Por Jordi Torras, Chief Innovation Officer, Inbenta
Em apenas alguns meses, o ChatGPT capturou o interesse de centenas de milhões de usuários e a imaginação de negócios por todo o mundo. A ascensão meteórica da plataforma de IA Generativa é compreensível – uma nova e transformadora ferramenta de IA capaz de arrumar códigos, responder perguntas, escrever e-mails e artigos, e tudo mais, está agora disponível ao grande público.
Os dados utilizados para treinar o ChatGPT também são impressionantes – 45 terabytes de dados de texto. Pelas estimativas do ChatGPT, isso é o equivalente a cerca de 30 bilhões de eBooks. Além disso, com centenas de milhares de interações diariamente, presume-se que o ChatGPT esteja continuamente aprimorando seu modelo de linguagem.
Com players como Microsoft e Salesforce já procurando integrar as capacidades do ChatGPT nos seus fluxos de trabalho, não é surpresa por que a demanda por IA Generativa está tão em alta.
Dado sua popularidade e potencial, a Inbenta, também, é perguntada frequentemente: como negócios podem utilizar a IA Generativa para atingir um fim comercial? Quais os benefícios que a IA Generativa pode trazer à experiência do usuário de forma mais ampla?
Deixando de lado as capacidades de código, o potencial exato da IA Generativa em um contexto de negócios, usada como uma ferramenta conversacional, ainda é uma tentativa. Enquanto a IA Generativa pode ajudar negócios a elaborar conteúdos e respostas instantaneamente que podem ser usados em um cenário conversacional, sua prontidão ao cliente ainda é questionável.
O ChatGPT possui a habilidade de conversar, ou seja, de responder perguntas e facilitar a conversação com usuários. Mas a precisão e adequação das respostas do ChatGPT podem impor riscos a um negócio que implemente-o, especialmente onde a voz e controle da marca são fundamentais.
Para ser justo, nenhum modelo linguístico grande é perfeito. Quando testado, o ChatGPT provou ter suas próprias lacunas e vieses. Exemplos de imprecisões e conversas estranhas foram bem documentadas nos relatórios da mídia sobre o assunto, e também podem ser identificadas após algumas interações.
Há também razões práticas pelas quais a versão atual do ChatGPT não está preparada para tarefas conversacionais exigidas pelas empresas.
Em primeiro lugar, o ChatGPT pode não ser facilmente escalável. Empresas não podem gastar centenas de horas com um modelo linguístico para garantir que esteja pronto para seu caso de uso particular. Ferramentas de IA Conversacional precisam ser treinadas para o caso de uso de um negócio e de fábrica serem prontas para uso.
Segundo, um modelo linguístico sozinho não será capaz de ajudar de maneira satisfatória um usuário na realização de solicitações personalizadas. Por exemplo, se um usuário deseja verificar o saldo da conta ou mudar os detalhes de uma compra, o modelo linguístico deverá ir além da sua intenção original e ser capaz de acessar os dados da conta, verificar o usuário e ler com precisão e/ou agir sobre aquela requisição. Esses tipos de integrações transacionais são vistas comumente hoje em ferramentas de IA Conversacional, incluindo o Chatbot da Inbenta, mas não se encontram dentro do ChatGPT.
Terceiro, as empresas devem exigir que as respostas das suas IAs Generativas sejam aprovadas pelos seus times de marketing, vendas e jurídico. Respostas fora do assunto ou não condizentes com a marca não são apenas um mau uso de uma IA Conversacional, mas devem ser avaliadas de uma perspectiva de reputação. (Nenhuma empresa deseja que seu chatbot entre em trocas obscenas ou ofensivas).
Se você perguntar ao ChatGPT quais casos de uso corporativo ele suporta, você receberia uma lista de cinco possibilidades: suporte e atendimento ao cliente; criação de conteúdo e marketing; tradução de línguas; análise de dados e insights; e como uma assistente virtual.
A realidade é que hoje o ChatGPT não consegue realmente entregar esses casos de uso de uma forma que é pronta para o cliente sem uma quantidade significativa de intervenções realizadas pela empresa. No longo prazo, entretanto, é fácil ver como uma IA Generativa mais precisa, testada e conectada pode ser usada para super impulsionar essas tarefas.
Por agora, IAs Conversacionais desenhadas para esses casos de uso específicos com foco no cliente estão sendo implementadas diariamente por empresas ao redor do mundo com resultados positivos. É importante que as empresas implementem a IA de maneira responsável. Isso inclui abordagens de IA Generativa tanto com interesse quanto com um grau apropriado de cautela.