A inteligência artificial generativa e as aplicações do ChatGPT estão redefinindo a maneira como as empresas operam. No entanto, a maioria das organizações ainda subestima o potencial dos Large Language Models (LLMs), limitando seu uso a automação básica de tarefas. Pesquisas recentes indicam que essa visão restrita tem gerado impactos financeiros negativos para as empresas.

O relatório ‘Microsoft New Future of Work Report 2024’ aponta que a integração de LLMs nos fluxos de trabalho pode transformar a produtividade e a colaboração, destacando o impacto positivo da IA no ambiente corporativo. Além disso, o MIT revelou que esses modelos utilizam mecanismos surpreendentemente simples para recuperar conhecimento armazenado, o que os torna altamente eficientes na gestão da informação. Empresas como Goldman Sachs e AT&T já estão explorando esses modelos em suas operações, evidenciando um impacto estratégico significativo.

O potencial dos LLMs nas operações empresariais

LLMs são modelos de IA treinados em vastas quantidades de dados textuais, permitindo-lhes compreender e gerar linguagem natural com alta precisão. Consequentemente, sua aplicação no ambiente corporativo vai muito além da simples automação:

1. Automação de processos complexos

Os LLMs processam e interpretam grandes volumes de dados não estruturados, como feedbacks de clientes, menções em redes sociais e documentos internos. Consequentemente, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados de forma mais eficiente.

Na área jurídica, por exemplo, a Meta utiliza modelos como Llama, que empregam embeddings semânticos para identificar cláusulas contratuais específicas, destacando potenciais riscos e propondo ajustes com base em contratos previamente analisados. Além disso, os LLMs podem ser integrados a plataformas RPA (Robotic Process Automation) para executar fluxos de trabalho de maneira autônoma, e, assim, minimizam a necessidade de intervenção humana em processos burocráticos.

2. Análise avançada de dados e BI

LLMs podem processar e interpretar grandes volumes de dados não estruturados, como feedbacks de clientes, menções em redes sociais e documentos internos.

Usando técnicas como attention mechanisms, os modelos conseguem dar maior relevância a trechos críticos de um documento ou a padrões de comportamento em séries temporais. Empresas como a Amazon utilizam essas capacidades para prever tendências de consumo, ajustando estoques e campanhas de marketing em tempo real.

Além disso, a integração de LLMs com ferramentas de BI como Tableau e Power BI permite que usuários consultem insights complexos em linguagem natural, sem a necessidade de habilidades avançadas em análise de dados.

Segundo a AWS, a análise conversacional baseada em LLMs permite interpretar feedbacks não estruturados dos clientes, detectar sentimentos e revelar tendências, auxiliando as empresas a ajustarem suas estratégias rapidamente. Com isso, as empresas ajustam suas estratégias rapidamente, respondem às mudanças no comportamento do consumidor e antecipam demandas do mercado.

3. Personalização em escala

Os LLMs utilizam modelos de embeddings vetoriais para criar perfis detalhados de clientes, possibilitando interações mais precisas e relevantes.

Por exemplo, plataformas de e-commerce como a Shopify utilizam IA generativa para sugerir descrições de produtos personalizadas, ajustando tom e abordagem com base no perfil do consumidor.

Além disso, modelos finetunados podem ser usados para geração automática de copywriting, permitindo que campanhas publicitárias sejam criadas e otimizadas dinamicamente, maximizando a conversão em diferentes canais digitais.

A capacidade dos LLMs de compreender o contexto e personalizar interações é um diferencial competitivo. Ferramentas como o ChatGPT já são amplamente utilizadas no marketing para geração de conteúdo, descrições de produtos e e-mails segmentados. Nesse sentido, as aplicações do ChatGPT permitem a personalização em escala, impulsionando taxas de conversão e melhorando a experiência do usuário.

4. Suporte à decisão estratégica

Os LLMs podem ser aplicados na modelagem preditiva, analisando padrões históricos para recomendar ações estratégicas. Empresas de logística, como a UPS, já utilizam IA para otimizar rotas de entrega, ajustando trajetos em tempo real com base em fatores como tráfego, condições climáticas e restrições operacionais.

A tecnologia também pode ser integrada a sistemas de ERP (Enterprise Resource Planning), como SAP e Oracle, o que possibilita que gestores façam consultas estratégicas via linguagem natural e obtenham recomendações baseadas em dados internos da empresa.

Os LLMs não apenas interpretam dados, mas também sugerem ações estratégicas com base em análises preditivas. Por exemplo, no setor logístico, empresas utilizam IA para prever demanda, otimizar rotas de entrega e reduzir custos operacionais.

Como aplicar LLMs no seu negócio

Implementar LLMs na sua empresa exige uma abordagem estratégica e personalizada. Por isso, aqui estão algumas etapas para garantir que a IA seja um diferencial competitivo real:

1. Mapeie processos que podem ser otimizados

Analise os setores da empresa onde há grande volume de dados e tarefas repetitivas. Converse com as equipes para entender quais atividades consomem mais tempo e podem ser aprimoradas com IA. Antes de integrar um LLM, defina quais processos podem ser otimizados. Isso pode incluir:

• Atendimento ao cliente automatizado com respostas contextuais avançadas.
• Análises preditivas para melhorar previsões de mercado.
• Automatização de fluxos de trabalho internos para reduzir ineficiências.

2. Defina o modelo de IA mais adequado

Se sua empresa precisa de respostas rápidas e generalistas, modelos pré-treinados como o GPT-4 são suficientes. Para soluções altamente especializadas, o ideal é treinar um LLM com dados específicos do seu setor. Nem todos os LLMs são iguais. Avalie se sua empresa precisa de um modelo pré-treinado, como o GPT-4, ou se vale a pena treinar um modelo próprio usando dados específicos do seu setor.

3. Implemente a IA no seu stack tecnológico

Conecte o LLM às ferramentas que já fazem parte do fluxo de trabalho, como CRM, ERP e plataformas de automação. Teste APIs para facilitar a integração e melhorar a eficiência operacional. LLMs podem ser conectados a ERPs, CRMs e plataformas de Business Intelligence para otimizar operações e permitir consultas estratégicas via linguagem natural. 

4. Personalize o modelo com seus dados

Faça ajustes no modelo usando dados internos para que ele aprenda padrões e gere respostas mais relevantes para seu negócio. Teste diferentes configurações para melhorar precisão e performance. Para maximizar o desempenho, ajuste o modelo de IA utilizando dados proprietários. Dessa forma, a precisão e a performance da IA serão aprimoradas.

5. Crie diretrizes para uso seguro e eficiente

Defina regras claras para o uso do LLM na empresa, assegurando conformidade com normas de privacidade e segurança de dados. Além disso, monitorar constantemente a IA ajudará a evitar viés e garantir a confiabilidade das respostas.

Aplicações do ChatGPT: IA em escala

Tratar LLMs como simples geradores de texto é um erro grave. Portanto, organizações que exploram seu verdadeiro potencial conseguem otimizar operações, gerar insights de alto valor e melhorar a tomada de decisão em larga escala. Enquanto alguns enxergam a IA apenas como uma automação de tarefas, outros já estão utilizando aplicações do ChatGPT como diferencial competitivo para transformar seus mercados.

Se sua empresa ainda não está extraindo valor real dessa tecnologia, está na hora de repensar sua estratégia. Fale com nossos especialistas e saiba como a Luby pode te ajudar na jornada rumo a um futuro inteligente.