Como foi mencionado no artigo anterior, com certeza haverá um crescimento considerável na utilização de IA´s generativas ao longo do tempo, propiciando novas formas de fazer negócios, mas também gerando impactos na forma de trabalho atual.

A IA Generativa tem um impacto significativo nos negócios, em particular nas áreas de marketing e publicidade.

Ao criar novas imagens, vídeos ou textos, a IA Generativa pode ajudar as empresas a criar conteúdo mais envolvente e personalizado para seus clientes. Isso pode levar a um aumento nas vendas e na fidelidade do cliente.

Além disso, a IA Generativa pode ser usada para criar novos produtos e serviços. Por exemplo, a IA Generativa pode ser usada para gerar novos designs de moda ou novas receitas culinárias. Isso permite que as empresas criem novos produtos exclusivos e diferenciados que possam atrair um público mais amplo.

A IA Generativa também pode ser usada para melhorar a eficiência dos processos de negócios. Por exemplo, a IA Generativa pode ser usada para gerar modelos de previsão de vendas mais precisos, o que pode ajudar as empresas a gerenciar melhor seus estoques e seus recursos financeiros.

Como uso no mercado financeiro, a Inteligência artificial generativa (IA), os sistemas autônomos e a computação que aprimora a privacidade são três tendências tecnológicas que ganharão força nos serviços bancários e de investimento, de acordo com o Gartner. Essas tendências continuarão a crescer nos próximos dois a três anos, contribuindo para o crescimento e transformação das organizações de serviços financeiros.

A consultoria prevê que 20% de todos os dados de teste para casos de uso voltados para o consumidor serão gerados sinteticamente até 2025. A IA generativa aprende uma representação digital de artefatos a partir de dados e gera novas criações inovadoras que são semelhantes ao original, mas não o repetem.

Em serviços bancários e de investimento, a aplicação de redes adversariais generativas (GANs) e geração de linguagem natural (NLG) podem ser encontradas na maioria dos cenários para detecção de fraudes, previsão de negociação, geração de dados sintéticos e modelagem de fatores de risco. Essa tecnologia tem potencial devido à sua capacidade de levar a personalização a novos patamares.

Desafios da IA Generativa

Embora a IA Generativa tenha muitos benefícios para as empresas, ela também apresenta desafios significativos.

Um desses desafios é o treinamento de modelos. Os modelos de IA Generativa exigem grandes quantidades de dados de treinamento e recursos de computação, o que pode ser caro para as empresas menores.

Além disso, a IA Generativa pode apresentar riscos de privacidade e segurança. Por exemplo, se um modelo de IA Generativa for treinado em dados pessoais, pode ser possível gerar novos dados que revelem informações confidenciais sobre os indivíduos.

As empresas devem garantir que seus modelos de IA Generativa sejam treinados em dados éticos e que protejam a privacidade dos indivíduos.

Acompanhe o próximo post que falará sobre o impacto da IA Generativa no mercado de trabalho.

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