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Por que a IA terá as falhas da inteligência humana

A inteligência artificial (IA) percorreu um longo caminho na última década, desde os primeiros chatbots até aos assistentes virtuais de hoje que se integram com múltiplas aplicações para “aprender” sobre nós.

No entanto, por mais impressionantes que pareçam os sistemas modernos de IA, ainda têm um longo caminho a percorrer antes de alcançarem a verdadeira inteligência de nível humano. Este artigo narra minhas experiências na construção de várias ferramentas de IA para auxiliar nas funções de negócios e analisa o que está reservado para os profissionais de marketing.

O longo caminho da IA ​​da ficção à realidade

No filme “2001: Uma Odisséia no Espaço”, os astronautas chegam à assustadora conclusão de que Hal, o supercomputador de IA, comanda todos os aspectos da estação espacial.

Uma discrepância entre o computador terrestre e Hal dá início ao processo de os astronautas acreditarem que Hal pode estar se tornando desonesto. Quando perguntam a Hal por que pode haver uma diferença entre os dois sistemas de computador, Hal responde: “Isso só pode ser atribuído a erro humano. Esse tipo de coisa já surgiu antes e sempre foi devido a erro humano.”

Dimensionando o uso de IA

Nossa primeira experiência com IA começou no final de 2019, quando começamos a experimentar um aplicativo IBM Watson. Usamos uma ferramenta de IA para traçar o perfil das personalidades dos compradores para ajudar um cliente a restringir as 17 personas que vieram do grupo de marketing de produto para 4 personas acionáveis.

A partir daí, construímos um negócio baseado na ferramenta, que chamamos de marketing baseado em personalidade. As ferramentas de IA que usamos, Crystal Knows e xiQ, podem determinar rapidamente a personalidade de um indivíduo usando a segmentação DISC.

Nossa segunda experiência foi logo quando o ChatGPT 4 foi lançado e adicionamos Jasper para nos ajudar na geração de conteúdo e imagens. Usamos as ferramentas para ajudar a gerar conteúdo para sites e imagens para dar uma vantagem inicial aos nossos criativos.

Honestamente, tivemos resultados mistos. O fato de a ferramenta ser orientada por prompt tornou difícil obter o resultado que desejávamos. E considerando tudo o mais que estava acontecendo em nosso negócio, realmente não tínhamos tempo para continuar aprendendo e aperfeiçoando as instruções. Além disso, cada nova versão da ferramenta trouxe um conjunto totalmente novo de práticas recomendadas sobre prompts.

Isso nos levou à terceira rodada de experimentação com uma plataforma de IA chamada Cassidy. A nova ferramenta é potencialmente uma virada de jogo para nós e possivelmente o início de um Hal moderno. Ao contrário das ferramentas anteriores, Cassidy aprenderá sobre nós por conta própria.

Ele leu nosso site e está integrado ao nosso G-Suite, navegador Chrome e aplicativo Slack. Ele compreenderá e se comunicará com a voz da nossa marca, atuará como assistente e executará seus próprios fluxos de trabalho. Isso pode ser uma verdadeira virada de jogo para uma organização como a nossa, uma agência rápida e eficiente com pouca ou nenhuma sobrecarga.

Aprofunde-se: um mergulho profundo em como os profissionais de marketing usam o MarTechBot

A promessa e as armadilhas do ChatGPT

O futuro da IA ​​é brilhante, mas também será acidentado. Sabemos que haverá deficiências nesta nova onda de tecnologia. Por exemplo, com base no que observámos agora utilizando as ferramentas de primeira geração, sabemos que existem preconceitos nas ferramentas.

A segunda geração nos ensinou que o resultado é tão bom quanto o insumo. O velho ditado “entra lixo, sai lixo” ainda é verdadeiro, apesar de quão inteligente a tecnologia possa ser.

Muitos acreditam que o ChatGPT está piorando, e não melhorando, à medida que se torna mais amplamente distribuído. Um tópico de discussão no OpenAI Developer Forum de novembro intitulado “ChatGPT está ficando cada vez pior a cada dia” inclui 182 comentários, todos concordando que as coisas estão piorando a cada lançamento.

Os desenvolvedores apontam para taxas de erro crescentes, baixa retenção de comandos e resultados anteriores e uma falta geral de suporte. Eles chegam ao ponto de dizer que o ChatGPT 3.5 teve um desempenho melhor do que a versão 4.0 mais atual. Portanto, podemos, por enquanto, deixar de lado nossas preocupações de que Hal assumirá o controle da nave.

Aprofunde-se: como combater o preconceito em seus modelos de IA

A estrada à frente

Construímos assistentes de desenvolvimento de negócios e gerentes de projetos com uma base de conhecimento criada pela integração de nossas propostas e unidades de projeto. Esses assistentes de IA poderão ajudar nossa equipe a aumentar a eficiência e, um dia, automatizar o processo de redação de propostas.

Também está integrado ao meu navegador Chrome, por isso lê meus e-mails, participa de reuniões, arquiva e indexa os sites que visito. Talvez em breve ele comece a redigir e responder meus e-mails – por conta própria.

Até esse dia, será necessário nosso tempo para moldá-lo naquilo que queremos (ou precisamos) que seja. E esse é o ponto: faremos da IA ​​o que ela será, e muitos já o fizeram. E, embora tenhamos passado da “aprendizagem automática” para máquinas que aprendem, é um bom lembrete de que a “inteligência artificial” é na verdade melhor descrita como “inteligência humana artificial”.

Uma tecnologia construída por humanos e treinada com base no que os humanos criaram não será perfeita – tal como os seus criadores.


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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.