Inteligência artificial generativa: o que é e uso no marketing

A Inteligência Artificial Generativa (IAG ou GAI em inglês) é um subcampo da inteligência artificial no qual uma máquina é capaz de fazer tarefas mais complexas, envolvendo raciocínio em cima de informações.

Ou seja, ela é capaz de aprender as características de um conjunto de dados e criar novos exemplos que se assemelham ao conjunto original. Isso significa que, quanto melhor a base de dados, melhor o resultado. E, com o tempo, a máquina vai aprendendo com a quantidade de informações que vai recebendo. Esse processo é chamado machine learning.

Por exemplo, é possível criar um robô que faça tarefas como desenvolver um código de software ou facilitar o desenvolvimento de marketing direcionado.

Os lançamentos mais populares vêm da empresa Open IA, que tem como investidor o bilionário Elon Musk.

O primeiro a ganhar os holofotes foi o Dall-E (uma junção do artista Salvador Dalí e Wall-E, filme da Pixar), em 2021.

Já em 2022, a Open IA voltou a ganhar destaque, desta vez com o GPT-3.

GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) é a terceira versão de um transformer pré-treinado para produzir textos. A ferramenta usa o aprendizado de máquina para trazer respostas às solicitações do usuário.

Ela utiliza transformadores de linguagem natural. Isso quer dizer que é treinada tanto para interpretar a comunicação do usuário quanto para entregar respostas facilmente compreendidas por ele. 

Quando um utilizador faz uma pergunta ou pede a realização de uma tarefa, a ferramenta utiliza um banco de dados (que pode ser privado ou aberto, como a internet) para formular a melhor entrega possível. 

Caso o solicitante não esteja satisfeito, pode pedir uma nova entrega para a mesma solicitação e adicionar detalhes para aumentar sua precisão. 

Atualmente, a Open IA lançou uma versão atualizada de sua IA, o Chat GPT-4.

Mas ela não é a única empresa a trabalhar com a inteligência artificial generativa. Entre as concorrentes da Open IA estão a MidJourney, a DeepMind’s (comprada pelo Google) e a Jasper.

 Segundo um artigo do Nexo, em 2022, investidores injetaram pelo menos US$ 1,37 bilhão em empresas de IA generativa em 78 negócios, de acordo com dados do PitchBook, empresa de Venture Capital e Private Equity.

Onde a inteligência artificial generativa é usada?

A inteligência artificial generativa pode ser usada tanto para texto quanto para imagens, vídeos e voz, seja no auxílio para a produção de conteúdos de marketing ou até mesmo no jornalismo.

Textos

Uma IA generativa tem a capacidade de gerar um novo texto, traduzir, corrigir e criar diálogos (como chatbots). Por exemplo, o Chat GPT, Smodin e Clarice.AI.

1. Geração de texto: A IA generativa pode ser usada para criar textos totalmente novos, como artigos de notícias, resumos de livros, histórias ou poemas. Ela pode aprender a escrever no estilo de autor específico, por exemplo.
2. Tradução: Ela também pode traduzir automaticamente textos de uma língua para outra. Pode até mesmo aprender a traduzir expressões idiomáticas e gírias.
3. Correção gramatical: A IA generativa pode ser usada para corrigir automaticamente erros gramaticais em textos.
4. Sumarização de textos: Ela pode ser usada para resumir automaticamente textos longos em um parágrafo ou algumas frases curtas. Além disso, pode identificar as informações mais importantes e destacá-las.
5. Diálogo automático: A IA generativa pode ser usada para criar diálogos automaticamente, como em chatbots ou assistentes de voz. Ela pode aprender a conversar com os usuários de forma natural e responder a perguntas comuns.

Imagens

Assim como em textos, a IA generativa cria novas imagens, edita, restaura, reconstrói e melhora outras já existentes. Além do Dall-E, existe o Nightcafe AI, Midjourney e o Stable Diffusion.

1. Geração de imagens: A mais popular de todas, impulsionada pelo Dall-E, a IA generativa pode criar novas imagens como retratos, objetos ou qualquer outra coisa. A inteligência artificial pode construir imagens em um estilo específico ou imitar o estilo de um artista ou pintor.
2. Restauração de imagens: A restauração de imagens também é um campo da IA generativa para imagens antigas, danificadas ou desfocadas. É possível reconstruir detalhes perdidos, melhorar a qualidade da imagem e remover o ruído.
3. Edição de imagens: Também é usada para editar imagens automaticamente, como remover objetos ou pessoas de uma imagem, trocar fundos, ajustar a iluminação e as cores e até criar animações em sequência.
4. Reconstrução de imagens: A IA generativa pode trabalhar em imagens degradadas ou incompletas. Por exemplo, ela pode reconstruir um rosto a partir de um esboço ou uma imagem parcialmente corrompida.
5. Melhoramento de imagens: A IA pode melhorar a qualidade das imagens, como aumentar a resolução, remover ruído, melhorar o contraste e a nitidez. Pode até mesmo criar imagens HDR a partir de outras de baixa qualidade.

Vídeos 

A inteligência artificial generativa pode ser usada para uma variedade de aplicações de vídeo, desde a criação de efeitos visuais até a geração de conteúdo totalmente novo. As ferramentas mais conhecidas são: Transframer, Synthesia, Lumen5 e RunwayML.

1. Animação 3D: A IA generativa pode criar personagens ou objetos. Ela pode gerar movimentos realistas e fluidos a partir de esboços ou animações rudimentares.
2. Efeitos Visuais: É capaz de criar efeitos visuais complexos, como simulações de fogo, água e vento. Ela pode até mesmo ser usada para criar animações em tempo real, permitindo que os usuários interajam com o vídeo.
3. Preenchimento de lacunas: A IA generativa pode ser usada para preencher lacunas em vídeos danificados ou corrompidos, além de reconstruir quadros perdidos e melhorar a qualidade do vídeo.
4. Geração de conteúdo: Também é usada para criar conteúdo novo a partir de uma imagem ou vídeo existente. Por exemplo, ela pode construir uma cena realista de um mundo imaginário a partir de uma pintura ou uma imagem de referência.
5. Edição de vídeo: Pode ser usada para editar vídeos automaticamente, cortando e colando clipes para criar um vídeo final. A IA pode até mesmo selecionar as melhores cenas e ajustar a cor e o brilho automaticamente.

Voz 

A inteligência artificial generativa pode ser usada para uma variedade de aplicações de voz, como geração de voz humana e a tradução de voz. Entre os programas estão Animaker Voice, Lyrebird e Wall-E.

1. Síntese de voz: usada para sintetizar vozes humanas realistas a partir de texto. Ela pode aprender a imitar vozes de celebridades, ou mesmo criar vozes personalizadas para um projeto específico. Outros exemplos incluem Alexa, Siri e Google Assistente.
2. Tradução de voz: Traduz automaticamente a voz de uma pessoa de uma língua para outra. A IA pode aprender a reconhecer diferentes idiomas e sotaques e fornecer uma tradução precisa e natural.
3. Modificação de voz: Modifica a voz de uma pessoa, aprende como torná-la mais profunda ou mais aguda. Pode ser usada para criar efeitos de voz em vídeos, animações e jogos.
4. Animação de voz: Pode ser usada para criar animações de personagens falando. Pode aprender a sincronizar a animação com a fala da pessoa e criar expressões faciais e corporais realistas.
5. Melhoramento de áudio: Melhora a qualidade do áudio, como reduzir o ruído de fundo, aumenta a clareza e a qualidade da gravação. Também pode ser usada em transmissões ao vivo, gravações de palestras e podcasts.

Como a inteligência artificial generativa é usada no marketing de conteúdo?

A inteligência artificial generativa pode ser utilizada como auxílio para a produção de conteúdos para marketing, como blog posts, email marketing, peças de social etc. É importante, contudo, sempre checar informações fornecidas pelas ferramentas de IA, pois ainda há muitas imprecisões e até mesmo informações completamente erradas.

Além desse tipo de uso, a IA é usada para personalizar o conteúdo de acordo com o público-alvo, seus interesses e comportamentos, ajudando a aumentar o engajamento e a fidelidade do público.

A IA generativa também pode ser usada para otimizar o SEO do conteúdo, como escolher palavras-chave e otimizar a estrutura do conteúdo para melhorar a classificação nos buscadores.

Por fim, também serve para otimizar o SEO do conteúdo, como escolher palavras-chave adequadas e otimizar a estrutura do conteúdo para melhorar a classificação nos motores de busca. 

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