Compreensão dos modelos de AI

Diferentes tipos de modelos de AI  

Modelos de machine learning  
Machine learning (ML) é um subconjunto da AI. Embora todos os modelos de ML sejam AI, nem todos os modelos de AI utilizam ML. O objetivo da AI é permitir que as máquinas ajam de maneira semelhante aos humanos, enquanto o ML se concentra em ensinar as máquinas a tomar decisões e fazer previsões sem programação explícita. Os modelos de aprendizado de máquina identificam padrões nos dados, permitindo que aprendam e melhorem o desempenho ao longo do tempo. 
  
Modelos de AI de aprendizagem profunda  
Modelos de aprendizagem profunda, também conhecidos como redes neurais, são formas avançadas de ML. Inspirados na estrutura e função do cérebro humano, esses modelos processam grandes volumes de dados não estruturados, como texto, imagens e sons. Eles são excelentes em reconhecer padrões para gerar percepções e previsões. Aplicações comuns incluem reconhecimento facial, processamento de linguagem natural (NLP), realidade virtual e veículos autônomos.

Modelos de AI Generativa  
AI Generativa (GenAI) refere-se à AI que pode criar novos conteúdos, como texto, imagens, música, vídeos, traduções e código. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados e utilizam aprendizado profundo para identificar e analisar padrões, permitindo que gerem saídas originais. Os exemplos incluem o ChatGPT para AI conversacional e o DALL-E para geração de imagens a partir de texto. A GenAI revolucionou o cenário da AI, ampliando suas aplicações para empresas e o público.

Modelos de linguagem  
Modelos de linguagem são sistemas de AI projetados para compreender e gerar linguagem humana. O tipo mais avançado, os grandes modelos de linguagem (LLMs), é um subconjunto da GenAI. Os LLMs são treinados em grandes conjuntos de dados de linguagem natural usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Eles podem gerar respostas de texto com nuances e relevantes ao contexto para as solicitações. Exemplos incluem ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot e Meta AI.
 
Modelos de AI preditiva 
Modelos de AI preditiva utilizam AI e ML para identificar padrões, prever resultados e gerar previsões por meio de análise estatística de dados. Embora a análise preditiva não seja nova, a AI aumenta a velocidade e a precisão desses processos utilizando grandes datasets. As aplicações incluem gestão de estoque, análise de comportamento do cliente, gestão de riscos e previsão de tendências futuras.
 
Modelos de AI de visão computacional  
Os modelos de AI de visão computacional utilizam ML para treinar computadores a interpretar e compreender dados visuais, de forma semelhante à percepção humana. Esses modelos analisam imagens e vídeos para identificar padrões e classificar objetos. As aplicações variam de reconhecimento facial e navegação autônoma de veículos a imagens médicas. Embora DALL-E e DALL-E 2 envolvam geração de imagens, eles combinam principalmente visão computacional e PNL.
 
Modelos de AI de recomendação 
Os modelos de AI de recomendação analisam o comportamento do usuário usando análise big data e algoritmos de ML para sugerir itens de interesse. Comumente utilizados em plataformas como Netflix, Spotify e redes sociais, esses modelos personalizam as experiências dos usuários com base em dados como compras anteriores, histórico de buscas e dados demográficos.

Como funcionam os modelos de AI

O processo de criação de um modelo de AI que pode compreender, interpretar e extrair percepções dos dados envolve várias etapas: 

• Coleta de dados: Os dados são a base de todos os projetos de AI, então a coleta de dados é essencial — seja um texto simples ou um dataset complexo.  
• Limpeza e preparação de dados: os dados coletados devem ser limpos e preparados antes que um modelo de AI possa utilizá-los. Dados desnecessários, irrelevantes ou falsos são excluídos, e os dados são formatados para que a AI possa utilizá-los. A qualidade dos dados é crucial, afetando diretamente a precisão e a confiabilidade de um modelo. 
• Treinamento: o modelo de AI é treinado ao inserir dados em um algoritmo selecionado, permitindo que o modelo aprenda e se aperfeiçoe para melhorar o desempenho. 
• Teste: após o treinamento, o modelo é avaliado para respostas precisas. 
• Ajuste fino: se um modelo não estiver entregando a qualidade desejada de saídas, ele precisa ser ajustado e refinado até que atenda aos padrões esperados. 
• Implantação: uma vez que um modelo esteja pronto, ele pode ser implantado para uso dentro da organização. 
• Melhoria contínua: conforme trabalham com novos dados, os modelos de AI podem aprender e se adaptar, permitindo que melhorem o desempenho ao longo do tempo.

Casos de uso de negócios de AI

As empresas utilizam AI para uma ampla gama de aplicações, com mais delas sendo desenvolvidas continuamente. Casos de uso comuns: 
 
Atendimento ao cliente: Esta é uma das aplicações de AI mais conhecidas. Muitas empresas já estão utilizando chatbots e assistentes virtuais para auxiliar os clientes com perguntas e resolução de problemas. Eles estão se tornando mais sofisticados, permitindo-lhes assumir mais tarefas e liberando os agentes humanos para enfrentar situações mais complexas. AI também pode ser utilizada para personalização e recomendações, auxiliando os clientes a descobrir novos produtos ou serviços com base em sua história.  
 
Produtividade e eficiência: a AI é muito eficaz em automatizar tarefas tediosas e demoradas para economizar tempo e recursos, permitindo que os humanos se concentrem em trabalhos de maior valor. A AI também pode analisar os processos atuais para identificar lacunas ou gargalos de desempenho, sugerir maneiras de melhorar os workflows e usar a priorização data-driven para aumentar a eficiência. 
 
Gestão da cadeia de suprimentos: a AI pode ser utilizada para automatizar e aprimorar muitos processos dentro das cadeias de suprimentos, visando maior eficiência e melhor atendimento ao cliente. Por exemplo, as aplicações de AI ajudam a tornar a previsão de demanda mais precisa, otimizar o inventário, monitorar a produção, automatizar o envio e reduzir o tempo de inatividade com manutenção preditiva e solução de problemas. 
 
Criação de conteúdo: as ferramentas GenAI capacitam as pessoas a criar conteúdo escrito, visual e musical de alta qualidade com prompts em linguagem natural. Os exemplos variam de redação, edição e revisão de textos a design gráfico, criação e edição de imagens e vídeos e narrativa interativa. A AI também pode auxiliar na criação de código e na depuração. 
 
Mitigação de riscos e segurança: a AI pode ser usada para reduzir riscos e proteger ativos físicos e virtuais importantes. A AI já é fundamental para medidas de segurança cibernética, incluindo a identificação de vulnerabilidades do sistema, o monitoramento de operações e a interrupção de ameaças. A AI também pode ser utilizada para detectar fraudes potenciais e gerenciar dados para compliance regulatória. 
 
Inovação: os aspectos de automação e eficiência da AI ajudam a simplificar processos e permitem que as pessoas tenham mais oportunidades de idealizar e criar estratégias. A AI também pode ajudar a acelerar a P&D, projetar novos produtos e otimizar os esforços de marketing e vendas. E a análise de dados AI pode ajudar as empresas a identificar novas oportunidades e a se manterem competitivas. 
 
Esses são apenas alguns exemplos das maneiras pelas quais a AI está sendo usada nos negócios. Novos aplicativos estão sendo lançados constantemente — e as empresas estão descobrindo como personalizar a AI para suas necessidades únicas. 

Implicações éticas e societais

Embora a AI tenha um grande potencial para ajudar os seres humanos, ela também tem potencial para causar danos, e as pessoas que desenvolvem a AI têm a responsabilidade de evitar resultados prejudiciais. Áreas de preocupação ética e social relacionadas a modelos de AI incluem: 

• Precisão: os modelos GenAI são conhecidos por gerar “alucinações” — saídas que são falsas ou simplesmente criadas do nada, em vez de se basearem em dados factuais.  
• Viés: se os modelos forem treinados em datasets que contenham viés, esse viés pode ser incorporado no modelo. Dessa forma, preconceitos sociais, como o racismo, podem ser perpetuados nos resultados da AI. 
• Conteúdo forjado digitalmente: atores maliciosos podem utilizar modelos de AI para criar deepfakes que podem causar danos pessoais ou ser usados em crimes cibernéticos.  
• Direitos autorais: modelos de AI frequentemente utilizam conteúdo disponível publicamente sem o consentimento dos proprietários, e surgem questões de direitos autorais e plágio porque é difícil rastrear como um modelo de AI utiliza o conteúdo. 
• Privacidade: dados pessoais sensíveis usados para treinar modelos de AI precisam ser protegidos. 
• Transparência e responsabilidade: o processo de tomada de decisão dos modelos de AI muitas vezes não é claro, dificultando a avaliação dos resultados e a atribuição de responsabilidade.  

Os padrões de ética da AI, como a Recomendação da UNESCO sobre a Ética da Inteligência Artificial, oferecem orientação para organizações que desejam desenvolver e gerenciar modelos de AI de maneira ética e responsável. Um número crescente de governos também está desenvolvendo legislação para regular a AI. 

Tendências futuras na modelagem de AI

A jornada da AI está apenas começando, e a modelagem de AI continuará a evoluir. Algumas tendências que as organizações devem manter em seu radar incluem: 
 
AI Agente: AI Agente consiste em “agentes” que podem realizar tarefas para outra entidade de forma autônoma. Enquanto os sistemas de AI tradicionais dependem de entradas e programação, os modelos de AI agente são projetados para agir mais como um funcionário humano, compreendendo o contexto e as instruções, estabelecendo metas e agindo de forma independente para alcançá-las, adaptando-se conforme necessário, com mínima intervenção humana. Esses modelos podem aprender com o comportamento do usuário e outras fontes além dos dados de treinamento inicial do sistema.
 
AI Multimodal: AI Multimodal refere-se a sistemas que processam e geram conteúdo em várias modalidades de dados, como texto, imagens e vídeos. Embora muitos modelos atuais de AI se especializem em uma única modalidade, os avanços estão permitindo que os sistemas integrem e façam a transição perfeita entre elas. Por exemplo, certos modelos de AI podem gerar imagens a partir de descrições textuais ou criar vídeos com base em entradas textuais ou visuais. Essas capacidades melhoram a interação do usuário ao oferecer maior flexibilidade e aplicações intuitivas. 
 
AI de código fechado: os modelos de AI mais conhecidos, como ChatGPT, DALL-E, Claude, Gemini do Google e Microsoft Copilot, são modelos proprietários. Esses modelos fechados de fornecedores terceirizados são treinados em enormes quantidades de dados — algo que poucas empresas têm os recursos para realizar — e são extremamente poderosos. No entanto, eles apresentam desvantagens. A governança pode ser uma preocupação devido ao seu estilo de “caixa preta”, que dificulta a supervisão de como eles geram saídas. As empresas também podem ser justificadamente cautelosas ao liberar dados sensíveis e propriedade intelectual em um sistema de propriedade de outra empresa.  
  
AI de código aberto: modelos de código aberto oferecem uma alternativa que demanda muito menos recursos do que criar e treinar um LLM. Modelos de código aberto costumam ser gratuitos, oferecendo às empresas a oportunidade de expandir o código existente. Esses modelos permitem mais supervisão e personalização por meio de ajuste fino do que os modelos proprietários e podem estar disponíveis para uma organização indefinidamente. As empresas podem usar modelos de código aberto para manter seus dados privados enquanto utilizam o poder da AI para criar valor a partir desses dados em aplicações personalizadas. Modelos de código aberto democratizam a AI — e o uso desses modelos continuará a crescer.  

Por exemplo, a Databricks oferece o DBRX, um LLM de uso geral que possibilita GenAI personalizável e transparente para empresas de todos os tamanhos. Ele serve como um ponto de partida para ser ajustado ou adaptado para aplicações específicas de AI. O DBRX supera todos os modelos de código aberto estabelecidos em benchmarks padrão.

AI centrada em dados com Databricks

A capacidade de gerenciar modelos de AI tornou-se essencial para que as empresas permaneçam competitivas. O Mosaic AI faz parte da Databricks Data Intelligence Platform, que reúne dados, treinamento de modelos e ambientes de produção em uma única solução. Isso permite que as organizações usem com segurança os dados empresariais para aumentar, ajustar ou construir seus próprios modelos de ML e AI generativa. Com o Mosaic AI, as organizações podem construir sistemas de AI de qualidade de produção de forma segura e econômica, implantar e governar centralmente todos os modelos de AI e monitorar dados, recursos e modelos de AI em um único local.