Entenda a diferença entre IA generativa e preditiva

Passamos da metade da década de 2020 e não há outro termo mais falado: Inteligência Artificial!

O salto no desenvolvimento é gigante, especialmente quando comparamos as plataformas do início dos anos 2020 com as atuais. Com isso, novos recursos, integrações e possibilidades foram surgindo, entre eles a inteligência artificial preditiva e a generativa.

Porém, ainda existem muitos que não sabem a diferença entre esses dois tipos, e foi por isso que a ManageEngine criou este guia completo. Pegue uma xícara de chá, acomode-se e tenha uma boa leitura.

O que é IA generativa?

Também chamada de GenAI, a inteligência artificial generativa caracteriza-se pela geração de novos conteúdos, podendo ser textos, áudios, vídeos ou imagens.

Ela necessita de uma base de dados e, a partir dela, padrões são aprendidos durante o treinamento, gerando novos conteúdos a partir de prompts. Para isso, ela utiliza LLMs (Large Language Models ou Grandes Modelos de Lunguagem), que são são modelos treinados em grandes volumes de dados.

Os LLMs possibilitam plataformas de GenAI a entender a linguagem humana com precisão, e consequentemente, gerar novos conteúdos de forma fluida e natural.

Dessa forma, utilizando prompts de comando adequados, a IA generativa consegue criar tudo o que lhe é pedido, contanto que haja qualquer tipo de informação parecida em sua base de dados.

Vale ressaltar que a base de dados desse tipo de plataforma é quase infinita, já que o conhecimento do modelo é limitado à data de treinamento (ou atualizações manuais pelo desenvolvedor).

O que é IA preditiva?

Diferentemente da anterior, onde o objetivo é criar novos conteúdos, a IA preditiva, assim como seu nome diz, prevê determinadas informações. Mas isso não significa que ela pode prever o seu futuro.

Para que a IA preditiva possa antecipar resultados, ela necessita de duas coisas majoritariamente: análise de big data e Machine Learning (ML).

A análise de big data consiste no estudo, gerenciamento e processamento de grandes volumes de dados.

Já o ML é um conceito mais amplo dentro da IA: ele é uma abordagem que se utiliza de algorítimos de aprendizagem autônomos, ou seja, eles aprendem de maneira independente através da análise de dados.

Desse modo, ao juntar esses dois conceitos, a IA preditiva pode identificar padrões, prever eventos e fornecer insights baseados no banco de dados analisado.

Quais suas aplicações?

Apenas pela descrição, você deve ter imaginado dezenas de cenários em que a IA generativa e preditiva podem ser aplicadas. Você não está errado.

Desde sua criação, ambas IAs mudaram drasticamente o dia a dia de pessoas e negócios, sendo aplicadas em diferentes situações. Veja as mais relevantes a seguir.

IA generativa

Para o público geral, este tipo é mais utilizado, especialmente por conta de plataformas como o ChatGPT e Gemini. Porém, algumas pessoas as utilizam de maneira superficial, sem saber o que realmente podem fazer de fato.

Respostas para perguntas

Talvez a aplicação mais comum para este tipo de inteligência artificial. A grande maioria a utiliza para esclarecer dúvidas, explicar conteúdos e fazer pesquisas.

Criação de ideias

Em diferentes momentos, a IA generativa também é utilizada para criar ideias, especialmente para aqueles que precisam de insights diferentes dos habituais e novas perspectivas.

Criação, revisão e aprimoramento de textos

Muitas pessoas a utilizam para criar textos, porém o que alguns esquecem é que esse tipo de IA também pode corrigir, revisar e aperfeiçoar textos. Ou seja, caso tenha dúvidas gramaticais referentes a um texto, é possível pedir ajuda a plataforma.

Traduções

Ainda no âmbito textual, é possível fazer a tradução de textos e até mesmo vídeos.

Resumos

Para textos e documentos muito compridos ou complexos, é possível utilizar a tecnologia para fazer resumos sobre o conteúdo.

Criação de imagens, vídeos e áudios

Como já citamos, este recurso é amplamente utilizado, especialmente nas redes sociais. Não é raro encontrarmos vídeos e imagens de famosos em situações inusitadas, que na verdade foram criadas por IA.

O deepfake, técnica utilizada para imitar a imagem e voz de pessoas conhecidas, foi o tópico central do podcast Server Room Brasil. Dá uma olhada no vídeo e esclareça suas dúvidas.

Cálculos

A IA generativa também pode fazer cálculos complexos ou até mesmo explicar o raciocínio por trás da resolução.

Planejamento

Além de tudo o que citamos, ainda é possível fazer o planejamento de diferentes cenários. Seja uma viagem, um cronograma de estudos ou até mesmo as atividades de trabalho, a IA generativa pode fornecer isso.

IA preditiva

A IA generativa e preditiva tem conceitos um pouco diferentes. Por esse motivo, suas aplicações no dia a dia são bem diferentes. Veja elas a seguir.

Previsão de cenários e resultados

Além de ser uma das premissas básicas, a previsão de cenários pode ter uma aplicação quase que diária em determinadas empresas, especialmente aquelas que lidam com transações monetárias. Um exemplo é o tópico abaixo.

Análise de risco de crédito

Ainda dentro das finanças, é possível prever situações de clientes que podem vir a ter um risco de crédito e até mesmo dívidas, assim como sua probabilidade de pagar a dívida.

Tomada de decisões

Um dos pontos altos da IA preditiva são os insights que ela pode fornecer por oferecer "previsões". Dessa forma, gestores que possuem acesso a esse tipo de informação podem tomar decisões melhor fundamentadas e mais assertivas.

Criação do perfil de clientes

Com os dados disponíveis, as plataformas de IA preditiva podem desenvolver o perfil de clientes, fazendo com que seja possível prever hábitos, preferências, prioridades ou qualquer outra característica relevante.

Com base nisso, também é possível prever a porcentagem de clientes que podem cancelar ou desistir compras.

Previsão da demanda de mercado

O uso da IA preditiva é extremamente útil em datas comemorativas, como Natal, Dia das Mães e Black Friday, já que são datas em que o consumo de certos produtos aumenta exponencialmente.

Ter uma ferramenta que pode ter uma base da quantidade que o mercado necessita pode ajudar grandes e pequenas empresas em suas produções e encomendas.

Prevenção de doenças e evolução de quadros clínicos

A inteligência artificial no setor da saúde é de enorme ajuda. Através dela é possível identificar doenças e assim preveni-las, além, é claro, do estudo do quadro clínico do paciente.

Dessa forma, é possível entender se determinados remédios ou tratamentos podem trazer resultados ou não.

Detecção de fraudes e golpes

O UEBA (User and Entity Behavior Analytics ou Análise de Comportamento de Entidades e Usuários) é uma ótimo exemplo de como a IA preditiva é aplicada dentro da tecnologia de detecção e prevenção de fraudes.

Através da análise do comportamento do usuário, é possível compreender se determinada atividade é regular ou não, facilitando a identificação de possíveis criminosos.

Sugestão de leitura: IA preditiva: será que ela vai revolucionar a indústria de SIEM?

Previsão do tempo

Talvez este seja o uso mais comum da IA preditiva: a previsão do tempo!

Antes mesmo de termos plataformas e tecnologias extremamente avançadas, as previsões do tempo já se utilizavam da premissa básica do que é a IA preditiva: a coleta de dados e sua análise profunda, tendo como objetivo a criação de padrões.

Qual o impacto da IA?

Andrea Iório, palestrante sobre transformação digital, possui uma ótima teoria das 4 áreas de impacto da inteligência artificial (generativa e preditiva).

Segundo ele, é possível explicar a teoria através da imagem a seguir.

Como vemos, existem quatro eixos, cada um representando algo.

No eixo vertical, vemos o tipo de uso (interno e externo), enquanto o horizontal indica o tipo de IA.

Quando falamos no tipo de uso interno, estamos nos referindo ao impacto que a IA tem dentro de todas as operações e processos de dentro empresa. Já o externo se refere ao impacto da jornada de relacionamento ao cliente, ou seja, aquilo que você oferece ao cliente.

Analisando a imagem acima, Andrea explica o que cada quadrante significa.

Quadrante 1: IA preditiva + uso interno

É o uso da IA preditiva combinada aos dados referentes as operações internas.

Por isso, o quadrante apelidado de "tell me" (me diga), está relacionado aos insights e informações que as previsões geradas trazem para nós.

Quadrante 2: IA preditiva + uso externo

O segundo quadrante, diferentemente do primeiro, começa a trazer informações para o ambiente externo, como clientes.

Um exemplo que ele traz é o uso de chatbots para o atendimento ao cliente de grandes empresas, que funcionam através de uma IA preditiva, e que tem contato com os clientes (por isso o nome "tell my customer" ou "diga ao meu cliente").

Quadrante 3: IA generativa + uso interno

Aqui, ao utilizar a IA generativa para uso corporativo interno, temos como resultado a geração de textos, automações de processos ou também a IA agêntica.

Esses casos de uso ajudam a otimizar processos e tempo para empresas e seus colaboradores ("do it for me", ou seja, "faça por mim").

Quadrante 4: IA generativa + uso externo

O último quadrante é voltado para o uso da inteligência artificial generativa para a geração de produtos e serviços voltados para os clientes.

Um dos exemplos trazidos por Iorio é a utilização desse tipo de IA por empresas farmacêuticas para a criação de novas moléculas para o tratamento de doenças ("do it for my customer" ou "faça pelo meu cliente" em português).

Para saber sobre a teoria completa de Andrea, sugerimos que você assista este vídeo.

Conheça as inteligências artificiais utilizadas pela ManageEngine

Ao decorrer deste artigo, vimos a importância da inteligência artificial dentro do mundo dos negócios e os diferentes setores e cenários que ela pode ser utilizada.

Pensando nisso, o ServiceDesk Plus, nossa ferramenta mais completa de ESM possui a Zia, a agente virtual de IA desenvolvida para auxiliar em diversas tarefas do service desk, automatizando tarefas repetitivas e deixando o fluxo de tickets muito mais suave.

Já o OpManager Plus monitora dispositivos de rede utilizando thresholds adaptativos, que utilizam a IA para gerar alertas em tempo real e se adaptar a qualquer mudança que seu ambiente possa vir a ter.

O Log360, uma solução completa de SIEM, possui tecnologia de machine learning e UEBA para aumentar a cibersegurança de todos os colaboradores.

Caso queira algo mais voltado para a análise profunda de dados, o Analytics Plus conta com uma plataforma ITOps unificada como também com ML.

Você pode testar qualquer uma dessas soluções por 30 dias gratuitamente.

Nota: Encontre a revenda da ManageEngine certa. Entre em contato com a nossa equipe de canais pelo e-mail latam-sales@manageengine.com.
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