Aprendizados, casos e lições ao trabalhar com Generative AI e GPT

Confira nossos aprendizados e cases no uso dessa tecnologia para diversas indústrias Por Felipe Almeida, diretor sênior de Advisory da Avanade

Cada vez mais, estamos entrando era do “AI-First”. Estamos testemunhando a democratização da Inteligência Artificial (IA) por meio da expansão de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM), como o GPT, que estão sendo incorporados em uma ampla gama de produtos e serviços. E tal fato marca um ponto de inflexão significativo em nosso setor.

Fatos como as recentes integrações anunciadas pela Microsoft em parceria com a OpenAI, que desempenharão um papel fundamental ao impulsionar a disseminação global, o acesso e a adoção da IA – já revelam que o impacto do ChatGPT/IA generativa é monumental, tanto para as empresas como para a sociedade como um todo. Estamos diante de transformações substanciais que redefinirão a maneira como interagimos com a tecnologia e os benefícios que ela pode trazer.

Antes de continuar, uma definição rápida: Inteligência artificial (IA) generativa é um tipo de aprendizado de máquinas que pode gerar cognitivamente dados sintéticos (como postagens em blogs, relatórios, código de programação, imagens, vídeos etc.) em vez de simplesmente analisar ou agir sobre os dados existentes. O GPT é o modelo LLM subjacente e o ChatGPT – anunciado pela OpenAI em novembro de 2022 – permite uma interação de conversação com o usuário.

O que aprendemos experimentando com IA generativa

Desde que a Microsoft lançou uma série de serviços da OpenAI em versão preliminar, no início de 2021, a Avanade tem estado na vanguarda da experimentação e colaboração. Investimos significativamente em nossa abordagem de tecnologia responsável e em como a inteligência artificial generativa pode ser aplicada de forma ética e com responsabilidade.

Em um case prático, desenvolvemos uma aplicação funcional para abordar um desafio específico de um banco internacional: o problema das propagandas indesejadas do programa de recompensas de cashback, que não despertavam o interesse dos consumidores.

Nossa solução foi implementar o conceito de hiperpersonalização “One-to-Many”, no qual cada consumidor passou a receber campanhas de marketing por e-mail estritamente alinhadas às suas preferências individuais. Um exemplo concreto disso é a micropersonalização da página principal do banco, cuidadosamente projetada para atender aos gostos e necessidades específicas de cada cliente. Ou seja, com o auxílio da IA generativa, estabelecemos um relacionamento direto e personalizado entre o banco e seus clientes.

Essa abordagem permitiu oferecer uma experiência única e relevante para cada usuário, evitando o envio de propagandas indesejadas e melhorando significativamente o engajamento dos consumidores com o programa de cashback. Ao adotar a IA generativa de forma estratégica, conseguimos transformar a interação entre o banco e seus clientes, proporcionando um serviço mais personalizado e eficiente.

Outro destaque é o uso do Github Copilot, um assistente de programação com inteligência artificial, no qual estamos analisando os testes e observando ganhos significativos de produtividade. Além disso, estamos trabalhando em como incorporar os recursos do DALLE-2 (geração de imagem) de forma responsável na entrega de resultados empresariais. Esse acesso antecipado nos proporcionou experiência e aplicação prática da tecnologia para ajudar as organizações a maximizar o valor e resolver problemas reais do mundo dos negócios.

Como as organizações estão usando a IA generativa hoje

Estamos trabalhando ativamente com clientes em todo o mundo, que estão aproveitando a IA generativa para alavancarem seus negócios. Alguns exemplos:

  • Geração de Imagens: Uma empresa do setor de serviços está avaliando o desempenho de modelos generativos de IA para validar documentos de cliente contra padrões estabelecidos (validando conformidade, integridade e precisão) para tarefas como classificação de intenção, extração de dados e normalização de texto.
  • Um fabricante identificou oportunidades de usar IA generativa para inspirar designers, engenheiros e equipes de marketing a criar seus produtos através de imagens geradas pelo prompt de IA.
  • Sumarização: Uma empresa de petróleo e gás está gerando resumos de informações que permitirão uma tomada de decisão mais rápida para as equipes de engenharia.
  • Gestão de Conhecimento (GC) em Operações e Manutenção: Uma empresa de manufatura integrou a sua base de conhecimento com o OpenAI fornecendo conteúdo facilmente pesquisável, com insights rápidos e precisos de TODOS os tipos de dados (não estruturados, semiestruturados, estruturados) disponíveis em seus sistemas de Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (OT).
  • Inspiração do produto: Uma empresa de automóveis ofereceu às suas equipes de design, engenharia e marketing ajuda adicional no brainstorming de novos modelos de automóveis, fornecendo um front-end personalizado de maneira guiada para criar, modificar, organizar e distribuir imagens geradas por texto (text-to-image) de novos modelos de automóveis.

Este é apenas o começo e ficará cada mais fácil criar formas de trabalhar que aumentem a eficiência e liberem os funcionários para se concentrarem em tarefas de alto valor e experiências personalizadas. Por exemplo, imagine um futuro em que um consultor financeiro possa se encontrar com seu cliente em um mundo virtual, oferendo informações sumarizadas de investimentos usando prompts de texto simples, gráficos e guias para a discussão. A expectativa é que aplicativos de IA generativos e casos de uso como esse se tornem predominantes em nossa vida cotidiana nos próximos anos.

Mantenha a confiança e responsabilidade no centro

À medida que o atual modelo GPT (GPT-4.0) continua a evoluir, com aprimoramentos em sua escala, precisão e relevância, é importante reconhecer a indispensabilidade de um “copiloto” humano. Como destacado por Satya Nadella, a IA deve estar alinhada com as preferências e normas sociais humanas. Nesse sentido, estabelecer e manter a confiança deve ser uma prioridade central em todas as aplicações de IA.

A Avanade dedicou-se à criação de uma estrutura de IA responsável, com o objetivo de auxiliar nossos clientes na integração de tecnologias que estejam em consonância com os valores e comportamentos de suas empresas. Por meio de nossa experiência no trabalho com esses clientes e nossa participação ativa em grupos de desenvolvimento de políticas de ética digital, compilamos cinco dicas fundamentais para promover a inovação responsável no contexto da IA abrangendo tanto o GPT quanto o ChatGPT:

  1. Defina a fundação:comece de forma simples em áreas onde você já pode ter recursos implantados, como um chatbot existente. Selecione os casos de uso em que a introdução e integração dos recursos OpenAI podem ser feitas de forma modular e escalável com avaliação contínua do desempenho do modelo.
  2. Prepare seu pessoal:IA generativa não é só corte de custos e automação. A gestão de mudanças e conscientização ajudará os usuários a trabalharem iterativamente a partir de conceitos gerados que precisam ser ajustados, refinados, enriquecidos e aprovados. AI é o assistente para produtividade, não o substituto.
  3. Nomeie embaixadores de IA responsáveis: Ao escolher casos de uso específicos, leve em consideração a disponibilidade de dados e a qualidade no domínio em questão, bem como a capacidade de incorporar o feedback especializado de indivíduos experientes no assunto (os chamados embaixadores de IA). Esses embaixadores desempenham um papel crucial ao realizar treinamentos rápidos e iterativos do modelo, permitindo aprimoramentos contínuos com base em suas observações e conhecimentos.
  4. Estabeleça governança:É fundamental estabelecer uma função centralizada responsável por avaliar, validar, refinar e potencializar a IA em toda a organização. Uma abordagem robusta de transparência e comunicação deve ser adotada para compartilhar com clientes, parceiros e funcionários os riscos, limitações e incertezas associados à IA. Os planos de controle e mitigação de riscos devem ser alinhados com as partes envolvidas e os requisitos legais pertinentes. Essa governança proativa assegura que todas as partes interessadas estejam cientes e envolvidas na tomada de decisões relacionadas à IA, promovendo a confiança e a conformidade em todos os aspectos do seu uso.
  5. A pergunta mais importante – por quê? Ao considerar a implementação da IA generativa, é crucial compreender profundamente o propósito por trás de seu uso. Assim como em outras tendências tecnológicas, a IA generativa só agregará valor se você tiver uma compreensão clara do motivo pelo qual está sendo adotada. Qual problema específico você pretende resolver? Há um impacto financeiro positivo associado ao seu uso? Quais resultados e benefícios concretos você deseja alcançar? É fundamental ter clareza sobre como essa tecnologia beneficiará seu negócio, em vez de apenas considerá-la como mais uma implementação tecnológica. Ao responder a essas perguntas, você estará no caminho certo para uma adoção bem-sucedida da IA generativa.

 

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