A IA generativa está chamando a atenção por dar grandes saltos no que pode fazer. Os últimos avanços da IA poderiam ser aplicados em sua empresa?
O senhor já deve ter ouvido amigos ou colegas falarem sobre o ChatGPT, o chatbot que se tornou viral por ser capaz de manter conversas baseadas em texto de forma realista. O aplicativo é um exemplo dos mais recentes avanços da inteligência artificial, que estão gerando cada vez mais repercussão. Para os não iniciados, as mais recentes tecnologias de IA mostram o progresso relativamente rápido feito no campo nos últimos anos. Muitas pessoas que passaram algum tempo com as ferramentas mais recentes observam que a linguagem gerada por máquinas é lida de forma convincente como se tivesse sido escrita por um ser humano, o que não era o caso há apenas cinco anos. A tecnologia pode trazer oportunidades e implicações para as empresas.
A qualidade das respostas que agora podem ser fornecidas por um sistema de IA a perguntas e instruções era impossível há apenas alguns anos. – John Crook, Líder de Grupo, Grupo Volaris
Brainstorming de possíveis usos comerciais para IA
Naturalmente, os recursos crescentes da IA também podem levantar preocupações sobre ética e propriedade intelectual. Mas, supondo que essas preocupações possam ser resolvidas com o tempo, não se pode deixar de perguntar se as empresas com visão de futuro podem usar a IA para ajudar a gerenciar tarefas repetitivas. Afinal de contas, as empresas já estão usando a tecnologia para liberar o tempo dos funcionários e permitir um foco maior no trabalho de alto valor. Elas já estão adotando a automação e a IA na forma de chatbots, análise preditiva e automação robótica de processos (RPA). Em uma conferência da Volaris em 2022, alguns participantes fizeram um brainstorming e experimentaram casos de uso, muitos dos quais eram pontos de partida para uma variedade de tarefas:
- Sugestões de redação criativa – Peça ao GPT-3 para escrever um artigo de blog sobre o qual o senhor possa se basear
- Análise de sentimento – Classifique os e-mails dos clientes como satisfeitos, insatisfeitos ou neutros
- Marcação de e-mails de clientes com tópicos ou categorias
- Escrever um boilerplate como ponto de partida para uma nova política de ESG
- Gerar sugestões de como simplificar textos complicados ou confusos
- Resumir um artigo
- Brainstorming de ideias alternativas de marketing
- Responder às perguntas da licitação
- Vários aplicativos de programação
A IA já percorreu um longo caminho
Nos últimos anos, a OpenAI, empresa de pesquisa que desenvolveu um modelo de linguagem poderoso, o GPT-3, tem sido o motor dessa agitação. Esse modelo fornece a estrutura subjacente para o ChatGPT e outros aplicativos. Entender como um modelo de linguagem como o GPT-3 foi desenvolvido pode fornecer um contexto para seus possíveis usos e limitações. Como o maior modelo de aprendizado de máquina de rede neural disponível publicamente já produzido, o GPT-3 foi projetado para prever qual texto provavelmente seguirá um determinado prompt, aproveitando seu treinamento extensivo por pesquisadores. O modelo GPT-3 pode prever respostas ao ser alimentado com um enorme conjunto de dados executado com 175 bilhões de parâmetros e contendo mais de 45 terabytes de texto, inclusive da Wikipedia, livros e artigos científicos. (Uma parte importante da arquitetura usada no GPT-3 é o modelo de transformador, que representou um grande avanço e foi mencionado pela primeira vez em 2017[i]). Outro motivo para prestar atenção ao mundo da IA? Ficou mais fácil do que nunca para qualquer pessoa acessar e fazer experiências com ferramentas de IA, como o GPT-3. Para gerar um texto no GPT-3, por exemplo, o usuário insere um prompt em um ambiente acessível ao público e a ferramenta de IA usa seu treinamento para gerar rapidamente uma resposta relevante. A GPT-3 também pode resumir textos e responder a perguntas. “A qualidade das respostas que agora podem ser fornecidas por um sistema de IA a perguntas e instruções era impossível há apenas alguns anos”, diz John Crook, líder de grupo do Volaris Group, que vem acompanhando os últimos avanços. “Se o senhor já pensou em usar a IA em sua empresa anteriormente, mas achou que era muito difícil, muito caro ou muito instável, sugiro que volte a pensar nisso.” Se o senhor deseja conhecer os recursos mais recentes da IA, Crook reuniu um guia abaixo para ajudar os líderes empresariais a começar e a navegar na curva de aprendizado da IA usando o GPT-3.
Primeiros passos: Como acessar o GPT-3 Playground
O GPT-3 Playground é uma ferramenta on-line na qual o senhor pode inserir um texto, pressionar enviar e ver a resposta do GPT-3. É possível estruturar o texto que o senhor fornece (chamado de prompt) para gerar resultados úteis. Para começar a usar o GPT-3, acesse a página de registro da OpenAI e crie uma conta gratuita. Faça login e navegue até o aplicativo Playground. Digite ou cole seu prompt, pressione enter para criar uma nova linha e clique em “Submit”. As configurações padrão são boas para começar a experimentar.
Demonstração do funcionamento da GPT-3
Vamos ver alguns exemplos que demonstram as capacidades da GPT-3, bem como algumas de suas limitações. Essas demonstrações podem inspirar ideias que o senhor pode usar em sua empresa hoje mesmo.
Exemplo 1A: Melhorar a redação de um contrato
O Exemplo 1 mostra como melhorar a redação de um contrato. O texto sombreado em verde é a resposta do GPT-3 às instruções de texto (prompt) que o senhor inseriu. (Nota do editor: Não estamos sugerindo que o senhor deva usar a resposta da GPT-3 no lugar do seu processo de revisão legal existente. No entanto, o senhor pode tratar a GPT-3 como uma espécie de assistente virtual que pode sugerir saídas a serem consideradas).
Reescreva o parágrafo a seguir de forma adequada para um contrato legal que reduza o risco para a LinkSoft:
A LinkSoft envidará seus melhores esforços comerciais para fornecer aos clientes um tempo de atividade de 99,99%. Isso não inclui períodos programados para atualizações e manutenção. O tempo de inatividade é medido a partir do momento em que uma interrupção de serviço não programada é relatada pelo cliente.
Não obstante qualquer disposição em contrário no presente Contrato, a Linksoft envidará esforços comercialmente razoáveis para fornecer os Serviços com uma taxa de tempo de atividade de 99,99% (“Nível de Serviço”), excluindo (i) períodos durante os quais os Serviços estejam indisponíveis, enquanto programados para atualizações e manutenção, ou (ii) qualquer indisponibilidade causada por fatores fora do controle razoável da Linksoft, como, por exemplo, desastres naturais, atos de guerra ou terrorismo, tumultos, distúrbios civis, interrupções nos serviços de telecomunicações ou de provedores de serviços de Internet ou falhas de equipamentos. O tempo de inatividade deve ser medido a partir do momento em que uma interrupção de serviço não programada é relatada pelo Cliente.
Exemplo 1B: Examinando os resultados
Observe como a ferramenta de IA tem, entre outras alterações:
- adicionado na cláusula Notwithstanding no início,
- alterou os melhores esforços para esforços razoáveis, e
- acrescentou algumas exclusões.
Mais uma vez, é muito importante lembrar que o senhor não deve simplesmente usar a resposta do GPT-3 como está, pois ela não substitui o seu processo de análise jurídica. Seu resultado deve ser visto apenas como uma sugestão a ser considerada. Depois de executar esses resultados várias vezes, o senhor poderá perceber que nem sempre obterá o mesmo resultado. Às vezes, ele o surpreenderá. Por exemplo, em uma ocasião, ele alterou 99,99% para 99,9% e, em outra, removeu qualquer medida específica de tempo de atividade. Se o senhor não gostar da resposta, é fácil e rápido tentar novamente para obter um resultado diferente. Lembre-se de que, como em qualquer serviço on-line, seu texto é enviado para os servidores do fornecedor, portanto, não é aconselhável usar dados confidenciais.
Exemplo 2A: Escrever uma macro do Excel
O GPT-3 pode ajudar o senhor a escrever códigos, inclusive no Excel. Imagine que o senhor tenha uma planilha com centenas de guias estruturadas de forma idêntica, onde a célula W44 em cada guia mostra o EBITA para o negócio/grupo nessa guia. O senhor gostaria de reunir todos os EBITAs em uma coluna e colocá-los na primeira planilha, mas não sabe como. Tente o seguinte prompt na GPT-3:
Escreva uma macro do Excel para percorrer todas as guias em uma planilha do Excel e copiar o conteúdo da célula W44 de cada guia para a coluna A na primeira planilha.
Para cada ws em ActiveWorkbook.Worksheets
ws.Range(“W44”).Copy
Sheets(1).Range(“A” & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1, 0).PasteSpecial
Próximo ws
Exemplo 2B: Examinando os resultados
Copie o código produzido pelo GPT-3, cole-o em uma macro do Excel e veja se ele funciona conforme necessário. Nem sempre a sintaxe está 100% correta, portanto, se a primeira versão produzida não for compilada, talvez valha a pena tentar novamente. Embora o GPT-3 não tenha sido criado especificamente para escrever código, os projetistas do GPT-3 ficaram surpresos com a possibilidade de ele se tornar capaz de fazer isso. O modelo GPT-3 processou código suficiente para aprender o que provavelmente será a solução correta seguindo o comentário de código no prompt acima.
Exemplo 3: Como lidar com uma linguagem com muito contexto
Este último exemplo não está diretamente relacionado a negócios, mas foi criado para mostrar como a GPT-3 pode lidar com a complexidade, o contexto e as nuances. O prompt do Exemplo 3 começa aparentemente falando sobre criaturas ou animais vistos pelo narrador, e a descrição das criaturas é concluída bem mais tarde, na última frase. No meio disso, há várias frases falando sobre o clima e usando muitos substantivos de animais para tentar confundir a situação. O senhor acha que o GPT-3 pode dar seis respostas corretas às perguntas do prompt abaixo?
Acho que vi pelo menos uma dúzia de emergentes, não, talvez mais de três vezes isso. A lua estava brilhando intensamente, havia um vento forte que estava produzindo muitos cavalos brancos no mar. As folhas lançavam sombras que dançavam como um gato em um telhado de lata quente. A visibilidade era ruim, pois chovia a cântaros. Eles estavam em uma jornada de vida ou morte de seu local de nascimento arenoso até o mar.
1. Que animais o narrador viu?
2. Quantos foram vistos?
3. Quais árvores foram descritas?
4. Como era o clima?
5. O que significa “atirar em cães e gatos”?
6. O que fez com que as sombras se movessem?
O que vem por aí para a IA e sua empresa?
Para ilustrar a rapidez com que a IA pode avançar, o poder de computação disponível para IA já é 7,3 milhões de vezes maior do que o disponível há 10 anos. E o GPT-3 não é o único modelo de IA que está fazendo grandes avanços. Outros modelos produzem imagens em vez de texto – por exemplo, o DALL-E-2[ii] e o Stable Diffusion[iii]. A partir de 2022, estima-se que a quantidade de poder computacional efetivo de IA disponível esteja dobrando a cada 5,7 meses[iv]. Com a IA mudando em um ritmo fenomenalmente rápido, alguém em sua equipe de liderança pode considerar ficar de olho nos últimos avanços para avaliar os possíveis usos comerciais. Se o senhor ainda não estava pensando no que a IA e o aprendizado de máquina poderiam fazer pela sua empresa, este artigo foi feito para inspirar ideias.
Durante algumas sessões do Quadrants, os participantes sugeriram ideias para gerar uma imagem a partir de um prompt. As imagens acima foram geradas pelo DALL-E-2 a partir da solicitação: “desenvolvedores de software em um bar no estilo de David Hockney”, seguido por “desenvolvedores de software em um bar no estilo de um vitral”.
Sobre o colaborador: Os exemplos demonstrados neste artigo e várias citações foram contribuídos por John Crook, líder de grupo da Volaris. Eles se baseiam em seu trabalho de moderação no Quadrants 2022, um evento em que incentivamos os líderes a compartilhar seus conhecimentos sobre práticas recomendadas e tendências emergentes.
Crook é conhecido entre os colegas da Volaris como um líder criativo com sensibilidade comercial. Um eterno aprendiz, seus interesses em IA e aprendizado de máquina se aprofundaram nos últimos anos e ele se mantém atualizado com os cursos das principais instituições globais que avançam no campo. A liderança de Crook é informada por décadas de experiência em desenvolvimento de software. Enquanto estava na Intel, várias de suas inovações receberam patentes do U.S. Patent and Trademark Office. Além de compartilhar seu conhecimento sobre IA na Quadrants, ele também fez apresentações sobre os tópicos de práticas recomendadas de contratos com clientes, bem-estar dos funcionários e lições de história do setor de tecnologia.
Leia mais sobre a automação da Volaris:
- Como liberar valor em sua empresa com a automação
- Como a automação pode ajudar as empresas a se tornarem mais resilientes
Citações:
[i] Atenção é tudo o que o senhor precisa. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez, Kaiser e I. Polosukhin. Advances in Neural Information Processing Systems , página 5998–6008. (2017)
[ii] Uma análise muito preliminar do DALL-E 2. Gary Marcus, Ernest Davis, Scott Aaronson. Xiv:2204.13807v2
[iii] Versão pública do Stable Diffusion – Stability.Ai
[iv] Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning (Tendências de computação em três eras de aprendizado de máquina). Sevilla, Jaime & Heim, Lennart & Ho, Anson & Besiroglu, Tamay & Hobbhahn, Marius & Villalobos, Pablo. (2022).
