diferentes, há risco de violação de direitos autorais se o conteúdo não for editado ou ajustado.

4. Custo: dependendo do tamanho da empresa, a aquisição e o uso da IA saem caro. Você desenvolveu a sua, ou contratou um terceirizado? A IA será parte integrante das operações diárias, ou será uma ferramenta para ajudar no brainstorming? O custo pode ser pequeno ou alto, dependendo do que você precisa da IA.

5. Exclusividade: o elemento humano é essencial em qualquer contato com empresas, marcas ou público. As respostas que as ferramentas de IA geram são naturalmente uma média das informações que elas receberam. Por isso, é importante usar as ferramentas de IA para embasar suas ideias e resultados, mas nunca substituir.

Como incorporar a IA no fluxo de trabalho

Começar a usar a IA geralmente é muito fácil. Em um buscador, inclua o que você precisa da ferramenta de IA, e uma aparecerá. O Squarespace AI é útil para pequenas empresas e empreendedores que precisam de ajuda para criar um site, gerar os textos do site, enviar e-mails para a base de clientes ou até fazer a descrição dos produtos. 

Já a incorporação ao fluxo de trabalho da empresa precisa de consideração. Confira nossas dicas para incluir a IA no trabalho de uma forma que se adapte à sua empresa.

1. Conheça as metas da empresa

Comece por aqui e volte sempre às metas ao longo do tempo para saber se elas ainda valem para sua empresa. Você quer criar um site? Precisa de ajuda para gerar textos que atraiam novos clientes? Crie um conjunto de metas para trabalhar e veja como a IA viabiliza essas metas.

2. Trace as tarefas e expectativas realistas

Como já vimos, a IA tem limitações. Ao incluir a IA no fluxo de trabalho da sua empresa, é importante usá-la dentro dos parâmetros. Se você usa o Squarespace AI para criar seu site, a IA dará opções de design e texto para você acelerar a otimização. Mantenha as tarefas dentro da estrutura do que a IA pode fazer.

3. Monitore o desempenho

As metas determinam como você deve monitorar o desempenho da IA, mas, em geral, é fundamental ficar de olho no desempenho da IA para saber se sua empresa ou fluxo de trabalho está se beneficiando dela. Exemplo: após implementar um fluxo de trabalho de IA no e-mail marketing, as conversões aumentaram? O esboço estratégico e de marketing de conteúdo criado pela ferramenta de IA realmente ajudou no tráfego ou no reconhecimento da marca?