Principais conclusões
IA generativa é uma palavra da moda estampada em todos os lugares, desde novos anúncios de smartphones para ferramentas de mídia social. Mas embora o potencial e a novidade tenham colocado a IA generativa no centro das atenções, ela está longe de ser a única ferramenta de aprendizado de máquina que cria um grande impacto na tecnologia. A IA preditiva é, na verdade, uma forma mais antiga de aprendizado de máquina, mas ainda estima-se que haverá um crescimento significativo em 2025. Mas o que é IA preditiva? Qual é a diferença entre IA generativa e IA preditiva e como os dois tipos são usados?
Tanto a IA generativa quanto a IA preditiva são ferramentas de aprendizado de máquina usadas em diversos setores e aplicações diferentes. Mas, enquanto a IA generativa é criada para criar novos conteúdos, a IA preditiva é projetada para analisar dados.
Embora a pessoa média possa escolher entre uma série de diferentes ferramentas de IA generativa para ajudar na produtividade, o software de IA preditiva é usado principalmente por empresas, negócios, saúde e indústrias de pesquisa. Mas embora não seja provável que os indivíduos baixem um aplicativo de IA preditiva em seus smartphones, se você já clicou em um anúncio ou recebeu um alerta automático de fraude bancária, você testemunhou o impacto potencial da IA preditiva.
Veja como a IA generativa e a IA preditiva se comparam e como cada uma delas é usada para diversos propósitos diferentes.
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O que é IA generativa? Aprendizado de máquina para criação
A IA generativa foi projetada para criar algo novo com base em dados anteriores
IA generativa é um tipo de aprendizado de máquina que cria algo novo. Quando o Google Gemini elabora um novo e-mail para você, o DALL-E cria uma “pintura” em aquarela ou o ChatGPT Voice faz um brainstorming de novas ideias, isso é IA generativa em ação.
Usando um grande conjunto de dados de treinamento, a IA generativa aprende como é um e-mail, artigo, imagem ou até mesmo uma conversa comum. Com base nesses dados, a IA generativa pode então fazer suposições sobre padrões e, quando solicitada, criar algo novo. Esse conteúdo recém-gerado é baseado nos padrões dos dados de treinamento, mas não é uma cópia exata.
IA generativa é um termo abrangente que abrange vários tipos de conteúdo gerado por computador. Alguns modelos generativos de IA são projetados para produzir conteúdo escrito, como ChatGPT. Outros são projetados especificamente para criar imagens, gráficos e outros conteúdos visuais, como o DALL-E. A IA generativa também pode funcionar em outras categorias, como música.
Enquanto isso, a IA generativa precisa do envolvimento humano para verificar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros em gerações de imagens, como pessoas com sete dedos.
A maior parte da IA generativa foi projetada para funcionar com um tipo de entrada, por exemplo, um prompt de texto dentro de um chat bot. Uma IA generativa multimodal pode criar algo baseado em mais de um tipo de entrada. Por exemplo, você pode falar, escrever ou enviar uma imagem para o Gemini AI do Google.
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O que é IA preditiva? Aprendizado de máquina para análise de dados
A IA preditiva usa dados históricos para estimar o que acontecerá a seguir
Embora a IA generativa seja indiscutivelmente a palavra da moda tecnológica do ano, a IA preditiva na verdade é muito anterior a ela. A IA preditiva usa conjuntos de dados sobre o que aconteceu no passado para prever quais eventos têm maior probabilidade de acontecer no futuro. Quando você recebe um alerta de fraude do seu banco segundos depois de finalizar a compra em uma loja que é incomum para seus hábitos de compra, você acaba de testemunhar um dos muitos usos da IA preditiva.
A IA preditiva é treinada com base em dados passados para fazer suposições fundamentadas sobre o futuro. Como a IA preditiva não precisa aprender coisas como padrões de fala, ela normalmente usa modelos de treinamento menores do que a IA generativa. Os modelos preditivos de IA são frequentemente treinados para uma tarefa específica, como prever quem tem maior probabilidade de comprar um produto específico. Isso significa que os modelos de IA preditiva são geralmente menores e podem caber em um único dispositivo, em vez da IA generativa, que normalmente requer uma conexão à Internet para acessar servidores de dados grandes demais para caber em um único laptop.
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A IA preditiva e a IA generativa têm usos muito diferentes
A IA generativa está geralmente disponível para indivíduos e empresas
Embora tanto a IA preditiva quanto a IA generativa sejam formas de aprendizado de máquina, elas têm usos muito diferentes. Tanto os consumidores como as empresas podem encontrar alguns benefícios na IA generativa. Embora a pessoa média possa ver a IA preditiva em ação em alertas de fraude bancária e anúncios direcionados, a IA preditiva é usada principalmente por grandes grupos e não por indivíduos, incluindo empresas, pesquisa e saúde.
A IA generativa é usada para criar algo a partir de uma simples entrada do usuário, como:
Por outro lado, a IA preditiva é utilizada para estimar a probabilidade de resultados futuros com base em dados atuais e históricos. Alguns exemplos importantes de IA preditiva em uso incluem:
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A IA generativa tende a precisar de mais envolvimento humano do que a IA preditiva.
A IA preditiva tende a ser uma análise mais automática
Fora dos diferentes usos, uma das maiores diferenças entre a IA generativa e a IA preditiva é a quantidade de contribuição humana que cada uma requer. Os modelos preditivos de IA são muitas vezes construídos com base em dados históricos específicos para serem usados para uma finalidade muito específica. Embora isso faça com que esse tipo de IA ocupe menos memória do computador, também significa que é necessária menos interação humana. O conjunto de dados especificamente adaptado é menos sujeito a erros porque, ao contrário da IA generativa, não é composto de informações aleatórias retiradas da Internet sem verificar a precisão, validade ou sarcasmo da fonte. Em vez disso, é baseado em dados estatísticos e numéricos.
Embora os conjuntos de dados específicos possam tornar a IA preditiva menos propensa a erros, a IA preditiva é apenas isso: uma previsão do que pode acontecer. Embora a IA preditiva tenda a produzir melhores resultados do que uma estimativa aleatória, ela é implementada em casos de uso com o entendimento de que é apenas uma estimativa.
Enquanto isso, a IA generativa precisa do envolvimento humano para verificar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros em gerações de imagens, como pessoas com sete dedos.
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E quanto ao texto preditivo?
Apesar do nome, o texto preditivo realmente gera a próxima palavra
É hora de uma pergunta capciosa sobre as diferenças entre IA generativa e IA preditiva: que tipo de IA é o texto preditivo?
Embora o nome possa levar a maioria a pensar que o texto preditivo é na verdade IA preditiva, esse é um nome impróprio. Sim, a previsão de texto é adivinhar qual será sua próxima palavra enquanto você digita o texto ou e-mail. Mas a previsão de texto também gera a próxima palavra para você. É semelhante a digitar meia frase no ChatGPT e pedir ao chatbot para gerar as próximas palavras, só que isso está incluído em ferramentas como e-mails e mensagens de texto. Grammarly, uma ferramenta de escrita que faz sugestões preditivas de texto, bem como correções gramaticais e ortográficas, é considerada uma ferramenta de IA generativa, em vez de preditiva.
A IA generativa e a IA preditiva são programas de aprendizado de máquina, mas a IA generativa se destina a criar algo novo, onde a IA preditiva é feita para analisar dados existentes para melhor estimar possíveis padrões futuros.
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