Inteligência artificial: por que não é exagero falar em nova Revolução Industrial

O recente avanço dos grandes modelos de linguagem trouxe uma onda de inovação que promete transformar ainda mais a publicidade

A inteligência artificial já faz parte do mercado publicitário há bastante tempo, especialmente no marketing de performance. Nessa modalidade, ferramentas como Google Ads e Meta Ads utilizam algoritmos avançados para tomar decisões automatizadas com base em dados.

Esses sistemas otimizam campanhas, segmentam públicos e ajustam orçamentos de forma praticamente autônoma, criando um ecossistema que integra tecnologia e publicidade.

O recente avanço dos grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) – modelos de aprendizado de máquina que marcam a nova era da IA – trouxe uma nova onda de inovação que promete transformar ainda mais o setor. Falar em “nova Revolução Industrial” não é exagero.

Olhando especificamente para o varejo, uma pesquisa da McKinsey aponta que o uso de IA pode trazer, por si só, um acréscimo de de US$ 240 bilhões a US$ 390 bilhões – seja em receitas ou valor de marca – para os varejistas.

Já a Bain & Company aponta que a utilização de IA no contexto de marketing pode trazer um ganho de produtividade de 30% a 40% para as empresas de publicidade.

Apenas para relembrar o que são os LLMs: são modelos de inteligência artificial projetados para processar e compreender linguagem natural em larga escala.

Baseados em arquiteturas avançadas, os LLMs são treinados em grandes volumes de dados textuais, o que os capacita a realizar uma ampla gama de tarefas relacionadas à linguagem, como responder perguntas, criar textos, traduzir idiomas e até gerar códigos de programação.

Esses modelos são uma evolução significativa dentro da disciplina de IA. Eles combinam poder computacional e grandes conjuntos de dados para não apenas identificar padrões, mas também interpretar contextos e nuances da linguagem humana.

Isso os torna particularmente úteis em aplicações que exigem interação natural com pessoas, sendo capazes de entender comandos complexos, adaptar respostas a diferentes estilos de comunicação e, muitas vezes, fornecer resultados que simulam criatividade ou pensamento humano.

Essa evolução não só amplia as possibilidades de aplicação da inteligência artificial como também redefine a relação entre pessoas e máquinas, criando oportunidades de colaboração.

Modelos de linguagem e a nova revolução industrial

No mercado publicitário, ferramentas baseadas em LLMs podem, por exemplo, permitir que profissionais de marketing personalizem campanhas com um nível de detalhamento impossível de se atingir manualmente, aumentando a eficiência e abrindo caminhos para estratégias mais certeiras.

Todas essas mudanças e potenciais ilustram o porquê de a comparação do impacto dos LLMs com uma nova Revolução Industrial não ser exagerada. Assim como as máquinas transformaram a produção física, os LLMs estão transformando a forma como realizamos atividades intelectuais.

Eles não apenas automatizam tarefas repetitivas, mas também ampliam a capacidade humana em áreas como criatividade, estratégia e análise de dados. Isso cria um ambiente onde profissionais podem focar em atividades mais estratégicas, deixando que a tecnologia lide com aspectos operacionais e técnicos.

No mercado publicitário, isso implica campanhas mais personalizadas, conteúdos criativos gerados em escala e tomadas de decisão baseadas em insights mais profundos.

Entretanto, a adoção dos LLMs não é trivial. Um dos aspectos mais importantes para essa transição são os first party data (dados primários), ou seja, aqueles coletados diretamente pelas empresas junto a seus clientes.

Com a crescente preocupação com privacidade e a redução no uso de informações de terceiros, ter uma base sólida de dados próprios tornou-se essencial para que empresas consigam aproveitar o potencial dos LLMs. 

Dados bem coletados e processados viabilizam projetos de alto impacto, como sistemas de recomendação (que sugerem caminhos aos usuários) extremamente precisos ou assistentes virtuais capazes de oferecer suporte altamente personalizado. Empresas que entendem a relevância desses dados e investem em sua coleta e organização saem na frente.

A maturidade tecnológica, portanto, é um fator decisivo. Empresas mais estruturadas tecnologicamente têm a capacidade de testar e implementar ferramentas baseadas em LLMs de maneira autônoma e completa.

Elas conseguem identificar casos de uso relevantes, integrar essas tecnologias aos seus processos e até mesmo customizar soluções para atender a necessidades específicas do negócio.

Por outro lado, organizações com baixa maturidade tecnológica enfrentam barreiras que limitam sua capacidade de inovação. Sem uma base robusta de dados ou uma equipe preparada para lidar com as complexidades dessas tecnologias, essas empresas acabam dependendo de terceiros para acessar as inovações, o que pode reduzir sua competitividade e agilidade no mercado.

A caminho da maturidade digital

Vale pontuar que, apesar do entusiasmo, estamos apenas no início dessa jornada. A tecnologia dos LLMs ainda enfrenta desafios significativos, como o consumo elevado de recursos computacionais e a dificuldade em adaptar modelos generalistas a contextos específicos.

Treinar modelos cada vez maiores para serem generalistas é um caminho que, embora impressionante, pode não ser sustentável ou eficiente no longo prazo. Nesse sentido, o futuro da inteligência artificial parece apontar para a especialização.

Modelos mais focados em tarefas específicas, treinados com dados relevantes e aplicados a contextos definidos, têm mais chances de entregar resultados de alta qualidade, ao mesmo tempo em que são mais viáveis de implementar.

Para além dos desafios técnicos, a chegada dos LLMs em larga escala também levanta questões importantes sobre ética, privacidade e a relação entre humanos e máquinas. No mercado publicitário, essas preocupações são especialmente relevantes.

Garantir que essas ferramentas sejam usadas de forma responsável, com respeito à privacidade dos consumidores e transparência nas práticas de coleta e uso de dados, é fundamental para que a adoção dos LLMs aconteça de forma sustentável e ética.

Nada disso muda o fato de que as possibilidades que essa tecnologia oferece são vastas e inspiradoras. Mas é importante lembrar que o sucesso da adoção dos LLMs não depende apenas da tecnologia em si, mas da forma como as empresas e os profissionais a utilizam. 

O investimento em capacitação, o entendimento profundo das necessidades do negócio e a disposição para experimentar e aprender com as novas ferramentas são elementos-chave para aproveitar todo o potencial dessa revolução. Assim como na Revolução Industrial, quem estiver disposto a inovar e se adaptar terá as melhores chances de liderar esse futuro.

Artigo originalmente publicado na Fast Company Brasil