Search
Feche esta caixa de pesquisa.
RECURSOS
Definição de IA generativa - o que é e como usá-la com segurança

Neste recurso:

A IA generativa chamou a atenção de consumidores e empresas em todo o mundo. Muitos veem a IA generativa como uma nova e revolucionária maneira de criar conteúdo novo, acelerar os cronogramas de desenvolvimento de conteúdo e atuar como uma ferramenta de classificação capaz de revelar respostas instantaneamente.

De acordo com um relatório recente, mais de 80% das empresas da Fortune 500 tinham equipes usando ativamente o ChatGPT, uma plataforma de IA generativa.[1]

A IA generativa também tem sido objeto de crescente escrutínio da mídia e da regulamentação. Como acontece com qualquer nova tecnologia, especialmente uma tão poderosa quanto a IA geradora, é compreensível algum ceticismo. Mas, para muitas empresas com tecnologia de ponta, as iniciativas de IA generativa estão avançando de qualquer maneira.

Para ajudar as empresas a navegar pelo tópico da IA geradora e apresentar um ponto de vista ponderado, a Inbenta desenvolveu o artigo a seguir para instruir os leitores sobre a IA geradora, os casos de uso que ela pode abordar e como ela pode ser usada com responsabilidade.


O que é IA generativa?

A IA generativa é simplesmente um subconjunto da inteligência artificial que se concentra na geração de novos conteúdos. Esse conteúdo pode assumir várias formas, como texto, imagens ou áudio. O entusiasmo em torno da IA generativa decorre do fato de que o conteúdo é original e pode se assemelhar à qualidade da produção gerada por humanos. A IA generativa conseguiu alcançar esse resultado devido à sua capacidade de treinar-se continuamente em grandes quantidades de dados não estruturados sem a necessidade de supervisão humana.


Casos de uso de IA generativa

Embora grande parte da conversa sobre IA generativa seja sobre o ChatGPT, um modelo de linguagem grande, há muitos tipos diferentes de IA generativa sendo usados atualmente. Esses tipos incluem:

  • Geradores de texto na forma de soluções de codificação (OpenAI Codex, Copilot, Studio Bot), bem como modelos de linguagem (ChatGPT, Google Bard e outros) que podem criar conteúdo escrito, incluindo materiais promocionais e de marketing, resumos, ensaios e muito mais.
  • Geradores de imagens e vídeos que podem criar imagens sintéticas (DALL-E, Let's Enhance, Midjourney), imagens em 3D ou conteúdo de vídeo (Pictory, Synthesia ou DeepBrain AI) a partir de instruções simples.
  • Geradores auditivos capazes de criar músicas (Amper Music, AIVA, Soundful) ou imitar a fala de um indivíduo a partir de uma breve gravação de áudio.


Como funciona um modelo de idioma grande?

No âmbito da IA geradora, de interesse significativo para os clientes da Inbenta são os modelos de linguagem grande (LLMs), impulsionados principalmente pela introdução do ChatGPT.

Os LLMs usam uma série de algoritmos para reconhecer, resumir, traduzir, prever e gerar textos e outras formas de conteúdo. Para fazer isso, ele usa o conhecimento obtido de conjuntos de dados maciços que foram alimentados no sistema, permitindo que o modelo crie conteúdo novo.

Os usuários fornecem ao LLM um "prompt" ou consulta para gerar respostas. Idealmente, quanto mais parâmetros forem usados em um prompt do LLM, mais precisas serão as respostas.

Benefícios do uso de LLMs

Benefícios dos LLMs para o cliente

Se aproveitada corretamente, a capacidade geradora dos LLMs de criar e organizar conteúdo instantaneamente tem um enorme potencial. As vantagens incluem reduzir os prazos de desenvolvimento de conteúdo e ajudar as organizações a ampliar suas operações para atender a mais clientes com mais rapidez.

Em uma configuração de experiência do cliente, a geração automática de conteúdo pode ajudar:

  • Responda às perguntas dos clientes em tempo real , sem tempos de espera, de uma forma sem atritos;
  • Gerar respostas exclusivas e originais, aproximando o cliente do que seria uma interação com um agente real;
  • Personalize as interações e adapte as respostas com base nos dados do usuário e muito mais, analisando e compreendendo as nuances da linguagem humana e analisando o perfil do usuário.

Benefícios operacionais dos LLMs

A implementação de LLMs nos fluxos de trabalho de experiência do cliente também apresenta benefícios operacionais. Entre esses benefícios operacionais, é possível que os LLMs

  • Reduza os prazos de desenvolvimento de conteúdo e crie conteúdo no ritmo das expectativas de seus clientes;
  • Reduzir as tarefas repetitivas em favor da automação;
  • Servir como multiplicador de produtividade, capacitando a equipe e ajudando-a a se concentrar em tarefas mais complexas.
 

Riscos dos LLMs

Os LLMs também foram submetidos a um exame minucioso por sua precisão, bem como por questões de privacidade de dados e direitos autorais.

Os órgãos reguladores dos EUA e do exterior expressaram preocupações relacionadas ao possível dano da IA generativa aos consumidores, especialmente em setores regulamentados. Por exemplo, se um banco ou fiduciário fornecer informações enganosas por meio de um chatbot LLM, certamente haverá processos e penalidades.

As empresas que pretendem integrar LLMs, especialmente em um ambiente voltado para o cliente, precisam estar cientes dos riscos e procurar maneiras de garantir a conformidade.

Esses riscos incluem:

  • Alucinações em que um LLM responde com uma resposta imprecisa ou sem sentido;
  • Problemas de privacidade de dados que surgem quando se lida com qualquer software que não notifique adequadamente e solicite o consentimento dos usuários para usar seus dados;
  • Os direitos autorais são outro risco, caso se descubra que o LLM está usando ilegalmente trabalhos protegidos por direitos autorais.
 

Sem as verificações adequadas, pode ser difícil lidar com esses riscos, uma vez que os LLMs são uma caixa preta, o que torna impossível entender como ou de onde o LLM surgiu com uma determinada resposta. Se as empresas tivessem mais informações sobre casos de alucinação ou direitos autorais, por exemplo, poderiam adaptar seu uso de acordo. É por isso que adicionar uma camada de revisão e conformidade será tão importante ao considerar o uso de um LLM em um ambiente corporativo.


LLMs acoplados à IA de conversação

Uma IA baseada em linguagem separada e distinta dos LLMs é a IA de conversação, que tem sido a tecnologia de linguagem padrão usada nas configurações de experiência do cliente (incluindo chatbots, mecanismos de pesquisa e outras ferramentas) há algum tempo. A IA de conversação usa o processamento de linguagem natural (PNL) juntamente com um grande léxico (um dicionário com palavras e suas relações semânticas) para viabilizar conversas semelhantes às humanas entre chatbots e humanos.

Embora poderosa e eficaz na facilitação de conversas, a IA conversacional é limitada ao seu próprio conhecimento e às respostas pré-programadas. (Em alguns casos de uso, a IA conversacional pode ser preferível, principalmente para aqueles preocupados com a "taxa de alucinação" ou com o risco de conformidade dos LLMs). 

No entanto, a combinação da IA conversacional com os LLMs tem um grande potencial. Ao combinar a criatividade da IA geradora com a proeza de conversação da IA conversacional, as empresas podem turbinar a criação de conteúdo e oferecer interações personalizadas e envolventes usando respostas exclusivas que imitam de perto as conversas humanas.

Além disso, a sinergia entre essas tecnologias de IA pode levar a interações mais inteligentes e sensíveis ao contexto.


Integração do LLM da Inbenta

Para ajudar os clientes da Inbenta a aproveitar o poder dos LLMs e, ao mesmo tempo, mitigar alguns dos riscos de conformidade, a Inbenta lançou uma integração expansiva de IA generativa.

A integração permite que as empresas usem qualquer LLM de sua escolha para desenvolver e organizar seu conteúdo instantaneamente, com o mínimo de esforço e de uma maneira que ofereça suporte à oportunidade de supervisão e maior conformidade.

Como parte da integração, as empresas poderão adicionar perfeitamente o Open AI, o Google, o Claude AI ou outras plataformas de IA geradora líderes em seus fluxos de trabalho de experiência do cliente e controlar como, onde e quando essas plataformas são usadas.

Com a adição da IA generativa, a Inbenta pretende reduzir o cronograma de desenvolvimento de conteúdo de uma empresa em mais da metade, aumentando sua capacidade de desenvolver rapidamente respostas de atendimento ao cliente, scripts de chatbot, peças de conteúdo útil e muito mais.

É importante ressaltar que, ao oferecer opções e a capacidade de controlar a revisão e a entrega do conteúdo gerado pela IA, a Inbenta está ajudando as empresas a implementar a IA geradora de forma mais segura e responsável, permitindo que as empresas adicionem camadas de supervisão humana e revisão do conteúdo gerado pela IA.

Para as organizações preocupadas com os riscos potenciais da IA geradora (especialmente aquelas que atuam em setores regulamentados, linhas de produtos complexas ou que têm termos e condições específicos), o recurso de IA conversacional líder do setor da Inbenta não deve ser ignorado.

Na maioria dos casos, o Conversational AI da Inbenta pode resolver com precisão +90% das consultas dos clientes, independentemente do setor. Para consultas de clientes fora da capacidade da IA conversacional, a Inbenta também oferece uma solução do Messenger que ajuda os representantes de atendimento ao cliente a fazer a triagem, escalonar e resolver rapidamente as solicitações.

Os destaques da integração da IA generativa da Inbenta incluem:

  1. Escolha seu provedor de IA generativa. A Inbenta permite que você escolha a ferramenta líder de IA geradora de sua preferência. Integre facilmente o OpenAI, o Google ou qualquer outra solução à plataforma de experiência do cliente da Inbenta.
  2. Use a IA generativa com segurança, adicionando uma camada de conformidade. Minimize o risco escolhendo onde, como e quando você deseja usar a IA generativa sem comprometer a qualidade do atendimento ao cliente.
  3. Permitir a supervisão humana. Acesse e revise o conteúdo gerado pela IA antes que ele seja publicado.
  4. Combine os benefícios da IA conversacional e da IA geradora. Aumente a precisão do conteúdo gerado pela IA, aproveitando o mecanismo de NLP da Inbenta.
  5. Conecte a IA generativa a diferentes fluxos de trabalho de experiência do cliente. Escolha onde você deseja aproveitar a IA generativa, seja em comunicações de atendimento ao cliente, scripts de chatbot, para criar perguntas frequentes e muito mais.
 

Interessado em saber mais sobre os benefícios da IA generativa e da IA conversacional? E qual delas pode ser a ideal para você? Agende uma demonstração e descubra todo o seu potencial aqui.

Fonte - [1]CNBC, "A OpenAI lança o ChatGPT Enterprise, o maior anúncio da empresa desde a estreia do ChatGPT. " 28 de agosto de 2023. Referência de URL: https://www.cnbc.com/2023/08/28/openai-chatgpt-enterprise-launches.html

COMPARTILHE ESTE ARTIGO
Selecionar idioma
Selecionar idioma