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Blog | 12 de out. de 2023

IA criativa x IA preditiva

IA criativa x IA preditiva
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Diferenças e casos de uso entre tecnologias de IA

Recentemente, houve uma explosão de tecnologias de inteligência artificial (IA). A IA criativa está sendo usada para gerar novos conteúdos, como textos, imagens, vídeos, código e música. Enquanto isso, a IA preditiva está sendo usada para prever eventos futuros. Já o aprendizado de máquina (ML) está incluído em tudo isso.

Há alguns anos, pedir para um computador criar uma imagem ou uma música nova pareceria um exagero. Agora, essa fantasia virou realidade e muitas organizações estão tentando entender como usar essas tecnologias fantásticas para melhorar seus negócios.

Qual a diferença entre IA criativa, IA preditiva e aprendizado de máquina?

Não é exatamente uma questão de diferença, porque o aprendizado de máquina (ML) é a base dos dois tipos de inteligência artificial. Porém, enquanto a IA criativa usa modelos de ML para criar conteúdo, a IA preditiva usa ML para identificar sinais precoces e prever desfechos futuros.

Enquanto ambas usam ML e IA, o funcionamento dos algoritmos é diferentes. Vemos algumas coincidências na aplicação dessas tecnologias em casos de uso reais.

O que é a IA criativa e como ela funciona?

A IA criativa usa aprendizado profundo para gerar novos conteúdos a partir dos dados com os quais foi treinada.

O que é a IA preditiva e como ela funciona?

A IA preditiva seria a IA “de negócios”. A IA preditiva, também chamada de análise preditiva, usa dados do histórico e dados atuais para identificar padrões e fazer interferências com base nessas informações. Ela usa algoritmos estatísticos e ML.

Tabela de IA criativa x IA preditiva

Vamos comparar IA criativa e preditiva:

IA criativa

IA preditiva

Foco na criação de conteúdo.

Foco na previsão de eventos futuros.

Usada para gerar imagens realistas e outros conteúdos originais.

Usada para identificar padrões e fazer previsões.

Usa redes neurais e aprendizado de máquina.

Usa modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina.

IA criativa

A IA criativa busca criar coisas novas.

Quais são os limites da IA criativa?

As tecnologias de IA criativa são criadas com conjuntos de dados e gerarão conteúdos baseados nos dados recebidos. Os riscos da IA criativa estão relacionados a dados de baixa qualidade ou conteúdos sem licença, que podem gerar violações de copyright ou privacidade, vieses e não conformidade.

Para mitigar esses riscos, as organizações que usam a IA criativa devem estabelecer padrões de governança de IA, principalmente em setores altamente regulamentados, como serviços financeiros e assistência médica. Garantir a conformidade de IA pode prevenir multas, violações de dados e cumplicidade em atividades não éticas.

Quais são os benefícios da IA criativa?

Ferramentas de IA criativa são feitas para expandir (e não substituir) o trabalho de escritores, designers, artistas, programadores e músicos. Ela é muito útil para acelerar o processo criativo e sugerir ideias novas ou diferentes. Toda organização que quiser usar essas ferramentas devem analisar primeiro como se preparar para a IA criativa.

Estes são os benefícios que serão obtidos com o uso futuro da IA criativa:

  • Experiências de usuário personalizadas
  • Solução de problemas
  • Automação adaptável
  • Simulações e testes
  • Experimentos com conteúdo criativo

Quais são as aplicações da IA criativa?

Além da criação de conteúdo, a IA criativa pode ser aplicada em diversos casos de uso de negócios. Aplicando IA criativa em seu programa de automação inteligente, é possível melhorar a otimização e personalização de processos automatizados. Aplicações para a IA criativa:

  • Serviços bancários e financeiros: a IA criativa pode analisar dados para ajudar a testar modelos de risco de crédito, gerando dados falsos para os testes.
  • Saúde: ler grandes conjuntos de dados de assistência médica não estruturados como prontuários eletrônicos (EHR) pode gerar erros, mas a IA criativa consegue analisar esses dados e identificar anomalias rapidamente, ajudando a gerar diagnósticos precoces e desenvolvendo planos de tratamento personalizados.
  • TI: o desenvolvimento de software assistido por IA é imensamente útil para programadores. Com a assistência na criação de códigos, a IA criativa acelera o desenvolvimento, reduz erros e otimiza a correção de bugs.
  • Relatórios de meio ambiente, sociedade e governança (ESG): a IA criativa pode coletar e interpretar os dados dos escopos 1, 2 e 3 da organização para facilitar a visualização do impacto em ESG e gerar relatórios mais precisos.
  • Atendimento ao cliente: a IA criativa pode responder os clientes mais rápido com chatbots de processamento de linguagem natural (NLP) e extrair informações importantes de conversas com clientes, ajudando os atendentes a aplicar o feedback em resultados futuros.

Conheça outros casos de uso de IA criativa para expandir o poder da automação.

IA preditiva

A IA preditiva faz previsões.

Quais os limites da IA preditiva?

Como a IA preditiva é treinada com grandes quantidades de dados, a falta de dados ou dados incorretos podem prejudicar seriamente sua eficácia. Além disso, mesmo com todos esses dados, a IA preditiva não é uma bola de cristal infalível. Ela vai usar padrões e tendências para fazer previsões, mas nenhum evento futuro pode ser previsto com certeza absoluta. Toda organização que usar essa tecnologia precisa entender que, como tudo na vida, a tecnologia tem seus limites.

Quais os benefícios da IA preditiva?

Modelos de IA preditiva foram feitos para acelerar decisões e ajudar as empresas a tomar decisões mais bem-informadas e precisas. Ela analisa padrões a faz previsões identificando anomalias nos dados e extrapolando para eventos futuros. Isso pode reduzir o tempo de pesquisa ou estudo de informações, para que as empresas se concentrem mais nas decisões estratégicas.

Quais as aplicações da IA preditiva?

Aplicações para a IA preditiva:

  • Diagnósticos em saúde: a IA preditiva já é usada na assistência médica para ajudar a impedir surtos de doenças e identificar pacientes de alto risco. Ela é cada vez mais usada em diagnósticos, prognósticos e planejamento de tratamentos. A IA faz o diagnóstico analisando pacientes com sintomas e comorbidades semelhantes e correlaciona idade, peso e outras características.
  • Detecção de fraudes: a análise de padrões permite que a IA preditiva identifique possíveis fraudes mais rápido, localizando dispositivos desconhecidos ou acessos em locais diferentes.
  • Previsões financeiras: modelos de IA preditiva obtêm históricos financeiros de grandes conjuntos de dados para prever tendências do mercado mobiliário, riscos e oportunidades de investimento. A IA preditiva melhora a precisão das previsões e expande o alcance das decisões financeiras.
  • Análise do comportamento de clientes: a IA preditiva pode usar dados como histórico e padrões de comportamento de compras do cliente para prever a próxima compra, ajudando as organizações na manutenção de inventários e nas operações de cadeia de suprimentos (o que chamamos de previsão de demanda).

Automação com IA

O objetivo da automação inteligente é economizar tempo e dinheiro e otimizar processos para reduzir desperdícios. Com os avanços das tecnologias de IA, essas funções continuarão se expandindo, porque é possível automatizar processos mais complexos e mais processos de ponta a ponta.

Cada vez mais organizações estão com grandes planos de automação. Leia nosso e-book para saber como acelerar a automação inteligente com IA criativa.

Tabela de tecnologias

Não está conseguindo acompanhar? Confira nossa tabela de tecnologias:

Inteligência artificial (IA)

Imita a inteligência humana para resolver problemas.

IA preditiva

Também conhecida como análise preditiva, usa algoritmos de aprendizado de máquina alimentados por dados históricos para identificar padrões, fazer previsões e prever tendências.

IA criativa

Usa um algoritmo sofisticado para criar conteúdo, como textos, imagens, vídeo e áudio a partir de comandos de linguagem natural.

Aprendizado de máquina (ML)

Ramo da IA que usa dados e algoritmos para imitar funções de aprendizado humanas e melhorar sua precisão com o passar do tempo.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Tecnologia de aprendizado de máquina que sintetiza a linguagem natural humana.

Automação cognitiva

Outro nome da automação inteligente, que imita o comportamento e a inteligência humana para facilitar decisões e realizar tarefas complexas.

Gerenciamento de processos comerciais (BPM)

Ferramenta para empresas automatizarem, gerenciarem e otimizarem seus processos.

Automação robótica de processos (RPA)

Imita capacidades humanas na realização de tarefas.

Automação inteligente (AI)

A AI combina BPM, IA e RPA para automatizar processos. 

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