Uma das temáticas mais faladas na 9ª edição do Executive Program estava aliada às questões dos trabalhadores. O medo que se paira sobre a aplicação da inteligência artificial ainda ultrapassa as realizações e a maneira com que podemos ser beneficiados por esta nova tecnologia.
Por isso, Gary Bolles, especialista em Futuro do Trabalho pela SingularityU, destacou o quanto o papel de um bom líder é fazer com que seus colaboradores consigam enxergar esta ajuda. O “tsunami silencioso de IA”, como o próprio especialista nomeia, já está transformando cada um de nós e seu painel é ajudar todos os presentes a entender como aproveitar estes grandes avanços tecnológicos.
Mas isso não é uma responsabilidade do trabalhador. Gary destacou o quanto há a necessidade de treinamento, para que os mais habilidosos continuem com seus espaços e se aproveitem deste maquinário para operacionalizar algumas de suas ações.
Reconhecer a necessidade de uma liderança é colocar clareza na questão de governança, afinal, um líder não é necessariamente um gestor de área. Por isso, há todo um trabalho dentro de uma organização, dos conselheiros até os gestores de time, para proporcionarem diretrizes que encabecem este tipo de característica.
De início, o especialista em futuro do trabalho destacou que o ponto mais importante neste momento histórico é entender como aliar esta tecnologia exponencial ao trabalho, entendendo onde ocorrerão as substituições e como podemos ter trabalhadores que se utilizem de seus manejos.
É um trabalho que existe visão e percepção do que pode ocorrer. Por isso, Bolles dedicou seu tempo a mostrar que a I.A continuará dependente de nossa habilidade (skill) e, por isso, saber se utilizar dela será um diferencial. Ao mesmo tempo, precisaremos retornar aos propósitos e principais questões focais do nosso trabalho, com um propósito e objetivo claro, pois não podemos nos perder mais do que já ocorre.
Simultaneamente, Gary retoma a visão individual para falar sobre a necessidade de compreender a flexibilidade do trabalho. As lideranças precisam entender que há uma gama de atividades que não precisam necessariamente serem feitas no mesmo lugar e ao mesmo tempo. Em linhas gerais, o expert em Futuro do Trabalho mostra como há maneiras de fazer um trabalho, que não tem as mesmas preocupações, necessidades e atribuições.
Por isso, antes de tudo, é necessário ter um entendimento mútuo de execução e também saudável. Uma reunião pode acontecer online – ou até se tornar um e-mail -, enquanto uma demanda pode ser assíncrona em sua cadeia de produção, em lugares totalmente diferentes.
Isso é mais do que empatia: é cuidado de entender o outro. Afinal, mesmo que haja um objetivo coletivo, quando falamos de propósitos, há as características privadas. Cada ser individual tem suas necessidades e desejos, por isso, o papel hoje é compreender como isso pode ocorrer e a produção continue. Afinal, um indivíduo saudável é também um ser que continua com sua boa execução.
Esta é uma das principais regras que o mundo dos negócios precisa priorizar neste momento, segundo Bolles. Junto a isso, é necessário compreender qual a cadeia de governança que se cria na organização, a função transparente de cada um, a continuidade das diretrizes, o pensamento de crescimento e utilização das tecnologias exponenciais, enquanto há o adaptive skillset: a maneira na qual as gestões precisam entender a diversidade e peculiaridade das necessidades de cada um.
Quais são os próximos passos que deveremos ter?
A principal ação é compreender e destrinchar cada um dos elementos mencionados na organização. Nesse sentido, entender qual o foco de desenvolvimento que será dado (seja ele de mindset, de habilidades ou de tecnologias) e procurar o crescimento na sua empresa.
Ao mesmo tempo, criar regras de trabalhos flexíveis e que consigam cooperar mutuamente. A IA ajudará na operacionalização, por isso, Bolles destaca a necessidade de reconhecer a maneira como cada um dos colaboradores trabalham e tirar o melhor desta situação, definindo seus principais pontos de função.
Outra questão é definir e trabalhar com problemas, como uma maneira de antecipar e prever situações que podem não ser benéficas. Com essa precaução, a organização consegue diminuir seus danos e ter ações prontas para os acontecimentos possíveis. Com isso, junto ao treinamento e motivações dos times, o crescimento pode ser efetivo e as mudanças podem acontecer sem que a organização passe por uma tormenta desnecessária.
“Sempre há oportunidades e precisamos entender como fazer deste uso para que mais humanos consigam trabalhar com um bem-estar, assim o poder se transformará em solução”.
Imagine um mundo onde as tarefas rotineiras e repetitivas são realizadas por robôs, liberando as mentes das lideranças empresariais para se concentrarem em atividades de maior valor.
Bem-vindo ao mundo da Robotic Process Automation (RPA), uma revolução tecnológica que está transformando a forma como as empresas operam.
Assim como os robôs físicos têm a capacidade de executar tarefas complexas e precisas, essa tecnologia permite que as organizações automatizam processos de negócios utilizando software de RPA inteligente.
Esses “robôs virtuais” são capazes de executar tarefas repetitivas, lidar com volumes de dados enormes e realizar interações em sistemas diferentes — tudo isso com uma precisão e eficiência impressionantes.
Neste artigo, exploraremos os fundamentos da Robotic Process Automation e como ela está revolucionando os processos de negócios em empresas de diferentes setores. Vamos mergulhar nesse universo!
O que é Robotic Process Automation (RPA)?
Robotic Process Automation, ou RPA, é uma tecnologia que permite automatizar tarefas e processos de negócios por meio do uso de software inteligente.
Essa abordagem utiliza “robôs virtuais” para executar atividades repetitivas e de baixo valor agregado, liberando as equipes de trabalho para se concentrarem em tarefas mais estratégicas e complexas.
Ao contrário da automação tradicional, que requer desenvolvimento de software personalizado, a RPA permite que as empresas automatizam processos sem a necessidade de modificar seus sistemas existentes.
Essa flexibilidade é possível graças ao uso de ferramentas de software que interagem com as interfaces gráficas dos aplicativos, executando tarefas como preenchimento de formulários, extração e manipulação de dados, integração entre sistemas e muito mais.
Como funciona o Robotic Process Automation?
O Robotic Process Automation (RPA) funciona por meio de “robôs virtuais”, configurados para interagir com os sistemas e aplicativos existentes nas empresas, simulando as ações humanas em interfaces gráficas e realizando operações em diferentes sistemas e aplicativos.
A implementação da RPA começa com a identificação dos processos e tarefas que podem se beneficiar da automação.
A partir daí, os robôs são então programados para seguir os passos necessários para a execução dessas tarefas, seguindo regras e procedimentos predefinidos.
Eles podem realizar uma ampla gama de atividades, como coletar e analisar dados, preencher formulários, enviar e-mails, realizar cálculos complexos, entre outros.
Um exemplo prático de aplicação da RPA pode ser na área de gerenciamento de documentos.
Imagine uma empresa que recebe centenas de faturas por dia.
Em vez de um funcionário ter que abrir cada fatura, verificar os detalhes, inserir as informações em um sistema e arquivar o documento, um robô virtual pode ser programado para executar todo esse processo de forma automatizada.
Ele pode ler as informações da fatura, atualizar os dados no sistema, gerar um comprovante de pagamento e até mesmo arquivar o documento eletronicamente.
Objetivos do RPA
O objetivo principal do Robotic Process Automation (RPA) é aumentar a eficiência e a produtividade das empresas por meio da automação de processos repetitivos e rotineiros.
Ao utilizar robôs virtuais para executar tarefas operacionais, as organizações podem reduzir erros, minimizar o tempo gasto em atividades manuais e liberar seus colaboradores para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
Mas falaremos mais sobre isso a seguir.
Robotic Process Automation é Inteligência Artificial?
Robotic Process Automation (RPA) não é exatamente a mesma coisa que inteligência artificial (IA), mas está relacionado a ela.
Enquanto a IA se refere à capacidade de máquinas aprenderem e realizar tarefas complexas de forma inteligente, a RPA está mais focada na automação de processos objetivos.
A RPA utiliza algoritmos e regras predefinidas para automatizar tarefas repetitivas, seguindo um fluxo lógico e executando ações de acordo com instruções específicas.
Em outras palavras: é uma tecnologia baseada em regras e não requer necessariamente um nível avançado de inteligência.
No entanto, isso não quer dizer que a RPA não possa se beneficiar da integração com técnicas de IA, como processamento de linguagem natural e machine learning.
Isso permite que os robôs virtuais sejam treinados para lidar com situações mais complexas e tomar decisões com base em dados.
Ou seja, embora a RPA não seja IA em si, ela pode trabalhar em conjunto com a IA para melhorar ainda mais a eficiência e a inteligência dos processos automatizados.
Por exemplo, a combinação de RPA com técnicas de IA pode permitir que os robôs virtuais identifiquem padrões, tomem decisões com base em análise de dados e até mesmo aprendam com experiências anteriores.
Quais setores podem usar Robotic Process Automation?
A aplicação da RPA é ampla e pode beneficiar diversos setores da indústria. A seguir, vamos explorar alguns exemplos de uso da RPA em diferentes áreas.
Setor financeiro
A RPA pode ser utilizada para otimizar processos como reconciliação de contas, processamento de pagamentos e detecção de fraudes.
Além disso, os robôs virtuais podem auxiliar na geração de relatórios financeiros precisos e na análise de dados para tomada de decisões estratégicas.
Saúde e farmacêutica
Nesse setor, a RPA pode agilizar tarefas como registro e atualização de prontuários médicos, processamento de reembolsos de seguros e monitoramento de estoques de medicamentos.
Com a automação dessas atividades, é possível melhorar a eficiência dos serviços de saúde e garantir um atendimento mais rápido e preciso aos pacientes.
Varejo e e-commerce
A automação de processos com RPA pode beneficiar o varejo ao agilizar tarefas como processamento de pedidos, gerenciamento de inventário, atendimento ao cliente e personalização de ofertas.
Isso resulta em uma experiência de compra aprimorada, redução de erros e aumento da satisfação do cliente.
Indústria manufatureira
A RPA pode ser aplicada na otimização de processos de fabricação, como controle de qualidade, rastreamento de produtos e gerenciamento de cadeia de suprimentos.
Como efeito disso, as empresas conseguem aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar a eficiência operacional.
Serviços de telecomunicações
A RPA pode auxiliar na automação de processos como provisionamento de serviços, gerenciamento de faturas e atendimento ao cliente.
Essas empresas conseguem, por exemplo, melhorar a qualidade do serviço, reduzir o tempo de resposta aos clientes e aumentar a eficiência das operações.
De toda forma, vale um disclaimer: esses são apenas alguns exemplos dos setores que podem se beneficiar da aplicação da RPA.
Cada setor tem suas próprias particularidades e desafios, e a automação de processos com RPA pode ser adaptada para atender às necessidades específicas de cada uma deles.
Principais vantagens do RPA
O RPA traz diversos benefícios para os negócios e os números mostram isso.
Segundo uma pesquisa global feita pela Deloitte em 2018, em menos de 12 meses, as empresas já obtiveram bons retornos, com uma média de 20% da capacidade equivalente a tempo integral (FTE) fornecida por robôs.
Além disso, ela superou em vários sentidos: qualidade e precisão aprimorada (90%), produtividade aprimorada (86%), redução de custos (59%). Vamos entender melhor o que cada um desses benefícios significa.
Qualidade e precisão aprimorada
Uma das principais vantagens do RPA é a redução dos erros humanos nas atividades realizadas pelos robôs.
Ao automatizar tarefas repetitivas e seguir as regras estabelecidas, os robôs executam as atividades de forma consistente e precisa, eliminando a probabilidade de falhas ou inconsistências.
Um exemplo simples: processamento de faturas. Por meio do RPA, é possível extrair automaticamente os dados das faturas e compará-los com as informações do sistema. Os robôs podem identificar discrepâncias e erros, garantindo a precisão dos registros financeiros.
Isso resulta em uma maior qualidade nos resultados obtidos, pois as tarefas são realizadas de maneira padronizada e livre de erros.
A precisão aprimorada do RPA também contribui para a redução do retrabalho, pois as atividades são realizadas corretamente desde o início, evitando a necessidade de corrigir erros posteriormente.
Produtividade aprimorada
Outro grande benefício do Robotic Process Automation é a sua capacidade de realizar tarefas de forma rápida e eficiente resultar em um aumento significativo na produtividade das equipes.
Como já dito, os robôs podem executar tarefas repetitivas, monótonas e demoradas em uma fração do tempo que um ser humano levaria.
Para visualizarmos melhor, nesse caso, podemos pensar no processamento de pedidos em uma empresa de comércio eletrônico.
Com o RPA, os robôs podem receber automaticamente os pedidos dos clientes, verificar os estoques, emitir notas fiscais, atualizar o sistema de estoque e até mesmo gerar etiquetas de envio.
Essas tarefas, que poderiam levar horas para serem concluídas manualmente, são realizadas de forma ágil e precisa pelos robôs, liberando a equipe para se concentrar em atividades mais estratégicas.
Além disso, o RPA também permite a execução de tarefas 24/7, sem interrupção. Enquanto os seres humanos precisam descansar, os robôs podem trabalhar continuamente.
Redução de custos empresariais
Com a automação de tarefas através do RPA, as empresas e as lideranças podem obter uma redução considerável nos custos operacionais.
Isso acontece porque os robôs são capazes de fazer, basicamente, tudo que já falamos antes: tem alta velocidade, eliminam erros humanos, reduzem a necessidade de retrabalho, trabalham 24 horas por dia e assim vai.
Um exemplo prático para esse benefício é a área de processamento de faturas e pagamentos.
Os robôs podem realizar a leitura e extração dos dados das faturas, verificar sua conformidade, realizar a conciliação com os pedidos de compra e até mesmo executar o pagamento automaticamente.
Isso elimina a necessidade de intervenção manual e, consequentemente, apresenta uma economia significativa de custos operacionais.
Sem entrar em um aspecto de futuro do trabalho, também não há como ignorar que a redução de custos com o RPA também está relacionada à redução de despesas com mão de obra, realocação de recursos humanos para atividades mais estratégicas.
Tudo isso contribui para uma melhor gestão financeira e uma vantagem competitiva para as empresas.
Como implementar o Robotic Process Automation nas organizações?
Os especialistas prevêem o crescimento do mercado global de automação de processos robóticos de US$ 10,01 bilhões em 2022 para US$ 43,52 bilhões em 2029, com um CAGR de 23,4%, segundo os dados da Fortune Business Insights.
Ou seja, além de todas as vantagens que já apresentamos aqui, a demanda própria já está em um caminho de crescimento. É por isso que muitas empresas devem se atentar sobre como torná-lo uma realidade dentro das empresas.
A seguir, veja algumas dicas de como implementar o Robotic Process Automation.
Mapeie as necessidades
O primeiro passo para essa jornada é realizar um levantamento detalhado dos processos existentes na organização. Identifique aqueles que são repetitivos, suscetíveis a erros ou que consomem muito tempo.
Por exemplo, um processo de reconciliação manual de dados financeiros pode ser um candidato ideal para automação, pois envolve a verificação e conciliação de grandes volumes de dados.
Avalie softwares RPA
Em seguida, faça uma análise comparativa dos softwares RPA disponíveis no mercado. Considere fatores como funcionalidades, facilidade de uso, escalabilidade e suporte técnico.
Se a organização possui um sistema legado complexo, certifique-se de que o software RPA escolhido tenha integração adequada com esse sistema.
Implemente um piloto
Uma boa dica é começar um projeto piloto para testar a solução RPA em um ambiente controlado. Selecione um processo adequado e avalie a eficácia da automação. P
Por exemplo, no varejo, automatizar o processo de entrada de dados em um sistema de gerenciamento de pedidos pode ser um bom ponto de partida.
Envolva as partes interessadas
Envolver as partes interessadas é essencial para garantir o sucesso da implementação do RPA. Para conquistar isso, trabalhe em estreita colaboração com as equipes envolvidas nos processos automatizados, oferecendo treinamento e suporte adequados.
Uma forma prática de fazer isso é capacitando os funcionários a trabalharem em conjunto com os robôs, auxiliando-os a entender como monitorar e interagir com os robôs durante o processo.
Monitore e otimize sempre que puder
Após a implementação do RPA, monitore continuamente o desempenho dos robôs e busque oportunidades de otimização. O caminho mais seguro para isso é analisando os resultados obtidos e fazendo ajustes conforme necessário.
Por exemplo, se houver algum gargalo ou inconsistência no processo automatizado, identifique a causa raiz e faça melhorias para otimizar ainda mais a eficiência.
No final das contas, vale lembrar que essas são apenas algumas diretrizes gerais para a implementação do RPA.
Cada organização terá suas necessidades e desafios específicos, portanto, é importante adaptar essas dicas de acordo com o contexto empresarial.
O suporte de especialistas em RPA e a colaboração de equipes multidisciplinares também são recursos valiosos para garantir uma implementação bem-sucedida e maximizar os benefícios do Robotic Process Automation.
Conclusão
A tecnologia RPA oferece um novo horizonte de oportunidades para as lideranças empresariais, permitindo que elas direcionam seus esforços para atividades de alto valor agregado.
Com a automação de tarefas repetitivas e sujeitas a erros humanos, os gestores podem direcionar seus esforços para atividades de maior valor agregado, impulsionando o crescimento dos negócios.
Mas isso não quer dizer que a implementação de RPA não demande uma análise cuidadosa dos processos, seleção do software adequado e, claro, o envolvimento das partes interessadas.
Com boas práticas, as organizações podem aproveitar os benefícios da automação das novas tecnologias e ganhar vantagem competitiva no mercado.
O Chat GPT é o novo queridinho de quem usa IA para facilitar tarefas e aumentar a produtividade. Desde criar textos de email marketing até ajudar no recrutamento de candidatos, há muito o que explorar nesse chat conversacional.
Inclusive, para as empresas.
No entanto, muitas vezes, ele pode ser limitado — tanto no seu banco de dados quanto na sua acessibilidade.
Mas a boa notícia é que existem já várias alternativas ao Chat GPT (algumas até anteriores a ele, mas que não tem tanta fama) e todas elas podem ser usadas quando ele não for viável.
Se você quer conhecer essas opções, continue lendo o material e descubra!
Por que usar alternativas ao Chat GPT?
Usar alternativas ao Chat GPT pode ser interessante porque o Chat GPT é limitado em seu uso. Apesar de ter a opção gratuita, ele pode não aguentar toda a demanda e, assim, ficar sobrecarregado e indisponível para o usuário.
Mas além disso, é bom lembrar que algumas soluções oferecem recursos mais avançados, como reconhecimento de voz, suporte para vários idiomas e integração com outros sistemas de atendimento ao cliente, por exemplo.
Outra razão para isso é que algumas alternativas ao Chat GPT podem obter informações e dados atualizados da Internet em tempo real, algo que o Chat GPT não pode fazer — enquanto outros tipos de inteligências artificiais podem.
Vale dizer que toda a sua sua base de dados é limitada a setembro de 2021. Ou seja, o seu conhecimento pré-programado é limitado e, em assuntos atuais, ele não pode fornecer informações.
Aliás, ele pode gerar informações que não são verdadeiras (mas esse é um problema que também está presente em maior ou menor medida em outras opções de IA também).
13 melhores alternativas ao Chat GPT
Existem várias soluções de chatbot alternativo ao Chat GPT (ou não exatamente um chatbot, mas que tem funções similares).
Vamos conhecer as melhores alternativas ao Chat GPT de 2023.
Bing AI
O nome mais conhecido e associado ao Chat GPT, sem dúvidas, é o Bing AI. Ele é um chat conversacional que funciona ao mesmo tempo como um buscador inteligente.
Mais especificamente, é a tecnologia de inteligência artificial que alimenta o mecanismo de busca Bing da Microsoft. E a ideia é que o Bing também passe a alimentar o Chat GPT com o conteúdo mais recente.
O Bing AI usa o modelo de linguagem GPT-4, da OpenAI, para gerar respostas atualizadas e relevantes para as consultas dos usuários.
Diferentemente do Chat GPT, ele oferece recursos como a criação de imagens, com a ajuda do Image Creator from Microsoft Bing — é um serviço experimental que usa o modelo DALL·E, da OpenAI.
Ele também tem a integração direta com o Windows e um widget para a tela inicial do telefone
YouChat
Menos conhecido que o Bing, mas mais antigo que ele, o YouChat é uma plataforma desenvolvida por ex-funcionários da Salesforce — que também é gratuita.
E no mesmo formato que o concorrente, ele é alimentado pelo GPT-3.5 da OpenAI e tem acesso à Internet e pode obter informações e dados atualizados dos sites que você pesquisa.
Um dos seus destaques vão para a capacidade dele de integrar aplicativos como Reddit e YouTube, nas respostas do chatbot.
O nome para essa funcionalidade em específico é chat “multimodal”. Ela consiste em permitir que chatbot aceite entradas além de texto e forneça saídas além dele também.
Auto GPT
O Auto GPT pode ser entendido como uma variante do Chat GPT. Ele funciona como um aplicativo de código aberto que usa o modelo GPT-4, da OpenAI, para realizar tarefas específicas de forma autônoma.
A grande diferença, inclusive, é essa: autonomia. Nesse formato, você vai apenas definir chatbot como o tema que é do seu interesse, por exemplo, um relatório empresarial.
Em seguida, o chatbot vai fazer a configuração de todas as tarefas, perguntando e respondendo a solicitações de acompanhamento para a criação desse documento.
É como se ele não precisasse perguntar a você e já seguisse com as próximas perguntas, tornando o processo mais rápido.
O Auto GPT pode interagir com aplicativos, softwares, serviços online e locais, como navegadores da web e processadores de texto também.
Google Bard
O Google Bard é a resposta da empresa para o sucesso do Chat GPT e do Bing. Mesmo em fases de testes e disponível em apenas alguns países, ele já é uma grande promessa.
Ele funciona como um serviço de conversação experimental de IA alimentado pelo LAMDA (Language Model for Dialogue Applications).
O objetivo é bem semelhante ao do concorrente: receber prompts e devolver respostas em escrito contextualizadas e atualizadas.
O grande destaque dessa ferramenta é que ela vai ser uma revolução dentro da pesquisa do próprio Google. A IA vai aprimorar a experiência do usuário na SERP — mas também em outras áreas, como Analytics.
Outro diferencial é que o LaMDA do Bardo recebe ajuda de pessoas que “anotam” dados para identificar o que é verdade ou não.
StableLM
Mais um nome na concorrência como alternativa ao Chat GPT é o StableLM, ferramenta de código aberto da Stability AI.
Ele foi disponibilizado no GitHub e é capaz de gerar textos prevendo qual o próximo fragmento de palavra.
No entanto, ele tem algumas limitações de dados em relação à ferramenta da OpenAI. Por exemplo, ele não é treinado na mesma quantidade de informações.
No momento, o StableLM tem versões de 3 bilhões e 7 bilhões de parâmetros, mas está com modelos de 15 bilhões a 65 bilhões de parâmetros previstos para o futuro.
Além disso, ele não responde ao treinamento de reforço que melhora consistentemente a ferramenta. De toda forma, é uma aposta para o futuro, já que promete evoluir.
Perplexity AI
Minimalista, simples e gratuito, o Perplexity AI é mais uma solução alternativa. Ele responde dúvidas e dá soluções para o dia a dia, atuando como um mecanismo de busca.
Ele é bem focado em ser eficiente para pesquisas, oferecendo menos interação pessoal e personalizada em relação a outros chatbots.
Um dos seus diferenciais é a capacidade de citar as fontes usadas para obter a informação solicitada — o Chat GPT pode fazer isso de forma errônea muitas vezes.
No final do chat ele também oferece algumas outras referências de pesquisas relacionadas ao tema.
Poe
Sete chatbots em uma interface de usuário, o Poe é uma alternativa bem completa em relação ao Chat GPT. Seu criador é o Quora, um site de perguntas e respostas.
Conheça alguns deles.
Sage: esse chatbot roda no GPT-3.5 turbo LLM da OpenAI, sendo útil para outros idiomas além do inglês e também para tarefas de programação;
Claude Plus e Claude-instant: desenvolvidos pela Anthropic, são ferramentas para instruções de escrita criativa e entregam respostas mais detalhadas (oPlus tem maior suporte para outros idiomas além do inglês).
Dragonfly: sua base é o modelo davinci da OpenAI, sendo útil para respostas curtas e que melhora a qualidade quando se oferece um conteúdo rico dos prompts.
NeevaAI: focado em encontrar informações na internet, sendo um grande competidor do Bing AI.
ChatSonic
Mais um que entra na lista de alternativas ao Chat GPT é o Chat Sonic, desenvolvido pela empresa Write Sonic.
É uma opção gratuita que também tem a proposta de criação de conteúdo, mas se difere por oferecer pesquisas de dados (inclusive, do Google), imagens e voz em tempo real.
Ele também tem bons resultados em conversas, o que o torna útil para operações de atendimento ao cliente.
Além disso, oferece integrações de terceiros,ou seja, uma opção de Chat GPT para empresas que desejam integrar o inteligência artificial com o sistema utilizado por elas.
Copy.ai
Na mesma linha do anterior, o Copy.ai (como o nome sugere) tem foco total em copy para redes sociais, blogs, anúncios e sites no geral. Ele faz uso do GPT 3.0 como modelo de linguagem.
É gratuito mas tem uma versão paga. Como a maioria das ferramentas, atua melhor em inglês, mas também pode entregar respostas em português.
Recentemente, introduziu o chat conversacional nas suas funcionalidades. Nesse formato, ele consegue entregar informações atualizadas e trazer também as fontes das notícias.
Jasper.ai
Outro tipo de alternativa ao ChatGPT é o Jasper.aI, sendo uma ferramenta IA focada em escrita que ajuda a criar conteúdo para diferentes fins, como blog, redes sociais, e-mail e mais.
Ele usa o modelo GPT-3, da OpenAI, e combina com outros modelos de linguagem para gerar conteúdo exclusivo e personalizado baseado na voz da marca, no tom de voz e nas instruções do usuário.
O forte dele é escrever no modelo do formato do texto, complementando o conteúdo que o escritor coloca na plataforma, a partir do briefing.
A ferramenta recentemente passou a oferecer recursos como chat conversacional. É uma das alternativas ao Chat GPT pagas que pode ser usada por empresas também.
Bloom
O Bloom entra no rol de alternativas ao Chat GPT de código aberto. Esse modelo de linguagem multilíngue oferece sistemas de PNL sólidos mas tem diferenças em relação ao concorrente: foram mais de mil especialistas em IA para criá-lo.
Isso demandou mais de 384 placas gráficas com uma memória total de 80 gigabytes e 176 bilhões de parâmetros para construir o Bloom. Em outras palavras, um bilhão a mais do que o GPT-3.
O modelo também tem treinamento para linguagem de 46 idiomas e 13 idiomas de codificação. Por outro lado, ele pode processar cerca de 8.000 mensagens por segundo, enquanto o Chat GPT processa 10.000 mensagens
É uma opção atraente para desenvolvedores, oferecendo recursos como scripts dinâmicos para criar aplicativos complexos.
CoPilot
Falando em programadores, o CoPilot do Github é uma alternativa focada nesse público. Ele conta com recursos de preenchimento automático e automação.
É também compatível com diversas plataformas de codificação, como o Neovim, Jetbrains e VS Code. Seu treinamento contempla todas as linguagens de programação. No entanto, o quanto a resposta de cada linguagem é assertiva depende da popularidade dela.
Estudantes de programação e semelhantes podem usar o Copilot de maneira gratuita, no entanto, para as demais pessoas, é uma opção paga.
CharacterAI
Para fechar as opções, uma alternativa mais ousada é o CharacterAI. Ele se diferencia por
permitir os usuários “conversarem” com diferentes personalidades:personagens de filmes e séries, celebridades, políticos e por aí vai.
Alguns desses famosos são Elon Musk, Bille Eilish, Albert Einstein e até mesmo os personagens fictícios Loki ou Tony Stark.
Além de figuras relevantes, há a opção de conversar com certos tipos de profissionais, como professores, filósofos e psicólogos. Como tem código aberto, os próprios usuários podem criar personagens personalizados. É uma opção totalmente gratuita.
Conclusão
Bing, Auto GPT, Bard, Chat Sonic, Bloom e por aí vai. São muitas alternativas do Chat GPT que tem surgido diante do cenário de inteligência artificial generativa.
Por tanto, se você não tem como usar o Chat GPT, não é razão para você deixar de aproveitar os benefícios da IA.
Você está pronto para o futuro e as novas tecnologias?
A palavra do momento é inteligência artificial, mas se fizermos o exercício de lembrar a moda das narrativas passadas, o NFT já foi um assunto em alta. Naquele momento, com o mundo em pandemia, houve um alvoroço nas redes sociais para questionar se uma arte digital fazia sentido ou não, por conta das possibilidades de cópia. Enquanto isso, outros aproveitavam a discussão e faziam transações com seus produtos, ‘surfando’ pelas oportunidades de mercado.
Este cenário se acalmou. É um assunto que, socialmente, não tem a mesma circulação que antes, mas o que perpetuou nesse movimento foi a importância do blockchain: a solução criada para eliminar cópia e alteração de dados em ambientes digitais.
Por definição, o blockchain é uma tecnologia que usa um banco de dados extremamente avançado, onde permite comunicações de informações, produtos e ações com transparência. Edu Paraske, cofundador da Hub 1601, fez questão de defini-la ao público do 9º Executive Program, como uma “corrente de blocos de dados, onde as informações ficam armazenadas, de maneira incorruptível e imutável, com um controle descentralizado”.
Mas, então, como isso poderia acontecer em um meio digital tão “assustador e terra de ninguém”?
É nesta “terra de ninguém” que esta nova tecnologia assegura uma identificação segura para “alguéns”.
Por exemplo, suponhamos que há uma transação (de ativos, criptomoedas ou até informações). Esta demanda passa por uma validação de uma rede de conferências, na tentativa de reconhecer quem está fazendo esta negociação e se há uma garantia.
Dinâmica feita por Edu Paraske, Cofundador da Hub1601, para mostrar como funciona uma validação de blockchain no 9º Executive Program (2023)
Com ela verificada e aceita pelos algoritmos de reconhecimento – que estão trabalhando na prova do usuário e transação, junto a outros que analisam a participação -, essa ação é adicionada auma cadeia de blockchain, que é permanente e inalterada. Só então, após todas estas etapas e confirmação, que a transação ocorre, com sua identificação própria.
É, com esta garantia coletiva, que a Web3 se estrutura: este tipo de tecnologia dá base para que a autenticidade e segurança continuem confirmadas. Isso permite que as criptomoedas e os smart contracts sejam feitos entre as pessoas, sem a necessidade de um intermediário como um governo ou Estado – por isso a descentralização.
Então, uma cadeia de suprimentos, negociação de contratos e até análises constantes da leitura de uma própria organização estão em um aglomerado de informações seguras, transparentes e confiáveis. Como Paraske pontua, essa nova tecnologia garante segurança, interoperabilidade, escalabilidade, diminuição do custo, a criação de uma comunidade e uma governança com ações diferentes.
Além disso, outro problema crucial que é resolvido com este tipo de tecnologia, é o controle sobre nossos próprios dados. Hoje a experiência humana passa, em sua maioria das vezes, por uma governança de grandes empresas de plataformas digitais, conectadas em nossos celulares e que conseguem rastrear algumas ações dos usuários.
Como Edu Paraske mostrou, isso muda para uma relação fechada entre os membros destes locais em que a transação pode ser feita. Hoje já existem dois tipos de blockchains. Os públicos (DLT), que estão atrelados a um serviço específico, como mostrado na foto abaixo.
Transição de ecossistemas da Web 2.0 para a Web 3.0, só possível utilizando blockchains (Edu Paraske)
E há também quem já está criando redes privadas de blockchain, para garantir uma confidencialidade e organização das próprias transações de uma maneira mais segura e transparente para seu próprio ecossistema.
Para o empresário, o blockchain só tem a contribuir: “Eu posso até financiar um apartamento sem juros abusivos, mas se eu pedir 1 real para 400 mil pessoas no mundo? Eu descentralizo e consigo mais fluidez na negociação”; e ainda salienta tamanha eficiência: “Para quem trabalha mundialmente, sempre teremos validadores e as negociações se tornam mais rápidas”.
Não deixe de conferir a cobertura do Executive Program pelas redes sociais da SingularityU Brazil!
A única certeza que temos em nossa existência é a movimentação e transformação. Com essa premissa e toda sua história de vida, opremiado CEO David Roberts trouxe ao 9º Executive Program perspectivas sobre acontecimentos históricos e em como isso se assemelha ao processo que estamos vivendo de inovação disruptiva.
No 2º dia do curso promovido pela Singularity Brasil, David retornou à história conhecida de Cristovão Colombo. O que poucos sabem é que o lendário navegador passou anos tentado angariar fundos para construir sua caravela e descobrir “uma nova rota para as Índias”. Todos sabemos o resultado disso e se fosse um fracasso, ele não seria lembrado.
Uma ação empreendedora em um tempo em que isso não “existia de fato” e mesmo assim foi feito. E qual o impacto disso na história do mercado? A disrupção que causou este novo campo de produção e modelo de relação comercial.
As moedas de troca e o que uma nação era capaz de produzir, agora, estavam aliadas aos espaços que conquistavam no processo de colonização e não mais dependentes das rotas pelo Oriente Médio, monopolizada pelos diferentes Impérios Árabes.
David Roberts destacou o trabalho empreendedor e disruptivo de Cristovão Colombo na 9ª edição do Executive Program (2023)
Portanto, a tecnologia das caravelas permitiu que as Grandes Navegações ocorressem. As especiarias passaram a ser temperos, modos de conservar a alimentação e até troca de produtos. As mercadorias se diferenciaram e um novo mercado foi construído, graças às matérias-primas encontradas na natureza riquíssima da América e África Subsaariana.
É necessário pensar por este ponto de mudança para explorar o momento histórico em que estamos vivendo. Como aconteceu naquela época, a tecnologia está fazendo parte e é protagonista das mudanças sociais que ainda vamos encarar.
Por conta da característica tão perene e fora do comum destas transformações, David Roberts transforma a teoria da Inovação Disruptiva e introduz seu novo pensamento: A Teoria de Disrupção.
7 pontos cruciais da Teoria de Disrupção
De início, é necessário destacar que esta teoria tem como principal ponto o entendimento de que haverá uma diversidade de transformações. Nesse sentido, não podemos pensar que será apenas em um campo ou que é proporcionado por uma área de produção. Se trata de compreender que as mudanças se desdobrarão em diversas áreas existentes em nossa experiência social.
A Nova Teoria da Disrupção de David Roberts e seus 7 principais pontos
O mundo plataformizado, permeado por essa digitalização constante, faz com que as conexões estabelecidas estejam em todos os campos de nossa vivência. Desde as relações sociais, recuperação de dados, atendimento, localização e até consumo. O offline hoje também já serve de dados para os constructos digitalizados.
Então, os modelos de negócios precisarão compreender que as mudanças nos campos de empreendedorismo e até em eficiência produtiva serão transformados. Por isso, há a necessidade de cuidar destes desdobramentos, entendendo quais os limites e quais serão suas ações diante destas oportunidades de mercado.
Afinal, para dar conta das constantes disrupções, será necessária uma inovação complexa no processo de apreensão para dar conta de tantas necessidades. David propõe rever as áreas que estão presentes na organização e que podem ser desenvolvidas – com inovações abertas e CVC, por exemplo –, ao mesmo tempo em que há a necessidade de desenvolver e reajustar a contínua performance produtiva da empresa.
Afinal, como foi bem apontado por Alexandre Nascimento, expert da SingularityU Brazil, no Executive Program, a inteligência artificial redesenhará toda a indústria e é necessário perceber quais campos precisarão de uma atenção maior. É uma tarefa difícil e complexa, mas que exige o entendimento desta completude para dar conta dos novos mercados que surgem e vão continuar a surgir.
Todos nós somos seres complexos. Desde a maneira como entendemos o mundo até a tradução da realidade em que vivemos em apenas uma fala ou pensamento, percorremos vários caminhos afetivos-mentais para tentar desenvolver raciocínios que deem conta da complexidade que é viver.
Somos um corpo em constante ebulição, contrastes, vontades e desejos que se confluem. Estamos em uma sociedade diversa, com choques de poder e contínuo atrito entre cada indivíduo existente nesse coletivo, que precisa de cada indivíduo para sobreviver. Habitamos um mundo com diversos segredos ainda desconhecidos e cada vez mais tentamos decifrá-los, mesmo parecendo distante. O tempo nem definição tem: apenas estamos inseridos nele.
Talvez seja difícil compreender o que pode vir a acontecer. A angústia do desconhecido é comum. Quando falamos de criar, empreender, é neste vazio de incertezas que nos projetamos. Mas, antes disso, precisamos lembrar de uma coisa: a segurança na essência da vontade criadora, que é o propósito do empreendedorismo.
Foi assim que o 1º dia de imersão presencial do Executive Program 2023, da SingularityU Brazil, se iniciou. O frio no Bendito Cacao Resort & SPA, em Campos do Jordão, deu espaço para uma combustão criativa de tentar compreender e criar maneiras de entender como conseguir olhar para o futuro.
É, exatamente pela preocupação com os parâmetros de criação de um futuro que Jeffrey Rogers, diretor da Be Radical e parceiro da SingularityU, trouxe o pensamento exponencial para que todos os presentes entendam o contexto que estamos vivendo. Assim, deu o pontapé inicial para a empreitada que é se preparar pelo que vem à frente.
Jeffrey Rodgers no Executive Program 2023
Por isso, o facilitador trouxe dinâmicas para que os presentes no Executive Program 2023 pensassem sobre o futuro complexo de cada um e que enxergassem a própria maneira criativa que individualmente trouxeram. Com este trabalho e o foco desejado pelos executivos, todos os presentes na imersão tomaram seu rumo à construção dos próximos passos, com muita cautela:
“Só é possível criar um futuro quando enxergamos as consequências que daremos a ele, com o nosso objetivo bem desenhado”, destacou Jeffrey durante sua apresentação.
A exponencialidade é a janela para o horizonte que está se formando
Se temos o objetivo de construir um futuro, é necessário que entendamos o nosso presente. Então, precisamos sim destacar que este momento é permeado por uma constante digitalização, com inteligências artificiais dispostas em nossa experiência cotidiana e a automação cada vez mais se torna um processo comum da nossa realidade.
Por isso, é necessário trazer a Teoria da Abundância, formalizada por Peter Diamandis.
No livro, o cofundador da Singularity University introduz a ideia do pensamento exponencial e seus 6Ds, para ajudar as empresas a entenderem o que está acontecendo hoje: a transformação do modelo industrial de produção para o tecnológico, em que as novas tecnologias são moldadas por nós e participa da construção social humana.
Por isso, há a necessidade dos líderes do futuro em compreender o que significa o pensamento exponencial, principalmente para passar a mudar sua própria mentalidade. Os novos instrumentos de trabalho transformam as nossas interações e a maneira pela qual socialmente nos portamos. Por isso, as empresas precisam entender o contexto atual, para só então continuar produzindo e conquistando espaço socialmente.
Hoje a sustentabilidade e questão ambiental cada vez mais é algo crucial e que as empresas precisam atender seus quesitos para não sofrerem sanções e negativas do público. A diversidade é um assunto que se estabeleceu frente às preocupações de complexidade e saúde da sociedade. Junto a isso, as novas jornadas de trabalho se estabeleceram e um líder precisa ter uma mentalidade diferente para lidar com estas transformações. Ao mesmo tempo, o imediatismo continua exigindo mais da nossa produção.
Não compreender isso é um erro grosseiro e que pode deixar organizações pelo caminho. Por isso, o Executive Program toma o cuidado e continua no empenho em formar lideranças que estejam preparados para os principais paradigmas que hoje estamos enfrentando.
Jeffrey mostrou em seu painel maneiras de lidar com a construção de um futuro e que ainda consiga lidar com outras questões tão em voga, como ESG, inteligência artificial, metaverso, saúde, impacto global da digitalização e neurociência.
Além disso, o diretor da Be Radical destacou outro ponto importante que é a coletivização. Por isso, a criação do vínculo e das relações empreendedoras é muito importante, pois precisamos nos ajudar neste momento tão único na nossa jornada da humanidade.
Por isso, exponencialidade precisa ter nosso olhar atento e se tornar parte de nossa percepção, afinal, o seu futuro leva em conta todos estes aspectos para ser pensado?
A tecnologia mais discutida neste ano, e que apareceu em vários momentos no SXSW e Web Summit, foi o de Inteligência Artificial. Foi notória a abordagem sobre este tipo de tecnologia: a preocupação quanto a instauração desta instrumentalização no mundo dos negócios e quais os impactos que poderiam causar na nossa sociedade.
Este será um dos pontos centrais do Executive Program, que terá como foco compreender as tendências mais recentes das tecnologias exponenciais e como podem ajudar na conquista do seu objetivo de negócio. Para se inscrever, basta clicar aqui e aproveitar os três dias de imersão que teremos agora em junho!
Além disso, a SingularityU Brazil convida todos os interessados a participarem da Open Class exclusiva com Alexandre Nascimento, expert em Inteligência Artificial, que também estará no Executive Program ao lado de outros grandes especialistas em neurociência, futurismo e tecnologia.
Esta aula acontecerá no dia 22 de junho, às 19h30, ao vivo no youtube de forma gratuita. Para acessá-la, basta clicar aqui e se inscrever.
Por Onicio B. Leal Neto. PhD em Saúde Pública e Epidemiologia pela FIOCRUZ, pesquisador Sênior do Departamento de Ciência Da Computação, ETH Zurich e FacultySingularityU Brazil.
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM), como o ChatGPT, têm demonstrado uma fluidez de interação com humanos surpreendentemente natural. Estes modelos, capazes de simular a conversação humana de maneira cada vez mais verossímil, têm despertado entusiasmo na comunidade médica e científica.
A aplicação potencial do ChatGPT e de outros modelos de linguagem de grande escala nas rotinas de pesquisas de saúde e na prática clínica é vasta. De melhoria na documentação de dados dos pacientes ao aprimoramento no diagnóstico e suporte nas linhas de cuidado, a implementação dessas ferramentas pode revolucionar a maneira como a medicina é praticada.
No entanto, a perspectiva de integração desses modelos na prática de saúde também tem levantado preocupações sérias. Problemas como alucinações e confabulações, além de vieses e estereótipos associados à interpretação dos dados dos pacientes, são questões que exigem uma abordagem cautelosa e reflexiva.
O respeito à privacidade e à dignidade do paciente é, sem dúvida, uma prioridade absoluta, que precisa ser abordada em todos os avanços relacionados às LLMs e às IAs generativas. Esse aspecto ético é tão fundamental que o Center for AI Safety, apoiado por uma gama de cientistas e líderes da indústria de tecnologia, já emitiu uma declaração alertando para os riscos potenciais que as IAs podem representar para a humanidade. A declaração sugere que esses riscos devem ser tratados como uma prioridade global, semelhante a ameaças como pandemias e guerra nuclear. Embora essa abordagem possa parecer alarmista para alguns, ela tem o mérito de sensibilizar a sociedade para as implicações éticas e de segurança das IAs.
Ryan Carlo, pesquisador e professor da University of Washington School of Law, tem sido uma voz influente nesse debate, defendendo uma reflexão equilibrada e pragmática. Em vez de se concentrar em cenários distópicos dignos de Hollywood, ele argumenta que deveríamos nos preocupar mais com os impactos sociais e ambientais das IAs. A falta de integridade da informação o aumento da desigualdade social podem ser verdadeiras catástrofes. Estas preocupações já foram inclusive descritas antes das IAs generativas alcançarem a fama atual, por autoras como Cathy O’Neal em seu livro Weapons of Math Destruction – How big data increases inequality and threatens democracy e Virgina Eubanks, em Automating Inequality: How High-tech tools profile, police and punish the poor. Em meio a este panorama, uma pesquisa recente, ainda em pre-print (ou seja, sem revisão por pares), chamou a atenção do campo médico. Conduzido por pesquisadores da Universidade da Florida e da NVIDIA, o estudo apresenta os resultados preliminares de um modelo generativo conhecido como GatorTronGPT. Com base na mesma arquitetura do GPT-3, o GatorTronGPT foi treinado com 82 bilhões de palavras de textos clínicos e 195 bilhões de palavras em inglês do Pile, um conjunto de dados que contém 800 gigabytes de textos diversos para treinamento de modelos de linguagem.
Os resultados são surpreendentes. O GatorTronGPT demonstrou alto desempenho em 4 dos 6 conjuntos de dados de benchmark de processamento de linguagem natural biomédica, ou seja, quando comparado a outras técnicas para aplicações biomédicas, a abordagem tem se mostrado muito promissora. O modelo foi capaz de gerar texto clínico sintético útil para o desenvolvimento de modelos de processamento de linguagem natural clínica sintética, conhecidos como GatorTronS. Estes, por sua vez, alcançaram desempenho superior ou comparável aos modelos de processamento de linguagem natural treinados com texto clínico do mundo real.
O GatorTronGPT foi comparado com modelos de transformadores existentes para extração de relações biomédicas e resposta a perguntas, uma prática comum em pesquisas científicas para avaliar o desempenho relativo dos novos modelos. Entre os modelos com os quais o GatorTronGPT foi comparado estavam o GPT-2 medium, Rebel, Rebel-PT, BioGPT, PubMedBERT, BioElectra e BioLinkBERT. Cada um desses modelos foi desenvolvido com diferentes objetivos e abordagens, permitindo uma comparação abrangente e robusta do desempenho do GatorTronGPT.
Os modelos GPT-2 medium, Rebel e Rebel-PT representam o estado da arte na extração de relações biomédicas. O GPT-2 medium é uma versão de tamanho intermediário do modelo GPT-2 original da OpenAI, enquanto o Rebel e Rebel-PT são modelos recentes especificamente projetados para a tarefa de extração de relações. O BioGPT é um outro modelo de linguagem que foi treinado especificamente em textos biomédicos.
Quanto à tarefa de resposta a perguntas, o GatorTronGPT foi comparado com o PubMedBERT, o BioElectra e o BioLinkBERT. O PubMedBERT foi treinado no corpus PubMed, uma das maiores bases de dados de literatura biomédica. O BioElectra é um modelo de linguagem de domínio específico projetado para tarefas de classificação de texto e extração de entidades nomeadas em textos biomédicos. Já o BioLinkBERT é um modelo que combina a arquitetura BERT com dados de ligação de entidades para melhorar a precisão da extração de relações.
A comparação com esses modelos permitiu aos pesquisadores avaliar o desempenho do GatorTronGPT em uma ampla gama de tarefas. O desempenho surpreendente do GatorTronGPT nos benchmarks, tanto para a extração de relações biomédicas quanto para a resposta a perguntas, reforça o seu potencial como ferramenta útil para a prática clínica e a pesquisa biomédica.
O estudo foi além e realizou uma espécie de Teste de Turing, onde especialistas em endocrinologia e cardiologia avaliaram parágrafos clínicos sintéticos gerados pelo GatorTronGPT, misturados com parágrafos reais escritos por médicos. Apenas 49,2% das notas clínicas foram identificadas corretamente, incluindo 36,7% das notas sintéticas e 61,7% das notas humanas. Este resultado sugere que o GatorTronGPT passou no Teste de Turing, com textos sintéticos praticamente indistinguíveis dos textos humanos em termos de legibilidade linguística e relevância clínica.
No entanto, é importante observar que, apesar de seus resultados impressionantes, os LLMs não estão isentos de desafios. Eles têm a tendência a confabulação ou alucinação, como mencionados no início do texto, o que pode ser divertido em chatbots, mas perigoso para a aplicação na saúde. Portanto, estudos futuros precisam examinar estratégias para controlar essas alucinações a um nível mínimo, tornando os LLMs seguros para a prática médica. Além disso, embora o LLM tenha mostrado grande promessa em termos de texto gerado, ainda há espaço para melhorias, e os estudos futuros também devem examinar como a geração de texto clínicos podem ser melhoradas e controladas a partir de instruções humanas, método conhecido como Reinforcement Learning From Human Feedback – o mesmo utilizados pelo ChatGPT. Esta forma linear de processamento pode ser insuficiente para lidar com tarefas que exigem um maior grau de exploração estratégica e antecipação.
Para enfrentar esses desafios, um novo framework para inferência de modelos de linguagem foi recentemente introduzido: o Tree of Thoughts (ToT). Esse framework expande a abordagem convencional Chain of Thought para a criação de prompts nos modelos de linguagem, permitindo uma exploração mais profunda de unidades coerentes de texto, chamadas de “pensamentos”, que servem como etapas intermediárias na resolução de problemas.
A inovação do ToT está em sua capacidade de permitir uma tomada de decisão mais deliberada por parte dos LLMs. Eles podem considerar múltiplos caminhos de raciocínio, autoavaliar suas escolhas e determinar o próximo curso de ação, olhando para frente ou voltando atrás quando necessário. Em outras palavras, o ToT dá aos LLMs a capacidade de realizar escolhas globais, ampliando significativamente seu potencial na solução de problemas complexos.
Essa inovação é particularmente relevante quando consideramos a aplicação dos LLMs no contexto da prática médica, tal como exemplificado pelo GatorTron GPT. Este modelo de linguagem baseado na arquitetura GPT-3 demonstrou alto desempenho em tarefas de processamento de linguagem natural biomédica, gerando texto clínico sintético útil e passando em uma versão do Teste de Turing.
O ToT poderia potencialmente aprimorar a capacidade do GatorTron GPT e de outros LLMs de navegar por múltiplos caminhos de raciocínio, tomar decisões mais informadas e estratégicas, e explorar uma variedade maior de soluções durante a inferência. Isso poderia aumentar a utilidade desses modelos em tarefas clínicas complexas, como diagnóstico de doenças ou planejamento de tratamentos, tornando-os parceiros ainda mais eficazes na prática clínica.
Ainda estamos no início desta emocionante evolução dos LLMs. Porém, a combinação do potencial demonstrado pelo GatorTron GPT com as novas possibilidades abertas pelo framework ToT sugere um futuro promissor para a aplicação de LLMs na prática médica.
Quase dois terços dos empregos no Brasil dependem de trabalhadores presenciais. Apesar de não ser uma maioria, já que o setor de serviços é majoritário no emprego nacional, há uma incrível mudança de perspectiva na mentalidade cultural das organizações brasileiras frente às novas necessidades que o mundo contemporâneo exige.
Há um debate global sobre essa eficiência do trabalho não-presencial, ao mesmo tempo, estamos dialogando com outras questões sobre horas e dias de trabalho. Em alguns lugares da Europa, a redução de jornada já foi aceita e está em processo de experimentação – com bons resultados.
O fato é: está acontecendo uma mudança cultural da produção. Consequentemente, a sociedade continua nesse movimento após perceber que sua qualidade de vida e saúde precisam ser prioridade máxima. A sociedade apenas precisou de um catalisador, no caso, a pandemia, para tornar este processo mais rápido.
Por conta deste momento, o especialista em futuro do trabalho da Singularity, Gary Bolles, traz uma abordagem clara sobre a necessidade de entender novas formas produtivas de trabalho e como se relacionam com a saúde dos colaboradores.
Para Bolles, que estará no Executive Program deste ano, a nova forma de produção só pôde ocorrer graças às tecnologias e, na pandemia, foi clara a necessidade de se continuar as atividades, e o trabalho remoto começou a ser mais aceito. Naquele momento, tentando se proteger de uma possível contaminação, quem pôde estar em sua casa e dar continuidade ao seu trabalho, conseguiu sustentar uma rede de segurança de menos contágio possível para a dispersão do vírus.
A produção se manteve e pessoas de diferentes lugares do mundo ainda sustentam essa posição, mesmo com o retorno gradual ao regime presencial. Mas Bolles deixa claro que a flexibilidade é benéfica: tanto para o chefe quanto para o seu colaborador.
Trabalho híbrido e a saúde na jornada de trabalho
Segundo o especialista da Singularity, é normal que ainda haja descrença, principalmente pela mudança abrupta e contingência de todos os anos de trabalhos presenciais rotineiros que a maioria teve nos anos anteriores à pandemia. Porém, Bolles ressalta que, desde que o trabalho esteja sendo entregue e clientes estejam recebendo soluções novas, a empresa pode ir adiante.
Afinal, o especialista observou que, em outros tipos de jornadas de trabalho, os trabalhadores tomaram decisões responsáveis e garantiram o próprio equilíbrio entre suas responsabilidades, saúde e continuidade de sua eficiência.
Bolles destaca a necessidade de entender a diferença que as jornadas híbridas e flexíveis proporcionam. O primeiro se destaca em uma agenda fixa, determinando quando trabalhadores devem trabalhar de casa ou no escritório.
O preferível, segundo o especialista, é o flexível, porque há uma escolha dos trabalhadores, entre ir para o escritório ou ficar em casa, de acordo com as necessidades que enxergam.
Conforme explicado pelo especialista, esta ação pode trazer vários benefícios, dentre eles, a responsabilidade e o empenho dos colaboradores na empreitada de trabalho, ao mesmo tempo em que garantem o cuidado com sua vida individual e pessoal. No modelo flexível, a praticidade elimina horas de trânsito, desgaste físico e mental, além de tornar a produção mais eficiente.
Porém, há todo um contexto de estar preparado para isso. Não só pelo trabalhador, mas pelo líder. Ser um gestor deste novo momento implica também em se tornar uma liderança deste novo tempo. Não é possível ter ainda um controle presencial e exigir condutas específicas da lógica física. É necessário compreender as assincronias, necessidades do outro e a segurança de que o trabalhador está com o mesmo objetivo que o proposto pela governança.
Além disso, um líder precisa se preocupar com questões de saúde e ter responsabilidade por quem está em seu grupo. Com o trabalho flexível, ressalta Bolles, é possível que algumas destas questões sejam resolvidas sem a necessidade de influência de seus chefes.
A maleabilidade garante as complexas necessidades de cada um e ainda impulsiona a sua produção. Sempre há algo para resolver do mundo que nos demanda e essa flexibilidade permite a resolução, sem tanta interferência do gestor, ao mesmo tempo em que o colaborador garante as horas de trabalho e produção. É uma maneira hábil, segundo Gary, de garantir parte da saúde mental e física dos empregados.
“Trata-se de uma grande oportunidade para que as empresas se preocupem mais com os trabalhadores. Enxergar a saúde nestes processos é crucial para o sucesso”.
Por esta razão, Bolles fez questão de destacar uma das necessidades dos novos líderes no ambiente de trabalho: a empatia. Com ela, é possível ajudar os colaboradores a passarem por desafios, principalmente para tentar resolver alguns problemas que surgem no dia a dia do trabalho. “Ter o olhar atento é criar uma perspectiva que ajuda em toda a cadeia produtiva”, finaliza o especialista.
Gary Bolles, junto a Alexandre Nascimento e outros experts da SingularityU Brazil estarão no Executive Program, em junho de 2023. Para fazer sua inscrição neste programa, basta clicar aqui para mais informações.
No último dia da quinta edição do xTech Legal, o Learning Village recebeu painéis sobre inovação e tecnologia, com conversas sobre os impactos que o trabalho jurídico vem sofrendo por conta das transformações tecnológicas: desde sua produção diária até seus enfrentamentos mais árduos.
A PL das Fake News é um exemplo de como a tecnologia foi colocada socialmente e só agora, depois de inúmeros casos problemáticos, está sendo reconduzida e discutida dentro do processo jurídico.
Transformações estão acontecendo em níveis distintos: no trabalho, com soluções mais imediatas e práticas do mundo digital; de construções de peças automáticas até novas maneiras de atendimento que utilizam bots para facilitar o caminho a ser percorrido na assistência jurídica.
O mundo digital implica neste tipo de transformação diária, principalmente por conta do modelo dataficado de reconstrução, reaprendizado e pelo interesse das grandes empresas que possuem estas fontes de informação.
Estas transformações tiveram uma aceleração grandiosa por conta da pandemia, mas são processos que já fazem parte de uma ideia de otimizar e tornar a a atividade mais produtiva. Com a globalização, a comunicação, relacionamento e as trocas comerciais passaram a ser quase imediatas e, quanto menos tempo, melhor para nosso contexto econômico.
Em consonância com essa situação, Alexandre Nascimento, expert da SingularityU Brazil e pesquisador de Stanford, trouxe várias perspectivas das mudanças que as novas tecnologias estão trazendo no mundo atual – especialmente nas questões relacionadas à inteligência artificial.
Hoje, há uma ação de se apropriar destes modelos de automação para o trabalho humano: desde reconhecimento social e cultural, como trabalhos de social listening, até construções de robôs para atuarem em trabalhos de maquinários.
Outro exemplo disso é para atuações sociais: diversas cidades do mundo já possuem olhos robóticos nos lugares estratégicos mais importantes para controle, regulados por indicações humanas e performadas pelas máquinas.
Os carros estão passando por uma mudança de controle automático, sem a necessidade de um motorista humano. As redes de assistência e relacionamento já se encontram com estas transformações.
E até o corpo humano também participa deste processo: cada vez mais estamos procurando maneiras de criar extensões não-humanas em nossa carne, seja com um chip, seja um órgão. Além disso, a nossa maneira de se relacionar também está passando por mudanças: desde com quem, que pode ser não-humano, até em qual lugar, como os ambientes imersivos que criam vidas digitais.
O que hoje mais chama atenção é a “capacidade” da inteligência artificial. Junto a estes processos, ainda ecoa no mundo um alarde sobre o que este tipo de tecnologia pode criar, e o medo sobre substituir a criatividade humana é latente.
O ChatGPT, ChatSonic e Dall-E 2 são exemplos desta nova onda de inteligências artificiais que foram colocadas para uso na internet. A ideia destas criações, em forma de IA aberta, é tornar este tipo de tecnologia mais bem aproveitada, percorrendo os circuitos socialmente presentes. Ao mesmo tempo, ainda faz um trabalho de experimentação social, na tentativa de enxergar se haverá um aproveitamento deste tipo de tecnologia processo de trabalho e produção humana.
Não é surpresa para ninguém que há uma ambição por trás disso: quanto maior a produção e mais eficiente, menos tempo perdemos com tarefas mais simples e podemos otimizar os processos de trabalho. É disso que se trata o auxílio destes artífices.
No entanto, algumas questões que cerceiam a apropriação deste modelo tecnológico na produção cotidiana: qual o impacto deste tipo de tecnologia nos trabalhos hoje existentes? Eles vão substituir a mão-de-obra? Chegamos no momento alarmista da “Era das Máquinas”, como este alvoroço indica?
Nesse sentido, aprofundamos este assunto com o pesquisador e expert da SingularityU Brazil, Alexandre Nascimento, na tentativa de entender se o trabalho no meio jurídico mudará ou se há uma mudança no contexto social que precisamos ficar atentos. Além disso, tiramos algumas dúvidas sobre a real capacidade e impacto deste novo tipo de tecnologia neste momento tão conturbado.
Como isso impacta o trabalho jurídico?
Há uma tendência em acreditar que chegamos a um momento de automação eficiente e clara, em que as leituras da nossa experiência e domínios dos nossos hábitos já são bem apropriados pelos robôs criados. Isso não é o que verdadeiramente acontece hoje.
Alexandre deixou claro o quanto é cético sobre a ideia de substituição de profissionais da área jurídica por profissionais especializados em IA ou prompters para utilização de inteligência artificial para automação completa no setor no curto prazo, por conta das limitações da tecnologia frente aos desafios intrínsecos ao direito e do sistema judiciário:
“Hoje isso não é possível. Precisamos de mais tempo, principalmente tentando desenvolver tecnologias particulares às ações e regiões necessárias. Este nível global de inteligência artificial torna as ferramentas como o ChatGPT, falhas. Ela mente e reproduz algo que viu em outro lugar, sem aprofundamento.”
Para o expert da SingularityU Brazil, o componente humano se fará necessário por um longo período, e, a parceria homem-máquina é que trará grandes resultados no setor. Por isso ele vê muito mais a atualização dos profissionais com o conhecimento do setor para que utilizem a tecnologia no longo prazo, do que a substituição dos profissionais da área por prompters ou engenheiros de IA.
Ainda sobre o ChatGPT, ele afirma que os grandes modelos de linguagem não são uma solução universal, e, apesar de que vieram para ficar, eles se tratam muito mais de uma poderosa forma de melhorar a parceria homem-máquina para o futuro que está sendo construindo, onde teremos cada vez mais nossa inteligência ampliada por IAs. Por isso, ele afirma que o principal ponto será a criação de Inteligências Artificiais especializadas, híbridas e relacionadas ao que é proposto, dentro da área e temática sugerida: “Vamos viver um momento de ânsia por automação e depois iremos perceber pela qualidade dos resultados que não era possível resolver tudo com o ChatGPT, e, vamos repensar essa apropriação muito rápida. Espero que poucos cometam este erro e sejam cautelosos no que irão automatizar.”
Afinal, é necessário que a tecnologia tenha um treinamento do modelo de linguagem. É também crucial que encontre um banco de dados direcionado para o serviço prestado, em virtude de que compreenda a lógica particular daquele local, olhe as documentações necessárias e que consiga gerar uma decisão que não seja apenas a repetição de algo muito similar ou análogo, mas em outro contexto.
Para o cientista, este tipo de tecnologia será crucial para trabalhos mais repetitivos e que auxiliem em operações constantes que fazemos hoje em dia, mas:
“Precisamos de mais tempo, principalmente tentando desenvolver tecnologias particulares às suas áreas de atuações e regiões coordenadas pelo planeta. Este nível global de inteligência artificial torna as ferramentas, como o ChatGPT, falhas. Elas mentem e reproduzem algo que viu em outro lugar, sem aprofundamento.”
Afinal, é necessário que a tecnologia tenha um treinamento do modelo de linguagem. É também crucial que encontre um banco de dados direcionado para o serviço prestado, em virtude de que compreenda a lógica particular daquele local, olhe as documentações necessárias e que consiga gerar uma decisão que não seja apenas repetitiva.
No meio jurídico, isso é ainda mais crucial por estarmos decidindo questões sociais vitais. É neste ponto de diferença que Alexandre deixa clara a necessidade de um ser humano neste papel analítico. Apenas a repetição, hoje, não dá conta de partes da cadeia produtiva. A IA disponível de forma aberta e pública, sem um processo cuidadoso de preparo para cada contexto específico, ainda não tem profundidade em todos os assuntos possíveis e é insuficiente em seus aprofundamentos.
Então, quais são os impactos que o trabalho jurídico sofrerá nos próximos anos?
A principal questão é entender onde está a repetitividade do trabalho que hoje é feito. As novas tecnologias podem ajudar no processo de produção, tornando criações repetitivas, categorizações e modelações mais ágeis desde que tenham mãos humanas neste processo. Afinal, é o trabalhador que dará habilidades comportamentais e algumas demandas que o mercado precisa.
Tal como a internet fez, e isso acontecerá na maioria (se não todas) as profissões, todos precisarão compreender o machine learning e como cada inteligência artificial apropriada funciona. O computador exigiu isso há alguns anos e agora os programas mais inteligentes necessitarão deste olhar.
Um letramento digital será necessário, mas, Alexandre deixa claro que: “As pessoas tomaram um susto com tudo isso, mas a substituição completa de pessoas por algoritmos não vai acontecer, porque todos precisam de qualidade em seus trabalhos que exigem uma gestão humana. A IA pode dar escala, mas sem a supervisão humana num setor tão crítico como o jurídico, ela pode dá escala ao erro e a injustiça, gerando problemas sociais. O que devem compreender é que há a necessidade de enxergar como utilizá-la em sua aplicação.”
“Todos descobriram um jeito de colar”
O susto tomado pelo mundo sobre o processo OpenAI foi produzido pelo encontro de uma nova fonte de produção, que busca diferentes leituras para produzir os processos designados: fotos, textos, vídeos, comerciais, histórias e narrativas. Foi notável o baque de medo ao compreender que uma criação nossa poderia dar sentido aos objetos ao nosso redor, coisa que a humanidade, desde seus primeiros momentos de existência, faz individualmente.
O fato aqui não é este, mas nossa tarefa é entender o processo social que está por trás disso. De qualquer maneira, as IAs, hoje, são fontes de referência. Por isso, a maior tarefa, hoje, é saber se (1) deve ou não e (2) como alinhar este instrumento em suas produções cotidianas. Por este motivo, os cuidados precisam ser redobrados e precisamos entender que a automatização não pode ser prioridade acima da qualidade.
Alexandre destaca a necessidade de não se atropelar nesse processo e reconhecer que há um desenvolvimento, mas não uma confiança cega à priori em se apropriar deste tipo de tecnologia. Afinal, dilemas morais também estão presentes nesse contexto, ainda mais quando falamos sobre o processo jurídico. Nem sempre a melhor defesa é a mais rápida ou a de lógica pragmática dedutiva, como o ChatGPT usa, por exemplo.
É necessário revisar e atuar criticamente em qualquer criação de IA. O melhor a ser gerado nem sempre está nas leituras prévias e experiências passadas. Além disso, precisamos ter um cuidado com a questões que transformarão nosso entendimento de valor moral social, principalmente sobre responsabilização e culpabilidade dentro do processo jurídico.
A tarefa não é fácil, mas precisamos clarear o assunto muito antes de dar passos largos. O fenômeno do futurismo sempre compreende previsões e inferências, mas poucos entendem que isso é um processo reflexivo, que exige parâmetros para dar estes saltos de entendimento e muito cuidado.
A IA foi criada para resolver problemas. Este tipo de modelo tecnológico utiliza um conjunto de dados, a partir de experiências de terceiros, codifica algumas questões e a reutiliza. É, hoje, uma reprodução e, por isso, antes de continuar este processo, é necessária uma atenção, cuidado e direcionamento.
Além disso, como Alexandre Nascimento indica, os próximos passos são as atenções particulares: entender como esta tecnologia pode auxiliar em processos globais, mas que se caracterizam diferentemente em cada região do planeta, desde os valores morais aos processos produtivos. Por isso, antes da automação, é preciso retomar o processo humano e suas ações com os maquinários, tomando mais cuidado ainda por conta do impacto reprodutivo que isso implica socialmente.
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