A equipe da sua revenda precisa dominar esses cinco conceitos de inteligência artificial (AI). Saiba quais são eles!
A AI está no centro da revolução digital. Milhares de organizações em diversos setores estão investindo cada vez mais nessa tecnologia para colher benefícios significativos, como a automação de processos e a criação de experiências altamente personalizáveis e adaptáveis.
O impacto dessa tecnologia é evidente no mercado global. Estudos recentes mostram que quase metade das empresas (48%) já adotaram soluções de AI, incluindo inteligência artificial generativa (Gen AI) e conversacional.
A expectativa para os próximos anos é que essa tecnologia emergente continue avançando rapidamente. Por isso, é fundamental que os profissionais da sua revenda compreendam os principais conceitos relacionados a essa tecnologia. Continue acompanhando o artigo para saber mais:
5 termos relacionados à AI que sua equipe precisa entender
A seguir, vamos explorar os conceitos fundamentais que vão capacitar sua equipe a aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial.
1. Inteligência Artificial Generativa
A AI generativa é uma subcategoria da inteligência artificial, focada na criação de novos conteúdos, como imagens, textos e até códigos de software.
Diferentemente de outras formas de AI, que apenas analisam dados existentes, ela utiliza modelos avançados para aprender padrões e, a partir disso, gerar novas informações.
Essa tendência impulsiona a inovação em diversas áreas do mercado, como no marketing, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos, entre outras.
Em resumo, a AI generativa é a tecnologia que usa algoritmos avançados e padrões de aprendizado para criar materiais.
2. Prompt
No contexto da AI generativa, um "prompt" é o texto ou comando inicial fornecido a um modelo de AI para que ele gere uma resposta ou crie conteúdo.
Se o objetivo é criar um texto sobre revendas de TI, por exemplo, é necessário fornecer à ferramenta de AI uma breve descrição para que ela produza exatamente o que você deseja. A qualidade e a clareza do prompt são fundamentais para garantir que o resultado gerado pela ferramenta seja relevante e preciso.
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3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
O GPT é um dos modelos mais avançados de AI generativa, conhecido por sua capacidade de gerar textos com agilidade e coerência. Ele utiliza uma arquitetura de rede neural chamada “Transformer”, que é treinada em grandes volumes de dados textuais.
Organizações têm aproveitado o GPT para automatizar tarefas como atendimento ao cliente, criação de conteúdo e até mesmo para apoiar decisões estratégicas.
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4. Rede Neural Artificial (RNA)
Chamamos de “redes neurais artificiais” os sistemas computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, compostos por camadas de “neurônios” artificiais que processam informações e aprendem a realizar tarefas por meio de exemplos.
As RNAs são a base para o deep learning (aprendizado profundo) e desempenham um papel crucial na construção de modelos de AI generativa, possibilitando que essas ferramentas reconheçam padrões e criem conteúdos.
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5. Deep Learning (Aprendizado Profundo)
Deep learning é uma área dentro do machine learning que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos.
Essa capacidade de análise profunda permite que modelos de deep learning, como o GPT, gerem conteúdos sofisticados e altamente personalizados, tornando-se uma ferramenta poderosa para a inovação em empresas.
Dominar esses cinco conceitos de AI é fundamental para qualquer equipe que deseja se manter competitiva em um mercado cada vez mais orientado por dados e inovação tecnológica.
Ao compreender essas tecnologias, sua equipe estará mais bem equipada para identificar oportunidades, atender às demandas do mercado e aproveitar todo o potencial que a inteligência artificial oferece. Dessa forma, sua organização poderá não apenas acompanhar as tendências, mas também liderar transformações significativas no setor.
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