O potencial da IA generativa é enorme, além de ela ser complexa e contar com o surgimento de novidades a todo momento. Em um mundo em que a quantidade de dados processados só cresce, ter uma ferramenta capaz de analisar dados quantitativamente e qualitativamente é uma mão na roda.
No ambiente corporativo, a tecnologia se destaca por sua surpreendente capacidade de otimizar praticamente todos os processos empresariais – que vão desde a concepção de novas ideias até a mensuração de resultados e, por fim, a correção de rota. Essa qualidade é aplicável a todas as áreas de atuação, tornando-se valiosa tanto para TI quanto para comunicação, gestão de pessoas e administração. No entanto, lidar com um cenário que está em constante mudança exige preparo, principalmente ao adotar uma abordagem diferenciada na análise de dados e na formulação de comandos para a interface. Apenas conhecendo essas particularidades, as organizações poderão tomar decisões capazes de garantir sua vantagem competitiva.
Por isso, é preciso falar sobre algumas características específicas da inteligência artificial para, a partir disso, entender como tirar o máximo de proveito da ferramenta.
Prompt: a maneira de falar com a IA generativa
Prompt é a pergunta feita para a inteligência artificial generativa, ou seja, é o pedido que realizamos a ela. Pode ser desde uma simples busca online até uma análise de dados complexa. Dominar essa linguagem é fundamental para controlar as respostas que as plataformas darão.
Aqui, a ênfase é dada à importância da especificidade e do detalhamento extremo, pois, do contrário, corre-se o risco de que os resultados sejam interpretados de forma diferente pela IA, mas que não correspondam às expectativas. Para ilustrar, é como se um bolo de carne fosse recebido em resposta a um pedido de bolo de floresta negra. Todos os critérios do pedido foram atendidos, como sempre serão – a menos em casos de alucinação -, sendo o problema atribuído à falta de precisão. Aqui estão algumas dicas que consideramos valiosas ao formular perguntas para as IAs generativas:
– Crie uma persona: diga ao seu prompt quem ele é e que função se espera dele. Um prompt definido como um analista de dados trará respostas distintas de um vendedor ou de um profissional de atendimento, por exemplo.
– Dê informações de contexto: ajude seu analista a entender qual é o propósito daquelas informações. Assim como na persona, saber o objetivo da análise ajuda a formular respostas melhores. O feedback para uma cadeia de restaurantes focada na experiência de loja é diferente daquela para um profissional de nutrição preocupado com a dieta de seus pacientes.
– Crie um passo a passo: muitas vezes, as tarefas que executamos são imensas. Especificar o que você quer que seja feito e a ordem de execução terá diferença nos resultados. Aqui vale, inclusive, especificar o método de trabalho que deseja que a ferramenta execute.
– Especifique o formato em que se espera a resposta: diga o que espera ver. Bullets points com 150 palavras cada trazem resultados diferentes de texto corrido; gráficos trazem olhares diferentes de tabelas; imagens ajudam a ilustrar e esclarecer o que se quer dizer.
– Refine os resultados: não se contente com o primeiro output da plataforma. Peça para ele aprofundar o que disse, ou para refazer a atividade se certificando de que não deixou nenhum ponto passar batido. Incentive-o a fazer a sua melhor entrega.
Databases grandes, desestruturados e de múltiplas fontes
Um diferencial interessante das tecnologias generativas é a capacidade de lidar com grandes databases sem a necessidade de estruturação. Ou seja, sem a necessidade de criar classificações e outros simplificadores do conteúdo para que possamos trabalhar com os bancos de dados.
Esse aspecto é importante, porque altera a lógica com que estamos acostumados a lidar com processamento de dados: quase sempre, partimos de uma estrutura racionalmente organizada – sentimentos, notas, públicos, assuntos, entre outros aspectos – para chegar às respostas de que precisamos.
Como as tecnologias generativas têm a capacidade de processar a linguagem natural, essas classificações, principalmente com manifestações de redes sociais ou outras que estão verbalizadas, deixam de ser necessárias. Podemos fazer perguntas de maneira específica ao conjunto de dados, que, em seguida, vai interpretar e retirar as informações independentemente dessas classificações. É possível, por exemplo, perguntar qual o sabor do sorvete que mais gerou elogios sem recorrer a qualquer classificação prévia de sentimento e produto, sem ficar restrito às árvores de termos pré-setadas.
Outra capacidade interessante a ser aproveitada é a facilidade de fazer correlações entre databanks distintos. Correlacionar dados sempre foi um aspecto desafiador da inteligência de dados. O que acontece com frequência é que os bancos de dados são tratados com objetivos e classificações tão específicas que eles dificilmente dialogam entre si. Chegar a uma correlação significativa e que não fosse óbvia era um acontecimento raro e significativo para quem trabalhava no setor.
Compreender os consumidores para gerar insights
É interessante pensar que os consumidores adaptam os produtos às suas necessidades, ritmos e modos de viver, e não o contrário. Por mais que o produto tenha regras estritas de uso, o consumidor dará o próprio toque, sem precisar se adaptar ao que o mercado impõe. Dessa forma, há sempre muito conhecimento a ser explorado junto a esse público se soubermos como analisar os dados.
Um exemplo interessante disso ocorreu com a Colgate-Palmolive da Suíça, encarregada do mercado de higiene oral na África do Sul. Eles queriam entender o uso de substâncias e técnicas tradicionais para o cuidado das gengivas em um determinado país africano.
Por meio de um database de 12 mil linhas sobre cuidados orais alternativos e do ChatGPT, foi possível aferir não só as substâncias utilizadas, como as formas de uso dessas substâncias, como o uso de bochechos com chás, salmouras e até mesmo óleos específicos.
Além disso, com a ferramenta, foi possível sugerir a criação de um enxaguante bucal à base de cravo, condimento amplamente utilizado naquele país.
É preciso estar de olho nas mudanças
Acompanhar o ritmo de mudanças da inteligência artificial é um desafio. Novidades surgem a todo momento e, com a regulamentação em curso, é preciso estar ainda mais atento ao que está acontecendo.
Uma boa saída para se manter informado é optar por serviços de terceiros que não apenas disponham das ferramentas mais atualizadas, mas também estejam em conformidade com a lei.
As empresas podem receber essas entregas diretamente. Portanto, ao adotar essa estratégia, as empresas não só se beneficiam das vantagens da IA, mas também se protegem de possíveis implicações legais. É um investimento não apenas em tecnologia, mas também em conformidade e segurança jurídica, proporcionando uma base sólida para o crescimento e a inovação no futuro do mercado de inteligência artificial.