IA tradicional x IA generativa: um guia para líderes de TI

Inteligência artificial é um termo abrangente para tecnologias que permitem que computadores simulem raciocínio, comunicação e tomada de decisão semelhantes aos humanos. Ela utiliza machine learning (ML), processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado profundo, redes neurais e grandes modelos de linguagem (LLMs) para analisar dados, identificar padrões e gerar insights. O objetivo da IA é aprimorar a automação e a resolução de problemas em diversos domínios. Dentro da inteligência artificial, existem vários tipos de IA, incluindo IA agêntica. No entanto, os dois tipos de IA que mais se destacam são a IA tradicional e a generativa.

A IA tradicional é baseada em regras ou IA determinística, ou seja, IA treinada para concluir uma tarefa pré-programada ou um conjunto de tarefas. Também conhecida como IA restrita, a IA tradicional é projetada para resolver problemas bem definidos e automatizar tarefas repetitivas, analisando dados históricos e identificando padrões para fazer previsões e tomar decisões precisas.

A IA tradicional pode ser usada para automatizar a triagem e a investigação no centro de operações de segurança (SOC), permitindo que as equipes resumam coleções de eventos de segurança, automatizem tarefas analíticas e de gerenciamento complexas e classifiquem os cursos de ação sugeridos. 

Por exemplo, Randstad Netherlands usa IA em seu SOC para ingerir rapidamente grandes volumes de dados de dezenas de aplicativos de segurança, nuvem e outros, com apenas dois funcionários e meio em tempo integral para detecções, engenharia e triagem de alertas.

Hoje, árvores de decisão, redes neurais, regressão logística, aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço trabalham com repositórios de dados e bases de conhecimento para ajudar os sistemas tradicionais de IA a identificar padrões, classificar dados e fazer previsões.

IA generativa é um tipo de inteligência artificial que cria conteúdo. Ela é treinada em vastos conjuntos de dados, a partir dos quais aprende a reconhecer padrões e relacionamentos de dados. Isso permite que ela crie conteúdo novo e original, extrapolando a partir de estruturas aprendidas e gerando saídas que imitam a criatividade humana. Em outras palavras, a IA generativa pode criar imagens, vídeos, códigos e músicas, além de traduzir idiomas ou responder a perguntas. 

Por exemplo, o assistente de suporte da Elastic é uma experiência de chat alimentada por IA generativa  e projetada para responder a uma ampla gama de perguntas sobre produtos, e usa Retrieval-Augmented Generation (RAG) para refinar a eficácia da pesquisa.

Existem vários tipos de modelos de IA generativa. Por exemplo, aplicativos como Gemini, Grok e Claude são modelos de transformadores generativos pré-treinados (GPT). Modelos de transformadores dependem de mecanismos de atenção para mapear as relações entre diferentes elementos. As GANs, ou redes adversárias generativas, são formadas por duas redes neurais: um gerador e um discriminador. Eles colaboram para criar conteúdo através de um processo de geração e refinamento.  

Como resultado, a IA generativa representa uma forma mais avançada de inteligência artificial que vai além das capacidades da IA tradicional e potencializa a inovação.

A IA tradicional e a IA generativa diferem de maneiras fundamentais, especialmente em suas capacidades, aplicações e formas de aprendizado. Vamos comparar. 

Os modelos tradicionais de IA são mais rígidos, enquanto os modelos de IA generativa são adaptáveis a novos problemas. Isso acontece porque os modelos tradicionais de IA precisam de regras explícitas para funcionar e de intervenção manual em novos cenários. Os modelos de IA generativa, por outro lado, são treinados em vastas quantidades de dados a partir dos quais aprendem padrões e relações. Enquanto os modelos tradicionais de IA aprendem por repetição, os modelos de IA generativa aprendem a aprender. Como resultado, a IA tradicional e a IA generativa diferem significativamente em suas capacidades:

• IA Tradicional: analisa dados, faz previsões e automatiza tarefas baseadas em regras

• IA Generativa: gera conteúdo original e se adapta a entradas dinâmicas

À medida que as capacidades da IA tradicional e generativa diferem, também diferem os contextos em que são mais úteis. 

• IA tradicional: ideal para tarefas analíticas complexas, como detecção de fraudes, sistemas de recomendação e automação de processos

• IA generativa: vai além das capacidades de "análise e previsão" da IA tradicional para criar conteúdo, como texto, vídeo, som, código e imagens; sintetizar dados, como resumir documentos; e atuar como assistente para analistas de segurança e SREs

Casos de uso da IA tradicional

Sempre que você diz “Ei, Siri”, você está chamando a IA tradicional para te ajudar a encontrar a resposta para uma pergunta ou realizar uma tarefa predefinida, como configurar um alarme. Outros casos de uso incluem:

• Detecção de fraudes: algoritmos de IA tradicional são usados para analisar dados de transações bancárias e de comércio eletrônico para identificar quando uma transação foge de um padrão, possivelmente indicando atividades fraudulentas. 

• Análise preditiva: em saúde, finanças e marketing, modelos de IA analisam dados históricos para prever tendências futuras, ajudando a gerenciar surtos de doenças, orientar a tomada de decisões econômicas e moldar campanhas.

Casos de uso da IA generativa

Como a IA generativa representa uma maneira muito mais intuitiva de se comunicar e acessar dados, ela está sendo rapidamente adotada por empresas em todo o mundo que buscam melhorar sua produtividade, eficiência e condições de trabalho.   

• Geração de conteúdo: a IA generativa está revolucionando a geração de conteúdo com sua capacidade de analisar grandes conjuntos de dados e derivar novos conteúdos a partir de entradas. Por exemplo, o ElasticGPT ajuda os funcionários da Elastic a encontrar rapidamente informações relevantes e aumentar a produtividade da equipe.

• Recomendações personalizadas: a IA generativa melhora as experiências dos usuários ao gerar conteúdo e sugestões personalizados em serviços de streaming e plataformas de comércio eletrônico.

• Design impulsionado por IA: a IA generativa ajuda os designers a criar novos conceitos de produtos, arte digital e materiais de marketing.

• Bots de atendimento ao cliente: chatbots com inteligência artificial oferecem suporte ao cliente automatizado, resolvendo dúvidas comuns de forma rápida e eficiente, ajudando as organizações a melhorar seu atendimento ao cliente. Chatbots habilitados por IA generativa podem ajudar a resolver problemas rapidamente, conversando com os clientes em linguagem natural e usando respostas personalizadas para perguntas.

A IA tradicional e a generativa também exigem abordagens de implementação individuais que dependem de diferentes requisitos de dados, expertise e infraestrutura. 

• IA Tradicional: baseia-se em dados estruturados, algoritmos predefinidos e lógica baseada em regras. É mais fácil de implementar em processos de negócios específicos.

• IA Generativa: demanda grandes conjuntos de dados, grande capacidade de processamento e modelos sofisticados de aprendizado profundo, tornando a implementação mais complexa e intensiva em recursos.

A era da IA chegou. Mas como será o futuro da IA? A adoção da IA generativa está, sem dúvida, crescendo globalmente nas organizações, com 93% dos executivos C-suite já investindo ou planejando investir em GenAI — o apetite por assistentes de IA e a velocidade e eficiência que eles prometem é alto. No entanto, a adoção da tecnologia está gerando preocupações em todo o mundo, pois a IA apresenta desafios éticos e de segurança, e os reguladores não conseguem acompanhar o ritmo. Nos EUA, a desregulamentação favorece a inovação. Mas na UE, a Lei de IA busca garantir segurança, direitos fundamentais e IA centrada no ser humano. 

As preocupações com o viés da IA às vezes retardam a adoção empresarial. Afinal, a IA é tão boa quanto os dados nos quais é treinada, e os dados geralmente contêm vieses inerentes que são reforçados por ela. A confiabilidade da IA também está em questão; a IA generativa pode alucinar. Outras preocupações são ambientais. A IA requer grande capacidade de processamento, o que significa que é uma tecnologia com alto consumo de recursos. 

Mas apesar desses desafios, ela representa uma oportunidade tecnológica transformadora, especialmente se for desenvolvida e usada de forma responsável. A mais nova geração de modelos de IA aprimora sua capacidade de autocorreção e tomada de decisões independentes — isso é chamado de IA agêntica. 

A busca está no centro da IA, e a Elastic é a Search AI Company. Com recursos avançados de busca, análises em tempo real e integração com machine learning, a Elastic permite que as empresas aproveitem o poder da IA com eficiência. Veja como fizemos isso com suporte ao cliente, eficiência dos funcionários, e operações de segurança. 

Conheça em detalhes as ferramentas e os recursos de IA generativa da Elastic.