A revolução da inteligência artificial generativa na criação de conteúdo

11 set 2023
VISÃO EMPRESARIAL

Na era da transformação digital, a inteligência artificial (IA) desempenha um papel crucial como motor de inovação e eficiência para as empresas. Um dos mais recentes avanços no mercado é a IA generativa, uma tecnologia transformadora que pode avançar em campos que vão desde a criação de arte digital até à automação de processos. O seu impacto estende-se à cadeia de suprimentos, onde pode melhorar a eficiência e a tomada de decisões.

A IA generativa ajuda na tomada de decisões para a organização dos processos de logística

“Os rápidos avanços tecnológicos na inteligência artificial, bem como em outras tecnologias, como a robótica, a computação em nuvem e a Internet das Coisas, estão transformando disciplinas, economias e indústrias, bem como desafiando a ideia do que significa ser humano”, afirma UNESCO.

Os sistemas de inteligência artificial podem identificar padrões, fazer previsões probabilísticas e operar sem supervisão em determinados cenários. A IA, está sendo utilizada em vários campos, como visão artificial ou reconhecimento automático de fala.

Diferenças entre IA generativa e IA tradicional

  • Objetivos e foco. A IA generativa concentra-se na criação de conteúdo novo e original, enquanto a IA tradicional se concentra na resolução de tarefas específicas usando algoritmos projetados para executar ações específicas e regras predefinidas.
  • Treinamento e dados. A IA generativa é treinada utilizando grandes conjuntos de dados, permitindo-lhe aprender com a estrutura e as características da informação. Em contraste, a IA tradicional muitas vezes precisa de conjuntos de dados estruturados para treinar algoritmos supervisionados.
  • Flexibilidade e adaptabilidade. Os modelos generativos destacam-se pela sua notável flexibilidade e capacidade de abordar uma ampla gama de tarefas relacionadas com a geração de conteúdo, desde a criação de imagens realistas até à produção de texto coerente. A IA tradicional tende a se especializar em tarefas específicas. Além disso, exige a definição manual de regras e características para cada ação, o que limita a sua adaptabilidade a novas tarefas sem reprogramação significativa.
  • Criatividade e originalidade. A IA generativa pode criar conteúdo criativo e original, como obras de arte geradas por GAN generative adversarial networks) ou texto produzido por modelos de linguagem. A IA tradicional concentra-se na automação de tarefas baseadas em regras e não foi projetada para gerar conteúdo criativo de forma autônoma.

Potencial da IA generativa para negócios

A investigação realizada em conjunto entre Microsoft, GitHub e MIT Sloan School of Management confirma o enorme potencial da IA generativa para a indústria: “As aplicações generativas de inteligência artificial prometem elevar a produtividade humana. Foi demonstrado que diversos modelos de IA são capazes de executar tarefas tão bem quanto os humanos em áreas que vão desde a compreensão da linguagem natural até o reconhecimento de imagens.”

A pesquisa da Microsoft apresenta evidências de que as ferramentas generativas de IA, têm efeitos positivos na produtividade. Por exemplo, “os programadores que usaram o Copilot conseguiram concluir tarefas 55,8% mais rápido”, afirmam os autores do estudo. Desenvolvido pelo GitHub e OpenAI, o Copilot é um assistente de escrita de código baseado em IA utilizado por programadores de software.

As empresas, que impulsionam a inteligência artificial generativa, procuram adaptar modelos de linguagem às suas necessidades e casos de uso específicos. Seu objetivo é alcançar interações naturais na linguagem humana usando seus próprios dados e documentos. Para conseguir isso, existem três opções:

  • Treinar um modelo personalizado do zero. Opção mais difícil, com um custo de equipamento e informática que não é acessível para todas as empresas.
  • Ajustar um modelo existente. Envolve atualizar um modelo existente com seus próprios dados. Esta opção representa uma área com grande potencial de desenvolvimento no mundo empresarial.
  • Use um modelo pré-treinado e adicione informações de contexto. Em vez de ter um modelo de linguagem próprio, utiliza-se um modelo previamente desenvolvido para analisar as informações correspondentes no momento certo.

Esta tecnologia moderna poderia acrescentar triliões de dólares à economia global, conclui um relatório de McKinsey. Segundo a consultora norte-americana, será uma inovação que terá um impacto significativo em todos os setores da indústria e, em particular, “a banca, as altas tecnologias e as ciências da vida poderiam captar uma percentagem mais elevada do rendimento.”

A inteligência artificial generativa é um ramo da IA que se concentra na criação de novos conteúdos com base em dados existentes

Graças à inteligência artificial generativa, as empresas poderiam desenvolver produtos com mais rapidez, melhorar a experiência dos clientes ou aumentar a produtividade dos funcionários. Uma pesquisa com mais de 2.500 executivos, realizada pela Gartner identificou os principais motivos pelos quais as empresas deveriam investir em IA generativa: experiência e retenção do cliente (38%), crescimento da receita (26%), otimização de custos (17%) e continuidade dos negócios (7%). Na verdade, a consultora prevê que, até 2025, 30% das empresas terão implementado uma estratégia de testes e desenvolvimento de IA, em comparação com 5% que já o fizeram em 2021.

Gartner destaca as oportunidades que podem ser geradas nas empresas a partir da IA generativa:

  • Aumento de renda. As empresas com níveis mais elevados de maturação de IA obterão mais receitas. Como? Elas serão capazes de criar produtos mais rapidamente e melhorar os serviços que oferecem. “Até 2025, mais de 30% dos novos medicamentos e materiais serão desenvolvidos sistematicamente graças a técnicas generativas de IA. “Essa tecnologia transformará fortemente a indústria farmacêutica, podendo reduzir custos e tempo na descoberta de novos medicamentos”, confirma a análise.
  • Redução de custos e crescimento da produtividade. A IA generativa melhora as habilidades dos trabalhadores ao escrever e editar textos ou produzir imagens. Também possibilita resumir, simplificar e classificar conteúdos, além de gerar, traduzir e verificar códigos de software. Além disso, pode melhorar o desempenho dos serviços do chatbot.
  • Mitigar riscos. Uma das capacidades da IA ​​generativa é analisar e fornecer uma visibilidade mais ampla e profunda dos dados (desde transações de clientes até código de software). Com estas informações, o sistema identifica instantaneamente padrões e riscos comerciais potenciais.

IA generativa na cadeia de suprimentos

Qual será o impacto da inteligência artificial generativa na cadeia de suprimentos? Os avanços e a investigação em IA generativa podem antecipar progressos notáveis no desenvolvimento de ideias criativas que permitam integrar esta tecnologia em vários cenários, incluindo a logística.

A IA generativa está num ponto de inflexão na cadeia de suprimentos. Uma pesquisa de IBM revela que 85% dos executivos consideram a implementação de capacidades generativas de IA como um dos pontos-chave para impulsionar investimentos em automação. 20% deles disseram que a IA generativa é de vital importância para o seu futuro na automação.

Por quê? A inteligência artificial generativa tem o potencial de melhorar as competências dos trabalhadores, automatizando inúmeras tarefas que anteriormente exigiam intervenção humana. Esta tecnologia possui a capacidade de recolher informação e auxiliar na tomada de decisões relacionadas com a organização dos processos produtivos, o gerenciamento dos recursos disponíveis ou o gerenciamento de inventários.

IBM diferencia três áreas básicas nas quais a IA generativa pode ter impacto na cadeia de fornecimento:

  1. Suporte. A IA generativa está sendo aplicada para aumentar a produtividade em tarefas como desenvolvimento de pesquisas de mercado, análise de tendências, atendimento ao cliente ou codificação de software. "Vimos uma melhoria de 90% na velocidade de codificação. Com a IA, podemos reduzir algo que leva três meses para algumas horas e obter análises em tempo real”, mencionam os autores do estudo.
  2. Fluxos. A IA generativa analisa a melhor ação para o negócio com base em grandes conjuntos de dados internos e externos. Também pode otimizar a tomada de decisões complexas e facilitar a comunicação em linguagem natural (e multilíngue) nas cadeias de suprimentos globais.
  3. Colaboração. O valor mais significativo da IA ​​generativa procede do intercambio global da inteligência gerada pela IA entre os vários atores envolvidos na cadeia de suprimentos. “A tecnologia de IA generativa poderia desempenhar um papel muito interessante na sustentabilidade, tornando-se uma plataforma que promove a colaboração em vez da competição”, afirmam os autores.

Aplicações de IA generativa em logística

Um estudo da TBS Business School de Toulouse (França) indica uma das aplicações de IA generativa com maior potencial na cadeia de suprimentos: a análise de dados. "A IA generativa pode trazer benefícios para a cadeia de suprimentos, como melhoria da eficiência dos processos, previsão, atendimento de pedidos e análise rápida de grandes quantidades de dados para facilitar tomadas de decisão melhores e mais rápidas, bem como treinamento mais sólido para os funcionários”, apontam os autores.

A consultoria Ernst & Young também insiste em como a análise de dados com IA, contribui para a melhoria dos negócios. No estudo How supply chains benefit from using generative AI mostra que muitas organizações utilizam a IA para analisar grandes quantidades de dados históricos de vendas e tendências de mercado para criar modelos de procura em tempo real. “Com a IA generativa, é possível definir níveis ideais de estoque, cronogramas de produção e planos de distribuição que atendam com eficiência às demandas dos clientes”, afirmam os autores.

A IA generativa gera conteúdo único e realista, como imagens, vídeos, música ou texto

As empresas também utilizam análise de dados com IA generativa para otimizar tarefas de manutenção preditiva. "Ao aprender com os dados coletados pelas máquinas, os modelos de IA generativa podem criar planos de manutenção e correlacioná-los com o momento em que uma falha pode ocorrer. “As empresas podem ajustar os seus programas de manutenção quando necessário, reduzindo o tempo de inatividade e os custos, enquanto prolongam a vida útil dos seus equipamentos”, observa Ernst & Young.

Ao analisar dados e, graças à função “chat”, a inteligência artificial generativa chega a conclusões que ajudam as empresas a tomar decisões estratégicas para os seus processos logísticos. Um cenário ideal seria aquele em que os chatbots fornecessem recomendações aos gerentes de logística, tais como o inventário de que necessitam para servir os seus clientes.

Ernst & Young enfatiza a importância da função de “chat” da IA generativa ao fazer demanda preditiva: formular perguntas que ajudam a fazer previsões mais precisas. “Por exemplo, uma empresa de biotecnologia pode executar diferentes cenários hipotéticos sobre obtenção de produtos químicos específicos para os seus produtos e o que pode acontecer se ocorrerem crises ou outros eventos que alterem, ou interrompam as operações diárias. “As atuais ferramentas generativas de IA sugerem várias ações se algo der errado”, explicam os autores. A função de “chat” também pode melhorar o atendimento ao cliente, gerando automaticamente respostas personalizadas, reduzindo o tempo e os recursos necessários para atender os usuários.

Da mesma forma, a inteligência artificial generativa oferece a oportunidade de melhorar o relacionamento e a gerenciamento com os fornecedores, ao automatizar a criação de e-mails e mensagens. Segundo a consultoria, essas ferramentas são úteis para fornecer recomendações e extrair informações de grandes contratos que ajudam as empresas a se prepararem melhor para qualquer negociação, por exemplo.

Em suma, a IA generativa no gerenciamento da cadeia de suprimentos tornará as organizações mais resilientes, sustentáveis e transformará as estruturas de custos, de acordo com o estudo de Ernst & Young.

Como a Mecalux pesquisa a IA generativa?

Mecalux, como empresa líder em intralogística, está investigando o potencial da inteligência artificial generativa com o objetivo de ampliar as capacidades tecnológicas nos armazéns de seus clientes.

A equipe técnica da Mecalux Software Solutions começou a explorar três casos de uso da inteligência artificial generativa:

  • Gestão documental. Criar uma ferramenta de ajuda interna para as equipes de Operações e Suporte Remoto da Mecalux. A IA generativa analisará toda a documentação técnica sobre cada instalação logística e, através de uma interface de usuário, fornecerá aos especialistas todas as informações necessárias para tomar decisões informadas com mais rapidez.
  • Programação e desenvolvimento de software. Auxiliar os programadores do Easy WMS na execução de suas tarefas. O objetivo é que a inteligência artificial generativa acelere o processo de programação de novas funcionalidades, gerando código-fonte baseado em descrições em linguagem natural. Os modelos generativos podem acelerar o processo de desenvolvimento de software, fornecendo sugestões de código.
  • Suporte ao usuário final. Mecalux está investigando como integrar a IA generativa no Easy WMS para que ele responda às perguntas de forma conversacional, simulando a interação humana. Por exemplo, o gerente logístico poderia solicitar a criação de dashboards específicos para avaliar o tempo médio gasto na preparação de pedidos.

IA generativa em software de gerenciamento de armazém

Os sistemas de gerenciamento de armazém (WMS) mais modernos do mercado já incorporam funcionalidades próprias de inteligência artificial. Assim, as empresas podem utilizar as ferramentas de análise do big data do software de gerenciamento para facilitar a interpretação da informação gerada sobre as diferentes atividades do armazém. Com uma análise profunda das operações, as empresas conseguem planificar recursos, medir o desempenho dos negócios e tomar decisões estratégicas.

A verdadeira magia da IA ​​generativa reside na sua capacidade de compreender e responder a perguntas como um ser humano. Portanto, pode revolucionar a forma como os usuários interagem com o software de gerenciamento de armazém. Os gerentes de logística poderiam fazer perguntas mais complexas e amplas para obter respostas personalizadas através de textos, gráficos ou tabelas. De acordo com um estudo da empresa norte-americana Master of Code, até 2025 "Cerca de 90% do conteúdo dos relatórios trimestrais das empresas será criado com IA generativa.”

 

 

Referências