ChatGPT já está em ofertas de fabricantes para o segmento corporativo
Em áreas como CX e atendimento ao cliente, serviços que se integram ao ChatGPT e outros modelos da OpenAI já estão disponíveis para empresas
O modelo de inteligência artificial ChatGPT rapidamente se tornou um dos maiores fenômenos da história da internet. Lançado em novembro passado, a plataforma da OpenAI já ultrapassou a marca dos 100 milhões de usuários e se tornou o aplicativo de mais rápido crescimento de todos os tempos. O TikTok, por exemplo, precisou de nove meses para alcançar esse feito.
Mas o ChatGPT – assim como outros modelos da OpenAI – não é um sucesso apenas entre usuários finais: uma série de empresas já estão de olho no potencial transformador que a inteligência artificial (IA) promete para os mais diversos segmentos da economia global. Segundo a consultoria Gartner, o mercado de software IA deve alcançar US$ 134,8 bilhões em dois anos, saltando de um crescimento de 14,4% ao ano em 2021 para 31,1% ao ano 2025.
Investidora de primeira hora da OpenAI, a Microsoft parece ser a mais bem posicionada para tirar proveito das capacidades de IA da companhia. Na semana passada, a gigante de Redmond revelou que seu buscador, o Bing, terá capacidades conversacionais embarcadas que serão ainda mais poderosas do que aquelas presentes na atual versão do ChatGPT.
Mas não é só a Microsoft que tem à disposição as capacidades inovadoras de inteligência artificial da OpenAI. Desde novembro de 2021, a organização já oferece acesso ao modelo GPT-3 através de API. O GPT-3, ou Generative Pretrained Transformer 3, é a terceira geração do modelo GPT treinado pela OpenAI, diferente do ChatGPT – que é especificamente desenhado para aplicações de chatbot –, mas considerado mais capaz. Através do Azure OpenAI Service, da Microsoft, companhias também já podem usar as capacidades do ChatGPT para aplicações conversacionais.
Fornecedora de softwares de experiência do cliente (CX) e autoatendimento, a NICE é uma destas companhias. A empresa anunciou em janeiro a integração do modelamento generativo da OpanAI ao CXone Expert, plataforma em nuvem para soluções de autoatendimento conversacionais. Ao IT Forum, Ingrid Imanishi, diretora de Soluções Avançadas da NICE, afirmou que a integração estreita entre o modelo de IA conversacional GPT com a solução de gestão de conhecimento CXone Expert deverá trazer mais precisão, consistência, eficiência e escalabilidade para volumes crescentes de consultas.
“O CXone Expert aproveita padrões da solução NICE Enlighten AI, que interpreta e mede objetivamente os comportamentos humanos que influenciam na satisfação do cliente, bem como dados específicos da empresa para criar modelos exclusivos de IA de conversação”, explicou. “A integração com o modelo generativo da OpenAI não apenas garante que as respostas resultantes às consultas de autoatendimento sejam imediatas e altamente precisas, mas também que sejam construídas semanticamente de maneira amigável, otimizadas para a compreensão do consumidor.”
Conteúdo generativo
Além do segmento de autoatendimento, o modelo de linguagem GPT-3 também já está impactando a produção de conteúdo para engajamento social de clientes. Também no início deste ano, a Emplifi revelou o Emplifi AI Composer, solução que gera conteúdos prontos para publicação nas redes sociais. A nova funcionalidade é integrada ao produto Emplifi Social Marketing Cloud e utiliza o modelo de linguagem GPT-3, da OpenAI.
Para Ivan Ferri, diretor de Customer Success da Emplifi, as plataformas de IA surgem como uma ferramenta complementar ao trabalho de colaboradores humanos. A expectativa da empresa com a integração do ChatGPT à sua plataforma é expandir as possibilidades de criação de conteúdo relevante e natural em um alto volume para os clientes.
“Quem já trabalhou com marketing de conteúdo ou mídia social entende que uma das principais dificuldades dos profissionais desse meio é manter o fluxo de criação de conteúdos. As equipes não apenas operam em um ambiente ‘always on’, mas também precisam explorar novas maneiras de empacotar o conteúdo para que ele se encaixe no meio em que ele será disponibilizado”, afirmou ao IT Forum. “Com o conteúdo de mídia social gerado pela tecnologia ChatGPT, os profissionais de marketing podem facilmente gerar variações de texto de anúncio para teste, planejar calendários de conteúdo com bastante antecedência e usar o tempo para investir em outras áreas nas quais o ChatGPT não pode ajudar.”
A Botmaker, empresa de tecnologia que oferece soluções para a criação e administração de bots, é mais uma que já incorporou a tecnologia da OpenAI em sua plataforma – inclusive para ofertas no Brasil. Júlio Zaguini, country manager da Botmaker, enxerga o recurso como um auxiliar para a agentes humanos, trabalhando lado a lado com pessoas para geração de “respostas satisfatórias e definitivas”.
“Quando um cliente tem uma dúvida específica, o atendimento aciona a funcionalidade OpenAI, que entra em ação via plataforma Botmaker, trazendo opções de respostas que podem ser desde sugestões de presentes, até esclarecimento dúvidas, informações adicionais e condições especiais”, explicou. “A aplicação é similar à do ChatGPT, atendendo diferentes segmentos e verticais de negócios de maneira universal, incluindo assuntos corporativos, comerciais, econômicos, acadêmicos e científicos.”
Tecnologia ainda tem desafios
Ainda que o ChatGPT impressione com a precisão e naturalidade de suas prosas com pessoas reais, o modelo de linguagem não é perfeito. A própria OpenAI reconhece suas limitações: na página de interação com o ChatGPT, a empresa alerta usuários que o modelo pode “ocasionalmente gerar informações incorretas” ou “produzir instruções prejudiciais ou conteúdo tendencioso”. Em dezembro, Sam Altman, CEO da OpenAI, também advertiu usuários sobre o ChatGPT através de uma mensagem no Twitter, dizendo que seria um erro “confiar nele para qualquer coisa importante neste momento.”
Essas limitações são um ponto de alerta para empresas que estão interessadas na tecnologia, e atentam para um passo essencial antes de sua adoção: o monitoramento humano. “Como todo mecanismo de IA, a tecnologia deve ser treinada e monitorada para fornecer informações corretas, eliminando qualquer viés ou comportamento indesejável, como abordagens preconceituosas, por exemplo”, avaliou Imanishi, da NICE. “Como qualquer nova tecnologia, a solução vai amadurecer e ganhar novas funcionalidades.”
Ferri, da Emplifi, ecoa o ponto. De acordo com o executivo, a Emplifi atuou para atenuar quaisquer possíveis erros do sistema, garantindo a intervenção humana em múltiplos pontos do processo. “Quanto mais informações detalhadas o curador humano fornecer ao AI Composer, mais preciso será o resultado”, explicou. “Também temos fluxos de aprovação em nosso produto como uma camada extra de proteção – para que as equipes possam garantir que haja vários olhos humanos/editores para verificar a precisão do conteúdo que está sendo gerado.
Vice-presidente e analista do Gartner, Bern Elliot também levou uma série de outras questões problemáticas que vão além das limitações técnicas da tecnologia do ChatGPT. A natureza de “caixa preta” dessa ferramenta, que não tem transparência sobre os modelos de base usados para gerar respostas ao usuário, e a questão de propriedade intelectual, que não deixa claro qual o precedente legal para a reutilização de conteúdos gerados pela IA, são dois dois pontos de preocupação. Para empresas que querem seguir em frente, no entanto, Elliot deixa algumas recomendações.
“Comece com casos de uso de processamento de linguagem natural (NLP), como classificação, resumo e geração de texto para cenários não voltados para o cliente, e escolha modelos pré-treinados específicos de tarefas para evitar customização e treinamento caros”, sugeriu o analista em um artigo. “Os casos de uso em que a saída é revisada por humanos são os ideais.” Além disso, Elliot aponta que é importante que organizações criem um “documento de estratégia” que descreva os benefícios, riscos, oportunidades e roteiro de implantação para modelos de base de IA como GPT. “Isso ajudará a determinar se os benefícios superam os riscos para casos de uso específicos”, aferiu.
Por fim, o analista também recomendou que organizações empreguem APIs baseadas em nuvem para consumir modelos, escolhendo o menor modelo que fornecerá a precisão e o desempenho necessários – reduzindo assim a complexidade operacional, diminuindo o consumo de energia e otimizando o custo total de propriedade. “Priorize os fornecedores que promovem a implantação responsável de modelos publicando diretrizes de uso, reforçando essas diretrizes, documentando vulnerabilidades e fraquezas conhecidas e divulgando proativamente comportamentos nocivos e cenários de uso indevido”, finalizou.