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Inteligência artificial (IA) e inteligência artificial generativa (GenAI): Os novos mundos que se abrem

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Pautada por um amadurecimento nos mercados de telecomunicações, a Inteligência Artificial encontra oportunidades e desafios a nível interno e externo das organizações. No final de 2022 e no arranque de 2023, a GenAI estabeleceu-se como uma realidade entre pequenas e grandes empresas e fornecedores de telecomunicações, que procuram ainda hoje tirar partido destas novas tecnologias que trouxeram, e vão continuar a trazer, mudanças profundas no panorama mundial.

 

Parte do processo de compreender a IA e a GenAI passa por analisar como é que estas novas tecnologias vão contribuir, a curto e longo prazo, para a eficiência operacional e para o aumento da receita das organizações, sem perder de vista a ideia da IA como instrumento de apoio e não como solução final.

 

O State of Play of AI in Telecoms da Omdia, um relatório que procurar analisar os desenvolvimentos da GenAI e da IA na vertente das telecomunicações, concluiu que a GenAI vai culminar em melhorias incrementais e, sob um ponto de vista mais amplo, levará igualmente a melhorias transformacionais. A curto prazo, a IA será responsável por impulsionar a eficiência operacional das organizações e a longo prazo, e uma vez estabelecidas as bases de gestão de dados, esta tecnologia irá permitir gerar mais receita.

 

Inteligência artificial (IA), machine learning (ML) e o surgimento da IA Generativa

Ainda que atual, o termo de inteligência artificial remonta a 1956, através de John McCarthy, que recorreu às duas palavras para fazer a distinção do conceito de cibernética. Numa simples e ampla definição, a inteligência artificial é caracterizada por sistemas que pensam e agem racionalmente.

 

Utilizados de forma indistinta, o ML deriva também da inteligência artificial. O conceito tem sido alvo de um interesse renovado ao longo dos anos, fruto de aspetos como os avanços ao nível da teoria das redes neurais (2006); melhorias na capacidade computacional, com CPU, GPU, FPGA e ASIC x86 projetados para ML; conjuntos de dados massivos; entre outros.

 

Por sua vez, 2023 foi o ano da “grande explosão” do conceito de IA generativa. Responsável pela criação de textos, imagens, vídeos, sons, entre outros conteúdos, a IA generativa utiliza um modelo de ML para aprender padrões e relações de um determinado conjunto de dados. De seguida, utiliza os padrões aprendidos para gerar novo conteúdo. Capazes de aprender a partir destas grandes quantidades de dados, os sistemas generativos combinam métodos de aprendizagem supervisionada com métodos de aprendizagem não supervisionada. Esta abordagem permite, por isso, a sua adaptação aos mais diversos contextos.

 

As aplicações da inteligência artificial

De acordo com o relatório da Omdia, e dentro da área das telecomunicações, a IA é compreendida em duas grandes categorias, cada uma com oportunidades e desafios:
- Internamente, na otimização de recursos para alcançar o melhor desempenho e na excelência operacional;
- Externamente, na retenção de clientes e na criação de novos fluxos de receita, através dos serviços digitais, do apoio ao cliente, entre outros.

 

A IA, aplicada às telecomunicações, tem permitido uma melhoria de performance ao nível da gestão da mobilidade, da interação multicanal dos prestadores de serviços com os seus clientes e fornecedores, na previsão da procura por parte dos clientes; uma maior utilização dos recursos, que possibilita ações como um maior controlo de congestionamentos e um agendamento mais eficiente; uma maior eficiência energética; e um reforço de segurança, com deteção e defesa contra ataques maliciosos.

 

A utilização de chatbots por via de IA e ML é um dos use cases mais frequentemente implementado e que oferece maiores benefícios para os clientes dos fornecedores de telecomunicações, uma realidade que se encontra alinhada com o desejo de redução de custos de suporte ao cliente, utilizando a IA como um gestor da experiência do consumidor. A IA pode também auxiliar na manutenção de redes, com a previsão de falhas em infraestruturas antes que estas ocorram.

 

De acordo com os dados apresentados, a função que poderá beneficiar mais da aplicação da IA e da ML é o self-service dos consumidores (48%), seguindo-se o apoio ao contact center dos clientes (39%) e a gestão da jornada do consumidor (30%).

 

No caso das funções relacionadas com o cliente interno, os fornecedores de telecomunicações apontam para a “previsão/mitigação da rotatividade” como a função interna relacionada com os clientes que mais beneficiaria dos recursos de IA/ML, uma vez que a função já é atualmente suportada por ferramentas de análise. Desta forma, adicionar este tipo de tecnologia poderá ter um impacto imediato.

 

Inteligência artificial generativa: uma explosão de criação

Da saúde ao design de chips, são inúmeros os casos de uso da IA generativa, responsável por criar conteúdo através da resposta a pedidos de linguagem natural. Após o “boom” de modelos como o ChatGPT, em 2023, a Gartner prevê que o impacto da IA generativa cresça enquanto as empresas e indivíduos descobrem mais aplicações para a tecnologia, adaptada às suas realidades.

 

Dados da Omdia revelam que, em junho de 2023, 56% dos inquiridos investigava possíveis use cases de IA generativa e 21% estavam ativamente envolvidos com IA generativa, através dos laboratórios de testes. 21% revelavam estar a usar IA generativa e 3% não se mostravam interessados em usar esta tecnologia.

 

Para lá das aplicações específicas no campo das telecomunicações, a IA generativa encontra nas funções de negócios um motor de desenvolvimento que se traduz na criação de conteúdo escrito e visual para áreas de vendas e marketing e resumo de conteúdos escritos e verbais, posicionando-se assim, a curto prazo, como uma ferramenta que aumenta a eficiência, mais do que a receita. Estes sistemas, aplicados à área de criação de conteúdos e soluções personalizadas aos clientes, permitem às organizações revolucionarem a inovação e a interação junto dos seus clientes.

 

Da saúde, à área financeira, passando pela educação, pela indústria, pelo entretenimento e pelos transportes, a IA generativa oferece as mais variadas soluções para cada realidade. Algumas das aplicações práticas de IA generativa incluem a produção de conteúdo escrito tendo em conta indicações dadas; a resposta a perguntas, a manipulação de texto, o resumo de artigos, conversas, emails ou páginas web; a classificação de conteúdo para determinados use cases; a melhoria do desempenho de chatbots; a geração, tradução e verificação de código; a assistência em tarefas complexas; e a personalização da experiência dos consumidores.

 

A IA generativa deve ser utilizada como um ponto de partida para o trabalho, como um complemento, e sob supervisão humana. As empresas devem tentar equilibrar os riscos de uma má implementação da IA generativa através de uma governança de dados adequada. A sua aplicação num contexto empresarial implicará sempre uma abordagem estratégica, multidisciplinar, com a identificação das áreas de aplicabilidade que oferecem um maior retorno sobre o investimento. Neste processo deve ser tida igualmente em conta a necessidade de formação e atualização das competências dos funcionários tendo em vista questões de segurança e privacidade.

 

No caso das telecomunicações, as organizações devem procurar desenvolver os seus próprios use cases exclusivos que lhes vão permitir diferenciar a experiência do cliente, a qualidade da rede e a eficiência operacional. Os fornecedores defendem que esta tecnologia terá mais impacto nas funções externas, voltadas para o cliente, uma vez que o foco é reduzir os custos de suporte para o mesmo. Ainda assim, o aumento da eficiência dos processos internos irá contribuir inevitavelmente para libertar recursos para projetos mais estratégicos.

 

Oportunidades para o negócio

De acordo com a Gartner, existem três tipos de oportunidades para os negócios no que diz respeito à IA Generativa:

 

Ao nível das receitas:
- Desenvolvimento de produtos: as organizações são capazes de criar produtos, de forma mais rápida, como é o caso de novos medicamentos, diagnósticos mais rápidos, mais produtos, novos sabores, etc;
- Novos canais de receita: de acordo com a Gartner, as empresas que apresentarem maiores níveis de maturidade em IA terão mais benefícios ao nível das receitas.

 

Ao nível de custo e produtividade:
- Aumento das capacidades do trabalhador: a IA generativa é rápida na criação de artigos, na simplificação de conteúdos e na melhoria do desempenho dos chatbots. Desta forma, pode ajudar a aumentar a capacidade dos trabalhadores;
- Otimização de talentos a longo prazo: os trabalhadores vão trabalhar em conjunto com a IA na execução de ideias, processos, projetos e serviços;
- Melhoria de processos: a IA generativa pode extrair valor real e contextual dos conteúdos armazenados.

 

Ao nível dos riscos:
- Mitigação de riscos: a IA generativa é capar de aprimorar o reconhecimento de padrões e identificar potenciais riscos mais rapidamente;
- Sustentabilidade: a IA generativa pode ajudar as empresas a cumprirem os regulamentos de sustentabilidade, mitigarem o risco de ativos bloqueados e incorporarem a sustentabilidade na tomada de decisões e nos processos.

 

O futuro da IA e da IA generativa

A vasta aplicabilidade da IA nos mais diversos setores será responsável pelo crescimento significativo da tecnologia. De acordo com previsões da Forrester, a IA generativa deverá registar uma taxa média de crescimento anual de 36% até 2030, o que se traduz em 55% do mercado de software de IA.

 

A curto prazo, em 2024, a procura por um melhor desempenho da rede e otimização dos custos vai aumentar, com a IA a ganhar terreno no que toca a automação de funções da rede. As organizações da área das telecomunicações devem conseguir integrar e dimensionar as funções habilitadas para IA e os fornecedores devem ser igualmente capazes de incluir mais IA nos seus softwares e nos serviços geridos.

 

Projetando ainda mais além, numa janela temporal de 2/3 anos (2025-26), grande parte das funções de rede atuais passarão a ser totalmente automatizadas no caso da introdução da IA e do ML nas telecomunicações. Aqui, a inteligência artificial será responsável por gerar lucro através de aplicações externas. Os fornecedores de telecomunicações têm a oportunidade de implantar hardware e software dedicados para IA no edge, de forma a manterem controlo nos custos de transporte de dados.

 

Para um período mais a longo prazo, de 3 a 5 anos (2026-2028), a inteligência artificial generativa vai assumir um lugar nas operações de telecomunicações, com um atendimento ao cliente cada vez mais automatizado e autodirigido. Neste patamar, os fornecedores de telecomunicações deverão ter a preocupação de investigar o desenvolvimento de modelos proprietários de GenAI.

 

O desenvolvimento da IA generativa estará, contudo, sempre dependente de considerações éticas e regulatórias no que toca à sua implementação e consequente desenvolvimento.

 

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