Explicando a Inteligência Artificial – Adaptado

Este texto foi resumido e baseado nos artigos IA generativa explicada e Artificial Intelligence, Explained

De assistentes pessoais como a Siri, até as ferramentas que sugerem filmes na Netflix de acordo com o perfil do usuário, a inteligência artificial (IA) está cada vez mais inserida no cotidiano das pessoas. Não é sempre que vemos as tecnologias ganharem adoção e atenção exponencial em um curto espaço de tempo, como o ChatGPT, da OpenAI, que ganhou imensa repercussão desde o final de 2022. Estima-se que o ChatGPT tenha atingido 100 milhões de usuários em apenas dois meses. Para termos de comparação, a Netflix levou 10 anos para atingir 100 milhões de usuários, o Google Tradutor levou seis anos e meio, o Instagram levou dois anos e meio, e o TikTok cerca de nove meses.

A IA generativa está em rápida evolução e tem o potencial de revolucionar diversos setores. Essa poderosa tecnologia usa algoritmos de Deep Learning para criar conteúdo novo e original, variando desde texto e imagens, até músicas e modelos 3D. Como resultado, a IA generativa atraiu a atenção de investidores que buscam monetizar seu vasto potencial.

De forma simplificada, a inteligência artificial é o conceito de máquinas realizando tarefas que, historicamente, exigiam inteligência e criatividade humana. A IA pode ser dividida em dois campos distintos:

IA Aplicada: máquinas projetadas para concluir tarefas muito específicas, como dirigir um veículo, negociar ações ou jogar xadrez – como o Deep Blue da IBM demonstrou em 1996, quando derrotou o grande mestre do xadrez Gerry Kasparov.

IA Generativas: Máquinas projetadas para realizar qualquer tarefa que normalmente exigiria intervenção humana. A natureza ampla da IA generativa exige que as máquinas “aprendam” à medida que encontram novas tarefas ou situações.

Um dos avanços mais significativos da IA foi o modelo Transformer do Google, lançado em 2017. Ele introduziu uma nova maneira de processar dados sequenciais, permitindo que o modelo entendesse e gerasse textos de forma melhor e mais assertiva. O sucesso do modelo Transformer levou ao desenvolvimento de muitos modelos novos e aprimorados de IA, incluindo BERT e OpenAI’s GPT.

A IA generativa já está presente em alguns setores e tem potencial para ir além. Alguns dos usos mais importantes são:

Criação de conteúdo: modelos de IA generativa estão sendo usadas para criar conteúdos novos e originais em áreas como texto, música, arte e vídeo. Por exemplo, músicas e artes geradas por IA podem ser usadas para criar formas de expressão novas e inovadoras, enquanto os textos gerados por IA podem ser usados para desenvolver artigos de notícias, descrições de produtos e conteúdos de marketing.

Atendimento ao cliente virtual: os chatbots básicos existem há anos, mas os modelos generativos de IA podem oferecer agentes virtuais de atendimento personalizados aos clientes para ajuda-los em consultas cada vez mais complexas e sofisticadas. Ao usar a IA para gerar respostas às perguntas dos clientes, as empresas podem melhorar a eficiência e a qualidade de suas operações de atendimento ao cliente.

Cuidados de saúde: a sociedade moderna produz grandes quantidades de dados no cuidado com a saúde, incluindo registros médicos eletrônicos e dados em imagem. Com a ajuda da IA generativa, esses dados podem ser usados para desenvolver novas ferramentas de diagnóstico, prever resultados de doenças e melhorar o atendimento ao paciente.

Finanças: em finanças, os modelos generativos de IA podem ser aproveitados para elaborar previsões sobre preços de ações, taxas de câmbio e outras métricas financeiras, além disso, ela pode fornecer informações de forma mais fácil e resumida ao investidor, como um resumo sobre a empresa que ele procura, informações sobre como a empresa ganha dinheiro e suas principais características. Outra forma de usar IA nos investimentos é buscando informações sobre outras classes de investimento, como por exemplo, procurar alguma forma de se expor a algum produto financeiro que se beneficie de um tema que o investidor goste ou que estejam em alta. Essas informações podem ser usadas para tomar decisões de investimento e potencialmente melhorar o planejamento financeiro.

Tradução de idiomas: os modelos de IA generativa têm o potencial de melhorar muito a precisão e a eficiência dos serviços de tradução de idiomas. Ao usar a IA para gerar traduções, as empresas podem melhorar a qualidade de seus produtos e serviços e aumentar seu alcance global.

Jogos: novas e inovadoras experiências de jogos também podem ser criadas usando modelos de IA generativos. Por exemplo, personagens, ambientes e enredos gerados por IA podem ser usados para criar experiências de jogo únicas e envolventes.

Pesquisa: a aplicação de IA generativa para pesquisa tem o potencial de melhorar significativamente a experiência de pesquisa dos usuários, tornando-a mais eficiente e personalizada. A IA generativa pode entender e fornecer resultados de pesquisas, permitindo que os usuários façam perguntas em formato de conversa e recebam respostas em tempo real.

Esses são apenas alguns dos muitos casos dos usos atuais e futuros da IA generativa. À medida em que essa tecnologia continua a evoluir e melhorar, ela tem o potencial de revolucionar muitos outros setores e ter um grande impacto na maneira que vivemos, trabalhamos e nos relacionamos em sociedade.

A IA generativa percorreu um longo caminho desde o início e continua a evoluir em ritmo acelerado. Embora a tecnologia já tenha sido incorporada a inúmeros aplicativos, os casos de uso, provavelmente, se expandirão rapidamente à medida que amadurecem. Desde a criação de conteúdo novo e original, até a revolução das indústrias, a IA generativa tem o potencial de moldar o futuro de inúmeras maneiras. As perspectivas para a IA generativa parecem brilhantes e esperamos ver muitos desenvolvimentos empolgantes nesse campo nos próximos anos.

Do ponto de vista do investidor, que visa monetizar o tema, uma maneira de alcançar essa exposição é investir em empresas envolvidas em várias áreas da IA (desenvolvimento, hardwares, softwares, automação e etc.). Além disso, hoje em dia já é possível se expor ao tema de IA por meio de BDRs de ETFs listados na B3 que acompanham índices que investe em empresas envolvidas no desenvolvimento e adoção da inteligência artificial.