Além do ChatGPT, o futuro da IA generativa para empresas está gerando grandes disrupções
Introdução: O futuro da IA generativa para empresas está transformando a maneira como ela opera, analisando grandes quantidades de dados e gerando novas ideias. Tem o potencial de mudar a forma como as empresas interagem com os clientes, criam produtos e tomam decisões. À medida que a IA generativa avança, mudanças mais disruptivas no cenário de negócios podem ser antecipadas nos próximos anos.
O chatbot ChatGPT representa um divisor de águas na história da IA generativa porque pode fornecer conversas semelhantes às humanas sobre uma ampla gama de tópicos e ajudar na solução de problemas de software e hardware. A IA generativa está causando estragos e levando a novas ferramentas de IA generativa para elevar o nível da tecnologia assistiva, apesar da popularidade crescente do ChatGPT. No entanto, os aplicativos corporativos de IA generativa vão muito além do ChatGPT. As ferramentas de IA generativa mais amplamente usadas incluem Murf, Assbly AI, DALL.E-2, StockAI, Jasper, etc. Essas ferramentas são as primeiras a adotar a tecnologia de IA generativa. Portanto, a inovação da IA resulta em vários casos de uso de IA generativa.
Destes, alguns estão listados abaixo:
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IA generativa em saúde e descoberta de medicamentos
A IA generativa é hábil no desenvolvimento de hipóteses e conceitos para pesquisas médicas. Até 2025, a tecnologia de IA generativa será responsável pela descoberta de mais de 30% de novos medicamentos e materiais. O uso de IA generativa na descoberta de medicamentos resulta em economia significativa de custos. De acordo com um estudo de 2010, o custo médio de desenvolvimento de um medicamento, desde a descoberta até o mercado, é de US$ 1,8 bilhão. Os custos de descoberta de medicamentos representaram cerca de um terço dos custos totais, e o processo levou de três a seis anos. A IA generativa já foi usada para projetar medicamentos para vários usos em alguns meses, fornecendo à indústria farmacêutica oportunidades significativas para reduzir os custos e prazos de descoberta de medicamentos.
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IA generativa em ciência de materiais
A IA generativa tem um impacto nas indústrias ao criar novos materiais com propriedades físicas específicas. O processo, conhecido como design inverso, define as propriedades necessárias e encontra materiais que provavelmente possuem essas propriedades, em vez de confiar no acaso para encontrar um material que as possua. Como resultado, são descobertos materiais que são mais condutores, magnéticos ou resistentes à corrosão. O processo, conhecido como design inverso, define as propriedades necessárias e encontra materiais que provavelmente possuem essas propriedades, em vez de confiar no acaso para encontrar um material que as possua.
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IA generativa em dados sintéticos
A IA generativa é um método de produção de dados sintéticos, que é um tipo de dados derivados de observações diretas do mundo real sem identificar as fontes específicas desses dados. Isso garante a privacidade das fontes de dados usadas para treinar o modelo. Dados de saúde, por exemplo, podem ser gerados artificialmente para pesquisa e análise sem revelar a identidade dos pacientes cujos registros médicos foram usados para garantir a privacidade.
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IA generativa na interação com o cliente
A IA generativa pode responder a consultas com mais eficiência, direcionar os usuários de maneira inteligente para produtos e serviços adequados e melhorar significativamente a jornada do cliente a ponto de ser um diferencial. Ao organizar jornadas personalizadas, oferecer descontos personalizados com base em dados históricos e criar conteúdo que ressoe com eles, a IA generativa pode analisar os dados do cliente e gerar recomendações e ofertas personalizadas de produtos para compradores individuais. Os varejistas podem se beneficiar disso aumentando as vendas e a fidelidade do cliente.
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IA generativa no design de chips
A IA generativa pode otimizar a colocação de componentes no design de chips semicondutores, encurtando o ciclo de vida de desenvolvimento do produto de semanas para horas. O aprendizado por reforço (uma técnica de aprendizado de máquina) pode ser usado pela IA generativa para otimizar o posicionamento de componentes no design de chips semicondutores (planejamento), reduzindo o tempo de ciclo de vida de desenvolvimento de produtos de semanas para horas com especialistas humanos.
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IA generativa no desenvolvimento de produtos
O conteúdo é rei, mas isso se deve em parte ao quão difícil pode ser gerar um fluxo constante dele. Gerar textos de marketing, resumir documentos extensos e até escrever comunicações são excelentes aplicativos de negócios para IA generativa. Quem cria conteúdo pode se beneficiar de uma solução inteligente como o ChatGPT para complementar seu fluxo de trabalho.
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IA generativa no suporte empresarial
Apesar da expansão da economia da informação, a organização eficaz da informação permanece indefinida. O ChatGPT ou outra ferramenta de IA conversacional pode ser usada como back-end de um concierge de suporte empresarial. Os chatbots já existem, mas o ChatGPT tem potencial para mudar o jogo.
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Design generativo de peças
A inteligência artificial permite que as indústrias projetem peças otimizadas para atender a metas e restrições específicas, como desempenho, materiais e métodos de fabricação. As indústrias de manufatura, automotiva, aeroespacial e de defesa podem usar IA generativa para projetar peças otimizadas para atender a metas e restrições específicas, como desempenho, materiais e métodos de fabricação. Por exemplo, os fabricantes de automóveis podem usar o design generativo para criar designs mais leves, o que os ajudará a atingir seu objetivo de tornar os carros mais eficientes em termos de combustível.
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