Estratégias eficazes para a implementação de IA generativa nos negócios

Se você ainda não pensou em implementar a IA generativa em sua organização... você deveria! 💁🏻

De acordo com as previsões, o setor de IA generativa deverá se transformar em um uS$ 356 bilhões até 2030. 🤯

Independentemente do que estiver em sua lista de verificação - economizar tempo e custos significativos ou reduzir a dependência de recursos humanos -, os modelos de IA geradora ajudam você a conseguir isso, aproximando-o de seus objetivos comerciais maiores. 🎯

Curioso para saber mais? Continue lendo enquanto exploramos o mundo da IA generativa e seus casos de uso, e veja as várias maneiras pelas quais ela pode aumentar sua eficiência operacional. Vamos começar! 💃🏻

Implementando a IA generativa: resumo de 60 segundos

1. Identificação de possíveis casos de uso
   2. Prototipagem
      3. Desenvolvimento
         4. Implementação
            5. Possíveis desafios na implementação
               6. Práticas recomendadas a serem seguidas ## O que é IA generativa?

A inteligência artificial generativa (ou gen AI, como é comumente conhecida) é uma tecnologia de IA que utiliza processamento de linguagem natural (NLP), técnicas de aprendizado de máquina e processamento de imagens para identificar padrões subjacentes em dados existentes e gerar respostas e novos conteúdos.

Vamos lhe dar um exemplo.

Digamos que você tenha iniciado um negócio on-line. Tudo está pronto: seu site, loja de comércio eletrônico, etc. Mas quando você estava prestes a entrar no ar, percebeu que não havia criado nenhuma descrição de produto. 😥

É aí que os modelos de IA generativa, como ChatGPT, Google Gemini, Claude ou Llama, entram em ação. Eles só precisam de seus dados básicos de entrada - como o nome do produto, os recursos, o custo etc. - e pronto. Em segundos, essas ferramentas gerarão descrições de produtos envolventes e otimizadas para SEO que refletem a USP do seu produto, da mesma forma que a cópia de qualquer redator experiente faria. ✍️

De fato, os 'textos' não são tudo. Ferramentas de IA de gênero também geram vários outros conteúdos, como áudio, vídeo, imagens, designs, códigos de software e até mesmo dados sintéticos. E não, não é mágica. 🪄

Em sua essência, a IA generativa é alimentada por três modelos de aprendizagem profunda: VAEs (Variational Autoencoders), GANs (Generative Adversarial Networks) e Transformers:

• Autoencodificadores variacionais (VAEs): Os VAEs são o modelo mais fundamental dos três. Eles usam redes neurais para aprender padrões a partir de dados de treinamento, compactando-os em uma forma mais simples. Em seguida, eles expandem os mesmos para gerar novos dados
• Redes Adversárias Generativas (GANs): As GANs são versáteis. Elas combinam duas redes neurais treinadas em dados do mundo real para gerar conteúdo altamente realista, como áudio, vídeo, imagens etc.
• Transformadores: Os transformadores são usados principalmente para tarefas de linguagem natural. Eles processam grandes quantidades de dados textuais para aprender padrões de linguagem e contexto para gerar textos coerentes

Portanto, quando você precisa de um conteúdo, qualquer um desses três componentes faz a mágica! 🧙

Leia também: ChatGPT vs. ClickUp

Casos de uso principais de IA generativa

Há várias possibilidades de implementação de IA generativa em uma organização.

Geração de conteúdo

Quase 82% dos profissionais de vendas usam IA generativa para a criação de conteúdo, e você também deveria.

Quer se trate de conteúdo longo, como blogs e artigos, ou de materiais de marketing curtos, como descrições de produtos e textos para mídias sociais, as soluções de IA generativa geram todos os tipos de conteúdo escrito, tudo graças aos seus recursos de processamento de linguagem natural.

Design gráfico

Ferramentas de IA generativa, como Stable Diffusion e Midjourney, estão rompendo barreiras para a geração de texto para imagem.

Insira um prompt de texto descritivo e veja como essas ferramentas geram imagens exclusivas e de alta qualidade a partir do zero. Você pode usá-las para criar logotipos, visuais de mídia social, pôsteres para campanhas de marketing e outros elementos gráficos instantaneamente.

Bônus: Aumente a qualidade dos seus resultados gerados por IA - aproveite ClickUp RISEN e saiba como criar prompts de IA ricos em contexto em 5 etapas simples! ⚡

Desenvolvimento de produtos

Há várias tarefas de alto esforço envolvidas no desenvolvimento de um produto.

As ferramentas de IA de geração automatizam a maioria delas. Se você deseja identificar tendências em diferentes produtos ou gerar insights sobre o desempenho de um produto específico, essas ferramentas complementam seus esforços. Elas também o ajudam a ter ideias de novos produtos e a depurar seu código.

Atendimento ao cliente

Os chatbots e assistentes virtuais gerados por IA oferecem resolução instantânea e precisa para as dúvidas dos clientes. Eles respondem a perguntas, solucionam problemas comuns e recomendam produtos - para que os agentes humanos possam se concentrar em problemas complexos e na satisfação do cliente.

Isso permite que as empresas respondam mais rapidamente e aumentem o atendimento e a satisfação do cliente.

📚 Leia mais: Como usar IA para marketing (casos de uso e ferramentas) Etapas para uma implementação bem-sucedida de IA generativa

Está pensando em implementar a IA generativa? Siga as etapas abaixo!

Passo 1: Entenda o problema e identifique possíveis casos de uso

A IA generativa tem bilhões de implementações. Mas usá-la para todas as tarefas complica as coisas em vez de simplificá-las. Problemas como inconsistência de resultados, imprecisão e vulnerabilidade de dados aumentam rapidamente.

Portanto, escolha cuidadosamente o problema que você deseja resolver com essa tecnologia. Em seguida, liste e priorize as tarefas ou operações em que a implementação da IA generativa afeta significativamente a eficiência, o custo e a escalabilidade.

Dica profissional: Se esta é a primeira vez que você está usando um modelo de IA generativa, sugerimos automatizar primeiro as tarefas de baixo risco, como entrada de dados, agendamento de reuniões, gerenciamento de calendário etc. Isso minimiza o risco e, ao mesmo tempo, o familiariza com o modelo. Isso minimiza os riscos e o familiariza com a tecnologia. Além disso, permite que você explore mais implementações à medida que aumenta a escala.

Etapa 2: estágio de prototipagem

É hora de criar protótipos de um modelo de IA de gênero que resolva com eficiência o problema identificado. Há três etapas principais nesse estágio:

#1: Coleta de dados

A primeira etapa na criação de qualquer modelo de IA é a coleta de dados - em palavras mais simples, a coleta dos dados que serão usados para treinar e testar o modelo. Isso é fundamental, pois permite que o modelo de IA identifique padrões e tendências com base nos quais ele gerará resultados.

Portanto, comece por identificar as fontes de dados relevantes, que podem ser plataformas de mídia social, mecanismos de pesquisa, páginas da Web ou dados da sua própria empresa. Depois de fazer isso, colete uma variedade de dados estruturados e não estruturados de alta qualidade.

Como os dados não sequenciais e sequenciais coletados são brutos, você deve fornecer contexto adicional para aprimorar a precisão e a eficácia gerais do seu modelo de IA generativa. É aqui que a rotulagem de dados entra em ação.

A rotulagem de dados refere-se à atribuição de tags ou anotações contextuais aos dados. Algumas técnicas populares de rotulagem de dados são crowdsourcing, aprendizagem ativa e aprendizagem por transferência.

#2: Pré-processamento de dados

É importante garantir que os dados que você alimenta seu modelo de IA generativo sejam consistentes e precisos. Portanto, uma vez concluída a rotulagem dos dados, faça o pré-processamento dos dados para torná-los consistentes, sem ruídos e relevantes.

Para pré-processar os dados, comece com a limpeza de dados. Pegue os dados brutos e elimine aqueles com valores ausentes, imprecisões ou duplicatas.

As técnicas de aumento de dados e tokenização também aumentarão o tamanho, a diversidade e a qualidade dos dados.

Em seguida, divida os dados pré-processados em três categorias: **Use o conjunto de dados de treinamento para treinar o modelo de IA generativo, o conjunto de dados de validação para ajustar seu desempenho e o conjunto de dados de teste para testar a viabilidade e a eficácia do modelo final.

#3: Seleção de algoritmos apropriados

Há uma variedade de algoritmos de IA de gênero para escolher. No entanto, escolher o mais adequado é muito importante, pois isso afetará a qualidade e a precisão do resultado.

Portanto, depois de segregar os dados, escolha o melhor algoritmo com base no seu problema, na estrutura de aprendizagem profunda selecionada e nos requisitos de computação.

Além disso, avalie o desempenho dele em seus dados pré-processados para garantir a máxima adequação.

**Allen Newell, Herbert A. Simon e Cliff Shaw inventaram o primeiro programa de inteligência artificial verdadeiro, o Logic Theorist, no final de 1955!

## *Etapa 3: Fase de desenvolvimento

A esta altura, você já terá um protótipo do seu modelo de IA gen pronto. Então, vamos passar para a fase de desenvolvimento e começar a construir o modelo. Se executada com perfeição, essa fase garantirá que seu modelo de IA gen seja eficiente, robusto e esteja pronto para implementação de longo prazo.

A fase de desenvolvimento envolve principalmente:

• Escolher a opção correta de armazenamento de dados
• Escolher estruturas de processamento de dados adequadas
• Projetar e otimizar o código
• Implementação de técnicas de computação em nuvem para lidar com grandes volumes de dados e solicitações de consulta
• Containerização de dados e código em diferentes ambientes
• Implementação de cache de dados

Dado o número de etapas complexas e demoradas nessa fase, é fácil que o mau gerenciamento e a ineficiência se infiltrem no processo. Mas não se você usar ClickUp .

Uma ferramenta de gerenciamento de trabalho completa, o ClickUp inclui vários recursos e funcionalidades que ajudam você e sua equipe a garantir a máxima eficiência durante a criação do modelo de IA generativo. Aqui estão alguns deles:

Tarefas do ClickUp

Gerencie grandes projetos com pequenos esforços com a ajuda do ClickUp Tasks

Use Tarefas do ClickUp para gerenciar todas as tarefas de desenvolvimento com perfeição.

Acompanhe o progresso das tarefas, atribua tarefas, ajuste prioridades e visualize seu trabalho para garantir uma execução bem-sucedida.

Como ele também ajuda:

• Ative as notificações personalizadas para se manter atualizado
• Definir tarefas recorrentes para o trabalho de rotina
• Atribuir comentários para comunicação orientada por ações

Visualizações do ClickUp

Colabore com sua equipe nas visualizações do ClickUp para nunca perder nada

Precisa de ajuda para gerenciar a colaboração da equipe? Visualizações do ClickUp é sua solução!

Visualize e gerencie todo o seu fluxo de trabalho com mais de 15 visualizações de forma abrangente em um só lugar. Verifique o status do projeto em qualquer formato de sua escolha - lista, tabela, gráfico de Gantt ou calendário - para alinhar os esforços da equipe com eficiência!

**Como isso também ajuda

• Personalizar layouts para atender às necessidades do projeto
• Agrupar tarefas por responsável, prioridade ou status
• Alternar entre tipos de visualização sem esforço

ClickUp Docs

Compartilhe, solicite, sugira - faça tudo em um local central com o ClickUp Docs

Use Documentos do ClickUp para colaborar com sua equipe e compartilhar ideias, insights e sugestões de forma centralizada para minimizar os ciclos de feedback.

Organize todos os detalhes em documentos aninhados para transformá-los em sua base de conhecimento definitiva para o desenvolvimento de IA de gênero.

**Como isso também ajuda

• Permitir a coedição da equipe em tempo real
• Rastrear versões de documentos para atualizações organizadas
• Incorporar multimídia para obter um conteúdo mais rico
• Compartilhe em seu espaço de trabalho ou publicamente com links seguros

Rastreamento de tempo do ClickUp

Certifique-se de que sua equipe seja sempre produtiva e eficiente com o ClickUp Time Tracking

Verifique de perto a contribuição e a eficiência de cada membro da equipe com o Rastreamento de tempo do ClickUp .

Você pode usá-lo para controlar o tempo gasto em uma tarefa, definir estimativas, enviar lembretes e visualizar relatórios para obter o máximo de produtividade.

**Como ele também ajuda

• Gerar planilhas de horas para manter registros precisos
• Identificar oportunidades para aumentar a eficiência
• Sincronizar com ferramentas externas para obter dados consolidados

ClickUp Dashboards

Visualize todo o seu fluxo de trabalho e receba insights para facilitá-lo com os ClickUp Dashboards

Verifique o progresso geral de cada equipe envolvida no desenvolvimento de IA de gênero com a ajuda do Painéis do ClickUp .

Você pode priorizar o trabalho, verificar a produtividade, gerenciar a carga de trabalho, receber insights e visualizar o status do projeto, tudo na ponta dos dedos.

**Como isso também ajuda

• Adicionar widgets para obter insights de dados personalizáveis
• Acompanhar as principais métricas de desempenho em tempo real
• Filtrar dados para se concentrar em métricas específicas

Etapa 4: Implantação

Viva! Depois de toda a prototipagem e desenvolvimento, seu modelo de IA de geração está finalmente pronto para ser implantado. É quando o modelo é implantado em um ambiente de produção e pode ser usado por seus funcionários e/ou clientes.🥳

Agora você pode implementar a IA generativa em seu local de trabalho, embora, convenhamos, seja um processo bastante demorado. Então, por que não escolher soluções mais simples, inovadoras e prontamente disponíveis, como ClickUp Brain ?

Automatize tarefas e introduza eficiência em seu fluxo de trabalho com o ClickUp Brain

Uma poderosa solução de IA generativa do ClickUp, o Brain é a ferramenta definitiva para todos os requisitos de automação. Algumas maneiras de implementar o ClickUp Brain em seu fluxo de trabalho incluem:

• Escrita e gerenciamento de conteúdo: Gerar automaticamente esboços, gerenciar cronogramas de conteúdo e marcar colaboradores para agilizar a produção de conteúdo ✅
• Atribuição de tarefas do projeto: Sugira membros da equipe para tarefas com base no conjunto de habilidades e na disponibilidade e atribua funções automaticamente para economizar tempo ✅
• Organização de documentos: Classifique automaticamente os documentos por projeto, equipe ou data, facilitando a localização de arquivos sem organização manual ✅
• Análise de dados: Analise os dados do projeto e forneça insights para apoiar a tomada de decisões
• Gerenciamento de tarefas: Crie, atualize e recupere uma tarefa e seus detalhes relacionados, acompanhe o status e envie atualizações automáticas de progresso
• Respostas de suporte ao cliente: Forneça respostas prontas para perguntas frequentes, encaminhe as consultas para o membro certo da equipe e registre os tíquetes de suporte com eficiência ✅

Isso não é tudo - além de ser poderoso, o ClickUp Brain também é fácil de usar e acessar. Na verdade, ele é totalmente integrado à plataforma de gerenciamento de projetos do ClickUp, portanto, você obtém uma solução completa. Não é necessária nenhuma implementação separada!

*Leia também:📚 O ClickUp Brain é um software de gerenciamento de projetos Como integrar a IA em um site

Por que a IA generativa é essencial para sua empresa

Desde impulsionar iniciativas estratégicas até ajudar nos detalhes do dia a dia, os modelos de IA generativa são capazes de contribuir para o crescimento dos negócios em todas as capacidades. 📶

Aqui estão algumas de suas vantagens:

Criatividade aprimorada

Suponha que você finalmente consiga montar uma equipe criativa sólida após anos de tentativas e erros. Mas, por outro lado, isso garante que não haverá bloqueios criativos? Mesmo após os melhores esforços, haverá dias em que você terá uma queda na criatividade. 🤕

Ter a IA generativa integrada ao seu sistema criativo lhe dá um sistema de backup sem falhas. Graças às redes neurais e aos algoritmos avançados, esses modelos de IA generativa ajudam você a ter novas ideias, expandir as incompletas e criar novos conteúdos - escritos, visuais e de áudio - do zero. ✨

Hiperpersonalização

Antes da existência dos modelos de IA generativa, os mecanismos de busca eram a nossa referência para tudo. Entretanto, a melhor parte que diferencia os dois é a quantidade de personalização.

Digamos que você queira sugestões para suas próximas férias. Enquanto o Google recomenda alguns lugares populares, uma ferramenta de IA generativa analisará detalhes como suas preferências, seu orçamento e seu histórico de viagens anteriores para lhe dar recomendações personalizadas.

Imagine o número de maneiras possíveis de uma empresa aproveitar isso. Desde a melhoria da qualidade de cada interação com o cliente até a criação de produtos e serviços personalizados que podem ser ampliados - o céu é o limite com a IA generativa! 🦸

Melhor tomada de decisões

A análise de dados de produtos e desempenho é essencial para que sua empresa continue inovando e crescendo. No entanto, não é viável para todas as empresas - especialmente as menores - ter uma equipe dedicada à análise de dados. O meio termo? IA generativa!

Milhares de redes neurais multicamadas permitem que esses modelos de IA interpretem e analisem dados vastos para identificar tendências, padrões e correlações que somente analistas e pesquisadores experientes costumam fazer. Isso ajuda as empresas a tomar decisões informadas e aprimorar suas estratégias, oferecendo insights acionáveis. 🤩

Melhoria do atendimento ao cliente

Brindes e descontos são ótimos. No entanto, se você deseja manter a satisfação do cliente, não pode comprometer a resolução de consultas 90% dos clientes concordam .

No entanto, a resolução precisa de consultas em um prazo aceitável exige muito esforço e coordenação. Você precisa de uma estrutura de atendimento ao cliente supereficiente com um base de conhecimento centralizada e uma equipe ágil e responsiva.

Nesse sentido, a IA generativa é uma solução econômica. Os chatbots de IA e os assistentes virtuais podem entender as consultas e fornecer resoluções relevantes a partir de sua base de conhecimento.

Além disso, como essa tecnologia pode funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem tempo de inatividade, você poderá responder aos clientes o tempo todo. Isso também agiliza a resolução de consultas, aumentando ainda mais a satisfação do cliente. 😊

Eficiência aprimorada

Em média, um funcionário gasta mais de 50% de suas horas de trabalho realizando tarefas repetitivas, como entrada de dados, criação de documentos, etc.

Se isso o faz lembrar de sua força de trabalho, você deve ficar alarmado. Veja por quê:

Essas tarefas não requerem nenhuma habilidade ou conhecimento especializado. Se os funcionários estiverem constantemente ocupados com elas, você estará desperdiçando o potencial deles, que poderia ser utilizado para realizar tarefas que exigem obrigatoriamente o conhecimento humano. Eventualmente, isso se torna o principal motivo pelo qual as organizações não conseguem obter eficiência em suas operações.

Entretanto, as implementações de IA generativa evitam isso. Os recursos de IA generativa permitem que você utilize seus recursos humanos e maximize a eficiência organizacional, automatizando todas as tarefas repetitivas que reduzem a produtividade da sua força de trabalho.

Isso não é tudo - ferramentas como o ClickUp levam essa iniciativa um passo adiante. 🥳

Gerencie as automações de IA e crie automações personalizadas usando o ClickUp Automations

Com Automações do ClickUp gerencie sem esforço toda a sua automação de IA em um só lugar, seja ela relacionada ao gerenciamento de projetos, marketing ou qualquer outra função comercial.

O ClickUp também fornece acesso a uma série de modelos de automação predefinidos que permitem atribuir tarefas, publicar comentários e acompanhar o status de cada tarefa automatizada de forma abrangente. 🏆

Escalabilidade

Um problema comum enfrentado por organizações em crescimento é a escala. Como crescer sem perder a eficiência? A resposta está na IA generativa.

Os modelos de IA ajudam sua empresa a expandir os negócios sem aumentar os custos, automatizando processos e melhorando os insights dos dados. Além disso, as ferramentas de IA como o ClickUp aumentam e diminuem com você, para atender às suas necessidades em constante mudança.

📚 Leia mais: IA para gerenciamento de tempo: Casos de uso e ferramentas para planejamento inteligente do tempo

Desafios na implementação de IA generativa

Sim, os modelos de IA generativa são capazes de transformar seus negócios. No entanto, eles também têm seu quinhão de falhas.

Portanto, se sua organização nunca usou IA generativa - ou qualquer modelo de IA - antes, aqui estão algumas considerações importantes que você deve levar em conta antes de começar:

Falta de qualidade dos dados

Os modelos de IA generativa utilizam grandes conjuntos de dados de treinamento para criar conteúdo. A qualidade e a correção das respostas de seu modelo de IA dependerão da qualidade desses dados de treinamento.

Preocupações éticas

O uso de IA pelas organizações pode levantar preocupações sobre transparência e o potencial de uso indevido. Sem diretrizes claramente definidas para o uso responsável da IA, a organização pode enfrentar desconfiança e questões éticas.

Privacidade e segurança

Os modelos de IA geradora dependem de conjuntos de dados enormes e variados, incluindo dados pessoais, financeiros, médicos, comportamentais e gerados pelo usuário. Esse alto nível de uso de dados os torna vulneráveis a riscos como acesso não autorizado e vazamentos de dados, levantando sérias preocupações de privacidade e segurança de dados.

Potencial de viés

Garantir dados de treinamento de alta qualidade é fundamental para o treinamento de algoritmos de IA generativos.

Se eles refletirem qualquer tipo de preconceito - de gênero, cultural, racial etc. -, o resultado gerado por esses modelos também será o mesmo.

Fato curioso: Em um 2023 pesquisa realizada pela Applause para obter insights sobre as experiências dos usuários com serviços de IA generativa, aproximadamente 47% dos entrevistados disseram que receberam dados tendenciosos! 🤔

Perda de precisão

Ao usar modelos de IA generativa, você deve garantir que seus dados de entrada sejam detalhados e precisos se quiser que seu resultado seja livre de erros. Dito isso, o conteúdo gerado por IA ainda pode ser errôneo, e é por isso que muitas vezes é considerado não confiável e requer supervisão humana.

Melhores práticas para implementação de IA generativa

Agora que você conhece as possíveis desvantagens associadas à implementação da IA generativa, aqui estão algumas dicas para superá-las e aumentar a produtividade em seu local de trabalho e a eficiência:

Priorize a segurança dos dados ✅

A implementação de IA generativa em qualquer processo de negócios geraria preocupações com a privacidade e a segurança dos dados.

Para evitar isso, aplique protocolos de segurança robustos. Implemente medidas como criptografia de dados, anonimização de dados e acesso restrito. Incentive a conformidade com padrões de segurança de dados como GDPR e HIPPAA.

Essas medidas protegem você e seus clientes contra violações de segurança cibernética e, ao mesmo tempo, aumentam a confiança do usuário.

Planeje a supervisão humana ✅

Como dissemos anteriormente, a qualidade do resultado de qualquer solução de IA generativa baseia-se na qualidade e na precisão de seus dados de treinamento.

Embora seja sempre melhor treinar o modelo de IA generativa em dados de qualidade superior para evitar isso, esse processo requer tempo e conhecimento técnico.

Felizmente, planejar a supervisão humana é uma maneira mais fácil e relativamente mais rápida de garantir que seu resultado seja sempre impecável. Certifique-se de que tudo o que for gerado pelo modelo de IA generativo seja completamente revisado antes da implementação.

Comece pequeno ✅

Comece com implementações limitadas e amplie gradualmente quando tiver provas suficientes do conceito.

Para começar, você pode automatizar tarefas recorrentes que não exijam atenção aos detalhes, como entrada de dados, digitalização de documentos, determinadas respostas a e-mails (por exemplo, e-mails fora do escritório), rastreamento de pedidos, respostas básicas a perguntas frequentes etc.

Quando o processo se adaptar a essa mudança, amplie e automatize tarefas mais complexas, liberando todo o potencial da IA de geração.

Tenha um roteiro e uma política de IA transparentes ✅

Defina os objetivos comerciais para a implementação da IA e compartilhe-os com todas as partes interessadas. Desenvolva diretrizes claras para o desenvolvimento e a implantação da IA e treine seus funcionários sobre o uso responsável da IA.

Crie confiança adotando uma IA explicável. Além disso, avalie continuamente o impacto das iniciativas de IA e ajuste a estratégia conforme necessário.

📚 Leia mais: Como superar os desafios comuns de IA

Tendências futuras em IA generativa

A IA generativa é uma tecnologia poderosa que está continuamente melhorando e evoluindo em um ritmo acelerado. Aqui estão algumas tendências e possibilidades que você deve esperar ver no cenário da IA generativa nos próximos anos.

Aprimoramento da IA multimodal

Atualmente, os modelos de IA generativa só compreendem informações de uma modalidade (em palavras mais simples, tipo de dados, como texto, áudio, imagem etc.) por vez.

No entanto, no futuro, a IA será capaz de processar e compreender várias modalidades simultaneamente. Isso incentivará mais projetos com tecnologia de IA, especialmente porque aumentará sua capacidade de realizar tarefas complexas.

Crescimento de LLMs menores

Atualmente, a maioria dos grandes modelos de linguagem (LLMs) contém bilhões de parâmetros. Embora isso permita que eles entendam e gerem diversos idiomas, também torna os modelos de IA generativa caros e complexos, o que os torna inviáveis para equipes menores.

Portanto, as empresas de desenvolvimento de IA generativa se concentrarão na criação de LLMs menores que lidem com tarefas semelhantes e, ao mesmo tempo, sejam econômicos e simples.

📚 Leia mais: Liberando o poder do ClickUp Brain para equipes de software

Melhor personalização

Embora a IA generativa produza resultados personalizados, seu escopo é bastante limitado. Na melhor das hipóteses, ela gera apenas respostas personalizadas com base em padrões gerais, como preferência do usuário ou comportamento do cliente.

No entanto, nos próximos dias, esses modelos serão capazes de oferecer uma personalização muito mais sutil em nível individual, analisando dados mais granulares sobre comportamentos, preferências e interações individuais.

Ética aprimorada

As futuras inovações de IA generativa provavelmente abordarão as principais preocupações éticas da tecnologia.

Questões como preconceito e privacidade de dados podem ser mais fáceis de evitar. Espera-se que os pesquisadores aproveitem os dados sintéticos para reduzir os riscos de violações de dados pessoais e filtrar os conjuntos de dados de treinamento para minimizar a parcialidade de forma mais eficaz.

Aproveite a IA integrada com o ClickUp

A IA generativa surgiu como uma solução incrível para aumentar a eficiência operacional. Essa tecnologia de IA facilita muito a otimização dos processos de negócios e a aceleração do crescimento. De fato, dadas as inovações futuras e revolucionárias previstas nesse espaço, a mudança para soluções de IA generativa é uma etapa promissora.

No entanto, sua implementação pode ser viável apenas para algumas empresas. Dada a natureza complexa do processo e a quantidade de conhecimento e tempo necessários, as equipes com recursos limitados podem precisar de ajuda para utilizar a tecnologia de IA generativa em seu benefício.

É aí que entra a versátil plataforma de gerenciamento de trabalho do ClickUp. Em vez de um processo complicado de desenvolvimento e implementação de IA generativa, basta adotar o ClickUp. Os recursos fáceis de usar, incluindo a ferramenta de IA integrada ClickUp Brain, oferecem a mesma eficiência garantida, se não mais. Registre-se em uma conta ClickUp hoje e veja a IA em ação por si mesmo.