Por Juedir Teixeira, presidente do Conselho Empresarial do Varejo da ACRJ
A Inteligência Artificial (IA) é uma área vastamente diversificada, com diversas subdisciplinas que exploram diferentes abordagens e aplicações. Entre essas, destacam-se a IA Generativa (IAG) e a IA Preditiva (IAP), que são essenciais para uma ampla gama de problemas e soluções tecnológicas.
A IAG e a IAP são paradigmas que abordam problemas diferentes dentro da vasta área da Inteligência Artificial. A primeira foca na criação de novos dados que podem imitar características de um conjunto de dados existente, enquanto a segunda visa prever acontecimentos futuros com base em dados históricos. Ambas possuem aplicações amplas e se mostram indispensáveis nas mais diversas indústrias, embora enfrentem desafios únicos que demandam abordagens específicas. Ao reconhecer as diferenças e complementaridades entre a IAG e a IAP, podemos maximizar seu potencial e desenvolver soluções mais robustas e inovadoras.
Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre essas duas abordagens, destacando suas características, usos e impactos nas diversas indústrias.
A IA Generativa refere-se a algoritmos que têm a capacidade de criar novos dados ou conteúdos que são similares, mas não idênticos, aos dados nos quais foram treinados. Essa criação pode se materializar em várias formas, como imagens, texto, música e até mesmo vídeos. O principal objetivo da IAG é produzir novos exemplos que sejam plausíveis e consistentes com um conjunto de dados conhecido.
Por outro lado, a IA Preditiva é focada em prever valores futuros ou eventos baseados em dados históricos. Estes algoritmos analisam padrões e tendências nos dados existentes para fornecer insights sobre o que provavelmente acontecerá em determinado contexto. Exemplos comuns incluem previsões de vendas, estimativas de demanda, diagnósticos médicos, detecção de fraudes e muitos outros.
Os modelos usados em IA Generativa frequentemente incluem Redes Adversariais Generativas (GANs), Modelos Variacionais de Autoencoder (VAEs) e transformadores, como o GPT-3 da OpenAI. As GANs, por exemplo, treinam dois modelos em conjunto—a rede geradora e a rede discriminadora—onde a primeira cria novas amostras e a segunda tenta distinguir entre amostras reais e geradas. Essa interação ajuda a melhorar continuamente a qualidade das amostras geradas.
A IA Preditiva, por sua vez, utiliza técnicas como Regressão Linear e Lógica, Árvores de Decisão, Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e Modelos Ensemble como Random Forest e Gradient Boosting. Essas técnicas são escolhidas com base na natureza do problema de previsão, sendo treinamento supervisionado uma característica fundamental, onde um algoritmo é ajustado usando um conjunto conhecido de dados de entrada e suas correspondentes saídas.
Alguns exemplos de aplicações da IA Generativa:
1. Arte e Design: A IAG pode criar obras de arte novas, design de produto e até ajudar em processos criativos de moda.
2. Produção de Mídia: É usada para gerar música, diálogos e roteiros, bem como editar ou criar personagens virtuais em filmes.
3. Criação de Prototipagens: Em engenharia e arquitetura, pode gerar protótipos e designs iniciais que são posteriormente refinados por humanos.
A IA Preditiva pode ser aplicada em:
1. Negócios e Finanças: Previsão de mercado, análise de risco, e detecção de fraudes são algumas das principais áreas onde a IAP demonstra excelência.
2. Saúde e Medicina: Diagnóstico precoce de doenças, predição de surtos e personalização de tratamentos baseados em dados históricos de pacientes.
3. Supply Chain e Logística: Otimização de rotas de entrega e estoques com base em previsões de demanda futura.
As vantagens da IAG incluem a capacidade de inovar sem limites pré-definidos, permitindo explorações criativas e a geração de dados sintéticos que podem ser úteis para treinar outros modelos de IA. No entanto, enfrenta desafios significativos, como a dificuldade de garantir a originalidade e a ética das criações, especialmente quanto ao potencial de gerar desinformação ou conteúdo ofensivo.
Já a IAP oferece a vantagem de clareza e objetividade ao prever resultados que podem ser cruciais para as decisões estratégicas. Seus principais desafios incluem lidar com a incerteza, a qualidade dos dados de treinamento e a possibilidade de superajuste (overfitting). As previsões podem ser altamente influenciadas por mudanças inesperadas nos dados de entrada ou por fatores externos não considerados durante o treinamento.
