Você sabe a
diferença entre a inteligência artificial tradicional e a IA generativa? Essa é
uma questão importante que define como nós, profissionais, podemos usar todas
as potencialidades dessa tecnologia sem medo de abandonar qualquer aspecto
humano do nosso trabalho.
De forma bem simples,
a IA tradicional classifica, recomenda ou detecta padrões com base em regras
aprendidas. Um exemplo é o "machine learning”, um conjunto de comandos que
permite que uma máquina ou um sistema “aprenda” com dados e melhore sua rotina,
até mesmo fazendo ajustes e tomando decisões para aquela operação em
especial.
Já a IA generativa
cria um texto, uma imagem, um filme, uma programação para um aplicativo, etc.,
a partir de uma ideia que o usuário descreve, aproveitando bases de dados
gigantescas que estão disponíveis na internet ou que foram selecionadas pelas
empresas criadoras das ferramentas.
É por isso que
muitas criações com IA generativa ainda carregam traços, características e
elementos de obras existentes. São padrões detectados durante o treinamento das
ferramentas e que são ajustados em certos parâmetros. É assim que funciona o
ChatGPT, o Gemini, o DeepSeek, o Veo3 e tantas outras.
A IA generativa
ainda pode realizar uma tarefa complexa, como se dominasse um software ou
aplicativo dedicado. Por exemplo, organizar em uma planilha uma lista de
fornecedores com diversas observações ou qualificações, o que demandaria horas
de atenção e conferência de um ser humano.
Por isso,
precisamos estabelecer corretamente que a IA não aprende como nós, humanos,
aprendemos. A IA reconhece regras e padrões e, após receber um pedido, ou um
prompt do usuário, gera uma resposta calculando a entrega pelo funcionamento de
um software, ou a imagem, o código ou a sequência de palavras mais prováveis a
partir dos bancos de dados onde essa inteligência artificial foi
treinada.
Quanto maior a
quantidade e a qualidade dos dados, melhor será a resposta.
Ao mesmo tempo, o
usuário também receberá respostas mais aceitáveis e úteis se fizer perguntas
melhores. Ou seja, aprendendo a construir prompts mais complexos e objetivos,
que levem a ferramenta de IA a elencar os elementos corretos e com maior
probabilidade de atender ao pedido.
Por isso, gosto de dizer que ferramentas de IA são apoio, não atalho. A IA prevê códigos e palavras, mas não checa fatos.
O
profissional não pode terceirizar seu senso crítico, sua criatividade e muito
menos a sua responsabilidade. A IA é uma ferramenta excelente para acelerar
testes e refinar ideias, mas nunca para fazer um julgamento. A criação inicial,
que define o prompt, assim como as decisões críticas e a validação final, são
humanas por natureza
Henrique Calandra - fundador do WallJobs, empresa de tecnologia brasileira que oferece soluções automatizadas para contratos de estágio, autor do livro “Inteligência Artificial Generativa para Iniciantes", e palestrante de grandes ecossistemas como InovaBRA e Distrito.
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