Por Christine Salomão, jornalista – diretora de conteúdo da ebdi: “O futuro transformador da IA generativa nas empresas”

Embora o ChatGPT seja uma tecnologia revolucionária, é apenas o ponta pé inicial para o desenvolvimento de aplicações mais sofisticadas de IA generativa nas organizações. À medida que a tecnologia avança e os investimentos em pesquisa aumentam, a tendência é que vejamos aplicações cada vez mais sofisticadas e impactantes nas empresas.

Nos últimos três anos, segundo pesquisa da Gartner, “as empresas de capital de risco investiram mais de USD 1,7 bilhão em soluções de IA generativa”. Esse financiamento foi direcionado principalmente para a descoberta de medicamentos habilitada pela inteligência artificial e a codificação de software de IA.

“Os primeiros modelos de base, como o ChatGPT, concentram-se na capacidade de a IA generativa aumentar o trabalho criativo. Contudo, até 2025, esperamos que mais de 30% de novos medicamentos e materiais sejam sistematicamente descobertos a partir de técnicas de IA generativa”, afirma Brian Burke, vice-presidente de pesquisa para inovação tecnológica da Gartner. “E esse é apenas um exemplo de vários casos de uso do setor”, acrescenta o executivo.

IA generativa: potencial de “inventar” novas ideias ou objetos

O estudo da Gartner sinaliza também que  “a IA generativa pode explorar muitos designs possíveis de um objeto para encontrar o modelo correto ou mais adequado. A tecnologia não só aumenta e acelera o modelo em muitas áreas, mas também tem o potencial de ‘inventar’ novas ideias ou objetos que os os humanos, de outro modo, poderiam não ter pensado.”

O marketing e a mídia, por exemplo, já estão sentindo os impactos da IA generativa, advertem os especialistas da Gartner, conforme descrito abaixo:

• “Até 2025, 30% das mensagens de marketing enviadas por organizações de grande porte serão geradas sinteticamente. Em 2022, esse número era inferior a 2%”; 

• “Até 2030, um filme de grande sucesso será criado com mais de 90% de imagens geradas por IA (texto para vídeo), acima dos 0% em 2022.

Ainda segundo pesquisa da Gartner,  “as inovações de IA aceleram e criam vários casos de uso para IA generativa em diversos setores, conforme os 5 exemplos abaixo:

IA generativa no design de medicamentos

“De acordo com um estudo de 2010, o custo médio de produção de um medicamento, desde a descoberta até a comercialização, era de aproximadamente USD 1,8 bilhão. Desse valor, um terço representava os custos de descoberta do medicamento, que levava em torno de 3 a 6 anos para ser concluído.

A IA generativa já é empregada no design de medicamentos para diversos usos em poucos meses, oferecendo à indústria farmacêutica oportunidades significativas para reduzir tanto os custos quanto o cronograma da descoberta do medicamento.”

IA generativa na ciência de materiais

“A IA generativa está impactando os setores automotivo, aeroespacial, de defesa, médico, eletrônico e de energia, compondo materiais inteiramente novos com propriedades físicas específicas. O processo, chamado design reverso,  envolve a definição das propriedades necessárias e a descoberta de materiais que provavelmente têm essas propriedades, em vez de depender do acaso para encontrar os materiais adequados.

O resultado é que são encontrados, por exemplo, materiais mais condutores ou com maior atração magnética do que os atualmente usados em energia e transporte – ou para casos de uso em que os materiais precisam ser resistentes à corrosão.”

IA generativa no design de chips

“A inteligência artificial generativa pode usar a aprendizagem por reforço, técnica de machine learning, para otimizar o posicionamento de componentes no design de chips semicondutores (planta baixa ou esquema de layout).

Dessa forma, ao usar a IA generativa, é possível reduzir o ciclo de vida de desenvolvimento do produto para horas, ao invés de semanas com especialistas humanos.”

IA generativa em dados sintéticos

“A IA generativa permite a criação de dados sintéticos, uma categoria de dados gerados artificialmente, em vez de obtidos a partir de observações diretas da realidade. Isso assegura a privacidade das fontes de dados originais usadas para treinar o modelo.

Por exemplo, dados de saúde podem ser gerados artificialmente para pesquisa e análise sem revelar a identidade de pacientes cujos registros médicos foram usados, protegendo assim sua privacidade.”

IA generativa no design de partes:

“A inteligência artificial generativa permite que setores como manufatura, automotivo, aeroespacial e defesa, criem peças otimizadas para atender a determinadas metas e limitações específicas, como em termos de desempenho, materiais e métodos de manufatura.

Por exemplo, montadoras de automóveis podem usar o design generativo para inovar e desenvolver modelos mais leves, contribuindo para suas metas de fabricar carros mais eficientes em termos de consumo de combustível.”

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