Os rápidos avanços na inteligência artificial (IA) criaram uma nova fronteira na inovação empresarial. O progresso significativo no poder de computação, armazenamento de dados e algoritmos permitiu o desenvolvimento de sistemas de IA mais sofisticados. Processos aprimorados de implantação de software, como conteinerização e orquestração, avançarão os aplicativos de IA e aprendizado de máquina (ML) tanto em alcance quanto em escopo. Por exemplo, agora os desenvolvedores podem criar, implantar e gerenciar cargas de trabalho AI/ML de maneira escalável e eficiente com soluções geralmente disponíveis, como Red Hat OpenShift Data Science e NVIDIA AI-ready Enterprise Platform .
Todas essas melhorias tecnológicas tornaram a IA mais acessível e prática em vários campos. Entre as disciplinas da IA, a IA generativa é o catalisador que capacita as empresas a criar, iterar e otimizar soluções para problemas complexos. O crescente interesse em IA generativa oferece uma excelente oportunidade para explorar seu potencial e oferecer insights sobre seus recursos para aplicativos de negócios transformadores.
O que é IA generativa?
IA generativa é um ramo da IA ??que permite que as máquinas criem conteúdo original, como imagens, textos e músicas. Ao contrário dos sistemas de IA tradicionais que dependem de regras predefinidas ou padrões de dados explícitos, a IA generativa utiliza redes neurais complexas para aprender com vastos conjuntos de dados e gerar resultados de forma autônoma.
O que a IA generativa pode fazer pelos aplicativos de negócios?
A IA generativa é uma promessa imensa para desbloquear a criatividade em vários setores. As empresas podem aproveitar a IA generativa para aumentar a criatividade humana e acelerar a inovação, impulsionando a eficiência operacional, criando campanhas de marketing envolventes, detectando fraudes ou gerando agentes virtuais realistas. Com aplicativos generativos de IA e os dados corretos, as empresas podem explorar mais possibilidades, minimizar riscos, otimizar a produção e automatizar tarefas, levando a soluções inovadoras e economia de custos.
Experiências personalizadas do cliente
A personalização do cliente é a base de negócios bem-sucedidos. A IA generativa pode desempenhar um papel fundamental ao analisar vastos dados de clientes para ajudar os líderes de negócios a entender preferências, comportamentos e tendências. Com esse conhecimento, as empresas podem gerar dinamicamente recomendações personalizadas, anúncios direcionados e experiências personalizadas, fomentando, em última instância, um engajamento e fidelidade mais robustos do cliente.
A IA generativa é comumente usada para desenvolver assistentes virtuais e chatbots que podem interagir de forma autônoma com os clientes, lidar com consultas e fornecer suporte. O aplicativo comercial de assistentes virtuais já existe há algum tempo. Por exemplo, o Watson Assistant foi lançado em julho de 2016 e é usado hoje em atendimento ao cliente, marketing e recursos humanos. Os assistentes virtuais com IA podem melhorar o atendimento ao cliente, automatizar tarefas de rotina e aprimorar a experiência do usuário.
Simplificando operações e eficiência
A IA generativa pode impulsionar a eficiência operacional automatizando tarefas demoradas e repetitivas. Desde a geração de relatórios automatizados e otimização do gerenciamento da cadeia de suprimentos até a manutenção preditiva e detecção de anomalias, as empresas podem aproveitar a IA generativa para simplificar as operações, reduzir custos e melhorar a eficiência geral.
Por exemplo, o Ansible Lightspeed (visualização técnica) ajudará os desenvolvedores a criar automações Ansible Playbook com mais eficiência usando IA generativa com o IBM Watson Code Assistant . Ao automatizar tarefas mundanas, os funcionários podem se concentrar em atividades de maior valor, promovendo assim a produtividade e a inovação organizacional.
Aprimorando a tomada de decisão
A IA generativa pode ser uma ferramenta valiosa para a tomada de decisões baseada em dados. As empresas podem gerar cenários alternativos, testar hipóteses e fazer previsões aproveitando dados históricos e executando simulações. A IA generativa pode analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e gerar previsões ou simulações para auxiliar nos processos de tomada de decisão. Ele pode fornecer insights valiosos, otimizar operações e apoiar o planejamento estratégico.
Por exemplo, a Atomiton prevê a demanda de energia para os fabricantes e identifica maneiras otimizadas de operar máquinas que consomem energia no chão de fábrica para reduzir custos. Essa capacidade de tomada de decisão capacita os líderes de negócios a explorar vários resultados, avaliar riscos e otimizar estratégias em uma ampla variedade de setores.
Preservando a privacidade e a segurança
A privacidade e a segurança dos dados são essenciais para todas as empresas, especialmente aquelas nas áreas de saúde e finanças. A IA generativa oferece uma abordagem de preservação da privacidade, gerando dados sintéticos que mantêm as propriedades estatísticas do conjunto de dados original, garantindo a privacidade individual. Essa abordagem permite o compartilhamento e a colaboração de dados enquanto protege as informações confidenciais.
Detecção de fraude e cibersegurança
A IA generativa pode ajudar a identificar e prevenir atividades fraudulentas analisando padrões de dados, anomalias e ameaças potenciais. Ele pode melhorar os sistemas de segurança, detectar vulnerabilidades e mitigar riscos. Operadores certificados de parceiros da Red Hat, como Dynatrace , CrowdStrike e muitos outros, utilizam a IA, embora de maneiras diferentes, para detectar fraudes e garantir que as operações na nuvem permaneçam seguras.
A IA generativa é uma mudança transformacional nos aplicativos de negócios. Ao adotar a IA generativa, as empresas podem aproveitar a criatividade sem precedentes, oferecer experiências personalizadas, simplificar e proteger operações, aprimorar a tomada de decisões e promover a inovação.
FONTE: Blog Red Hat
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