Que modelo de Inteligência Artificial é ideal para minha IA

Existe mais do que um modelo? Sim, existem vários modelos e tipos, mas tendo em conta apenas o objetivo final do projecto, começamos logo por ter dois modelos principais: a IA Generativa e a IA Preditiva, cada uma servindo propósitos diferentes e oferecendo funcionalidades distintas.

A IA Generativa tem como finalidade a criação de novos conteúdos, como texto, imagens, áudio e vídeos. Funciona utilizando modelos de aprendizagem automática, particularmente arquiteturas de aprendizagem profunda (deep learning), para gerar conteúdo com base em padrões aprendidos a partir de dados já existentes.

A IA Generativa requer mais recursos computacionais e uma grande quantidade de dados para poder aprender padrões e gerar novos conteúdos, pelo que a qualidade e a variedade dos dados utilizados afetam significativamente a qualidade dos resultados.

Teremos de decidir por um dos dois modelos: a IA generativa para produzir conteúdo novo e original, e a IA preditiva para apoio a processos de tomada de decisão e previsão de tendências futuras tendo como base o histórico de dados

Em termos de aplicação prática, a IA generativa visa principalmente a criação de conteúdo, como por exemplo a escrita de artigos, a geração de ilustrações e de código de programação ou a criação de dados “sintéticos” (nota: dados artificiais, não reais) para treinar outros modelos de IA. Um dos exemplos mais conhecido de IA generativa é o ChatGPT.

A IA preditiva tem uma finalidade muito diferente. Tem como objetivo a previsão de eventos ou tendências futuras, baseando-se em dados históricos para identificar padrões e fazer previsões. Funciona através da utilização de técnicas estatísticas e de algoritmos de aprendizagem automática para identificar os padrões e fazer as previsões. A precisão das previsões depende obviamente da qualidade e relevância dos dados históricos e de um ponto de vista de recursos necessários, a IA preditiva pode variar de modelos estatísticos muito simples até algoritmos muito complexos de machine learning, dependendo da complexidade das tarefas de previsão.

A IA Preditiva é normalmente aplicada para efeitos de manutenção preditiva (previsão de falhas dos equipamentos), em previsões financeiras (mercado de ações), análise do comportamento do cliente (taxas de retenção/cancelamento de contratos) e análise e gestão de sinistros, logo, muito usadas em ferramentas de business intelligence, sistemas de recomendação e modelos de deteção de fraudes.

Há também aspetos éticos e de regulamentação que dividem estes dois modelos. Enquanto na IA generativa pode haver implicações éticas na criação de novos conteúdos, não só por questões de direitos de autor, mas também na manutenção da imparcialidade e adequação do seu conteúdo, na IA preditiva são fundamentais a salvaguarda da privacidade de dados e a transparência na forma como as previsões são feitas.

Posto isto fica claro que, dependendo do objetivo final do projecto de IA que queremos implementar, teremos de decidir por um dos dois modelos: a IA generativa para produzir conteúdo novo e original, e a IA preditiva para apoio a processos de tomada de decisão e previsão de tendências futuras tendo como base o histórico de dados.