“A inteligência artificial pode produzir conteúdo original de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana. Isso é possível graças às técnicas de machine learning, que permitem que a máquina ‘aprenda’ com base em um conjunto de dados fornecidos.
Por meio do aprendizado de máquina, a inteligência artificial é capaz de compreender a estrutura de um determinado texto e, a partir daí, produzir um texto similar, mantendo o mesmo nível de qualidade. Isso significa que, com o tempo, a inteligência artificial poderá criar obras literárias inéditas, artigos científicos originais e até mesmo filmes e séries de televisão.
Por enquanto, os resultados são promissores, mas ainda existem alguns limites. A inteligência artificial ainda não é capaz de criar uma obra inteiramente original, a partir do zero. Ela pode, no entanto, produzir conteúdo original a partir de uma base de dados fornecida, o que já é uma importante conquista”.
Conquista essa que abre o conteúdo. Reparou nas discretas aspas e a fonte em itálico que acompanham os três primeiros parágrafos deste texto?
Bem… foi um gerador de conteúdo ativado por Inteligência Artificial que te explicou esse vislumbre das possibilidades que a tecnologia pode alcançar. Bastaram alguns inputs para que a ferramenta criasse o material.
Eu, João, assumo o leme da reflexão sobre o assunto a partir de agora. Porque o fato é que Inteligência Artificial (IA), outrora enredo principal da ficção científica, não é mais tema da imaginação coletiva; já galgou lugar-comum no dia-a-dia.
Do ponto de vista de business, a realidade nunca caberia nas poucas horas de exibição de um filme ou nas páginas de um livro. Inteligência Artificial está transformando questões estruturais de comportamento e práticas de negócios em todos os setores da sociedade, muito mais do que a ideia antropomórfica do escritor Isaac Asimov, em sua icônica obra “Eu, Robô” (1950).
Em 2022, a base científica sobre Inteligência Artificial abrange um vasto ecossistema de acadêmicos e profissionais, que mundialmente colaboram para desenvolver inovações nas áreas de machine learning, deep learning, robótica, redes neurais artificiais e processamento de linguagem natural. Afirmação essa respaldada pelo estudo “Statista In-Depth Report: Artificial Intelligence”.
Machine Learning é sobre capacitar a Inteligência Artificial para aprender com a própria Inteligência Artificial. Com Deep Learning, você programa os caminhos rumo à autoconsciência. Com uma rede neural artificial, você processa os dados da Inteligência Artificial como o cérebro humano. Com o processamento de linguagem natural, a tecnologia torna-se capaz de interpretar texto e se comunicar espontaneamente.
Ao valor do exemplo, de acordo com o relatório “AI In Media, By Application (Gaming, Personalization), And Segment Forecasts, 2022 – 2030”, produzido pela Grand View Research Inc., é previsto que a indústria de IA aplicada para Mídia e Entretenimento atinja aproximadamente um valor de mercado de US$ 100 bilhões até 2030.
O ditado “content is king” nunca fez tanto sentido. Acontece que, no fim do dia, gerar conteúdo relevante e personalizado exige um alto investimento, de capacitação profissional e infraestrutura. Não basta entender onde você quer chegar – mas sim entender como chegar até lá.
Geradores de conteúdo ativados por Inteligência Artificial usam processamento de linguagem natural para escrever da maneira que os humanos escrevem, assim como as redes neurais artificiais para interpretarem dados em camadas visuais.
Mudou o hábito de consumo da tecnologia. Agora é entender o quanto a personalização de conteúdo irá tirar o tato humano da criação. Negligenciar me parece remar para a direção contrária do mercado. Adaptar-se sempre fora uma das habilidades mais graciosas da humanidade.
Uma breve timeline da Inteligência Artificial
A gênese da ciência cognitiva data de 300 a.C. Aristóteles imaginava uma vassoura – sim, o objeto responsável pela limpeza. Por que seria necessário um escravo, ser abjeto da sociedade da época, se o objeto em questão pudesse aprender as funções humanas e realizar o trabalho sozinha?
Claro, uma vassoura não reflete o que conhecemos hoje como Inteligência Artificial, mas é curioso pensar que na democracia grega já eram vislumbradas as primeiras ideias acerca da transferência da consciência humana para algo inumano.
Fato é que apenas na década de 1950, mais de um milênio depois das ideias de Aristóteles, a linha de pensamento começa a tomar forma com bases científicas. A concepção mais próxima do que temos de Inteligência Artificial fora detalhada pela primeira vez em um congresso, pelo professor John McCarthy, da Universidade de Stanford.
Na época, já existiam várias teorias de complexidade, simulação de linguagem, redes neurais e Machine Learning. Ele resolveu dar o nome de Inteligência Artificial para esses sistemas de imaginação humana que usam a ciência da computação.
Alan Turing também é um dos precursores da área. Em sua vasta obra, destaque ao teste de Turing, o qual valida a naturalidade com a qual uma Inteligência Artificial é capaz de se comunicar.
Em 1964, o mundo conheceu o primeiro chatbot da história. O software Eliza foi o primeiro programa para processamento de linguagem natural da história, criado por Joseph Weizenbaum, no laboratório de Inteligência Artificial do MIT.
De lá para cá, tal qual o abismo milenar de Aristóteles para John McCarthy, a sociedade mudou drasticamente, principalmente impulsionada pela curva exponencial da tecnologia.
À efeito de tangibilização, unificando análise preditiva, Internet of Things (IoT) e Inteligência Artificial, o agronegócio consegue aumentar o poderio de produção, sendo mais assertivo com seus recursos. Previsões climáticas e avaliação de tipos de solos e sementes permitem que máquinas autônomas realizem quase todas as atividades de plantio e colheita.
Inteligência Artificial também está por trás da integração de fluxo de trabalho e gestão de processos. Um imperativo para qualquer empresa. Pense em uma cadeia de suprimentos controlada por um único software de gestão, que ajuda a prever demandas e planejar ações propositivas. Praticamente toda a operação fica automatizada.
Hoje, no varejo, é possível conhecer, com exatidão, cada perfil de consumidor. Insumos sem precedentes, disponibilizados através de tecnologias como Big Data e Inteligência Artificial, embasam estratégias para criar campanhas segmentadas, garantindo maior assertividade na hora de converter suas vendas.
São inúmeras as ramificações que a tecnologia já nos apresenta neste término de 2022. Pelo elemento “exponencial” na curva, tendo a setar as expectativas para anos ainda mais prósperos vindo por aí. Cabe a nós discutirmos cada vez mais os dilemas em torno da tecnologia.
A AI como criadora de conteúdo e seus desdobramentos
Tomando o recorte da indústria de IA aplicada para Mídia e Entretenimento, as estruturas de trabalho certamente serão reformuladas. Vivemos a extensão do cognitivo humano.
Adaptar-se é um imperativo inegociável
Bons geradores de texto criam conteúdo original a partir dos inputs dos usuários, usando as informações, o estilo e os padrões de escrita do próprio autor. A ideia por trás desse tipo de solução é capacitar a máquina para analisar contexto, considerar diferenças de linguagem, retirar informações e ponderar sobre os sentidos das frases.
Geradores de imagens por Inteligência Artificial usam de redes neurais artificiais para ensinar softwares a processar dados de uma forma inspirada pelo cérebro humano. Através de deep learning, que usa “neurônios interconectados” em uma estrutura em camadas, a rede neural cria um sistema adaptativo que as inteligências artificiais usam para aprender com os erros e se aprimorar continuamente.
Dessa forma, a humanidade foi capaz de ensinar os caminhos para a tecnologia pintar, gerar uma imagem, modelar ou até mesmo compor uma música. Esses tipos de softwares já existem e estão disponíveis no mercado.
Jasper é um gerador de conteúdo de IA que possui mais de 52 modelos de escrita, esteja você escrevendo uma biografia pessoal, uma legenda de foto do Instagram ou uma descrição de produto para um e-commerce. É uma ferramenta projetada – e comprovada – para converter inputs estratégicos em textos autorais.
Dall-E 2 é um dos geradores de imagens por Inteligência Artificial. A aplicação das redes neurais artificiais utiliza dados estatísticos e cálculos matemáticos para resolução de tarefas na área de computação visual e geração de imagens. Você precisa apenas escrever as palavras-chave daquilo que deseja criar e, pronto, o sistema gera um conjunto de imagens baseado no que foi digitado.
AIVA é um dos geradores de música por Inteligência Artificial. Com poucos inputs na interface do software, você é capaz de compor trilhas sonoras para anúncios, filmes e videogames. A ferramenta permite desenvolver músicas do zero, sem ter que se preocupar com processos de licenciamento.
Talvez a discussão não deva ser tão maniqueísta, de uma coisa sobreposta à outra. Entramos em uma nova era, cujas expressões da nova forma de vida que criamos começam a ganhar mais alarde.
Aos negócios, uma avenida foi aberta para liberar seus produtores para posições mais estratégicas e menos operacionais. Talvez o grande dilema volume versus qualidade tenha encontrado uma solução. Consigo vislumbrar com grande possibilidade um futuro em que geradores de conteúdo ativados por Inteligência Artificial tomem conta de uma produção de tier básica.
Para todo processo que perdemos tempo, deve surgir uma solução que o otimize. A orquestra do ser humano com o ato de criar nunca poderá ser inteiramente replicada em sua originalidade, mas certamente deverá assumir cada vez mais postos no mundo corporativo, à medida que resolve gargalos operacionais em poucos inputs. Não é um processo revolucionário: digamos que seria algo evolutivo.
*João Vitor Chaves é COO e CPTO do G4 Educação, escola de negócios e edtech que traduz as melhores práticas das empresas de alto crescimento para negócios tradicionais.COO e CPTO do G4 Educação e Mentor do programa de formação em Growth.
