Neil Patel

Espero que você goste desse artigo. Se você quer que meu time faça o seu marketing, clique aqui.

O que as marcas devem fazer em relação ao impacto da IA ​​generativa?

ia generativa

A IA generativa impressiona, concorda? Hoje, temos expoentes incríveis dessa tecnologia, como o ChatGPT, que dão a dimensão de suas possibilidades.

Agora, muita gente quebra a cabeça para tentar responder a pergunta do título desse texto: afinal, como incluir essa inovação no dia a dia de seus negócios?

Sim, eu garanto: as possibilidades vão muito além de somente gerar textos rapidamente. É possível alçar voos impressionantes com a ajuda da IA.

Pense nisso: como essa tecnologia pode transformar a maneira como sua marca se comunica, inova e, mais importante, se destaca em um mercado cada vez mais saturado? 

É necessário, porém, entender essa tecnologia. Me diga: além do básico, o que você manja sobre o assunto?

Ei, mas calma lá, não precisa se desdobrar para responder isso agora. I got you. Nesse artigo, vou te mostrar tudo que você precisa saber sobre o tema, desde vantagens até exemplos de IA generativa.

Bora lá? É só continuar comigo.

Antes, convido você a conferir um material exclusivo que eu e meu time preparamos sobre as IAs e como elas vão revolucionar o marketing digital. Baixe, é gratuito!

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Afinal, o que é IA generativa?

IA generativa é a fusão entre criatividade e tecnologia, onde a inteligência artificial assume o papel de um criador. Imagine uma máquina capaz de gerar conteúdos, designs, e até soluções inéditas, baseadas em dados e algoritmos.

É uma verdadeira força que transforma ideias em realidade — na maioria das vezes, digital.

Eu me aprofundei no tema em um guia completo sobre inteligências artificiais generativas, que tal separar um tempinho para ler após esse artigo ou mesmo antes de continuar?

Lá explico detalhes dos tipos, como funciona e muito mais.

Qual é a origem das IAs generativas?

Chegar ao ponto que alcançamos hoje não foi fácil — e nem aconteceu de uma hora para a outra. Se hoje é quase impossível pensar no marketing sem o auxílio da IA, saiba que a origem da tecnologia foi muito mais lenta do que parece.

Já fiz essa relação no guia que mencionei antes, mas vou te mostrar tudo em uma timeline organizada, veja só:

1950: o Teste de Turing por Alan Turing

Começamos em 1950, com Alan Turing e seu famoso Teste de Turing.

Ele propôs uma ideia audaciosa: se uma máquina pode imitar a inteligência humana a ponto de não ser distinguível de um ser humano, ela pode ser considerada “inteligente”.

Essa ideia plantou as sementes para o desenvolvimento futuro de IAs.

1980: Redes Neurais Recorrentes

Já na década de 1980, surgiram as redes neurais recorrentes ou RNNs, uma grande revolução.

Elas permitiram que as máquinas aprendessem padrões e sequências, abrindo caminho para a compreensão e geração de linguagem.

1997: Deep Blue derrota Garry Kasparov

Em 1997, a IBM fez história quando seu computador Deep Blue derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov.

Esse foi um marco significativo, que mostrou ao mundo o potencial das IAs em desafiar e superar a inteligência humana em tarefas complexas.

Década de 2000: avanços em PNL e assistente virtuais

A década de 2000 testemunhou avanços significativos na Processamento de Linguagem Natural (PLN) e no início da comercialização de assistentes virtuais.

Foi o que demonstrou a capacidade das IAs de não apenas entender, mas também se comunicar de maneira eficaz em linguagem humana.

Década de 2010: A Revolução das GANs

A década de 2010 foi marcada pela introdução das Redes Geradoras Adversariais (GANs).

Essa tecnologia permitiu que as IAs gerassem conteúdo altamente realista, desde imagens até música e textos.

Por que a IA generativa é importante?

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Não é exagero dizer que a IA generativa está remodelando a paisagem dos negócios e da tecnologia.

Mas por que exatamente ela é tão crucial?

Veja bem: nós vivemos em um mundo onde a inovação puxa a eficiência para frente — tudo isso em nome do sucesso. E se você ainda não está usando IA, saiba que seu concorrente está.

É uma transformação daquelas que chamamos de ‘disruptiva’: algo que muda permanentemente o mercado.

Vou te mostrar alguns dos impactos mais significativos:

Acelera a pesquisa

Essa tecnologia é capaz de analisar e sintetizar grandes quantidades de dados assim, em um piscar de olhos. Muito mais rápido que os métodos tradicionais.

Experimente inserir uma tabela com dados no ChatGPT e solicitar uma leitura analítica da coisa toda. Em questão de segundos, no máximo 1 minuto, você tem tudo sintetizado em mãos.

Isso significa que tudo deve ser feito por IAs, sem double-checks ou fact-checking? Claro que não, pois a IA é passível de erros. Mas o ‘grosso’ do trabalho é feito muito mais rapidamente.

Isso significa que pesquisadores e cientistas podem descobrir novas soluções e inovações em um tempo muito menor.

Otimiza processos de negócios

No ambiente corporativo, a IA generativa já é uma realidade.

Ela otimiza processos de negócios ao automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para que os profissionais se concentrem em tarefas mais complexas e criativas.

Um estudo da McKinsey estima que a IA poderá injetar US$4,4 trilhões na economia anualmente, apenas por conta dos seus impactos no nível de produtividade.

Melhora a experiência dos clientes

E claro, a tecnologia também já impacta na experiência do cliente.

Voltando um pouco ao marketing, é algo que várias empresas já vêm fazendo: criar conteúdo personalizado em maiores escalas, bem como utilizar soluções como chatbot baseados em IA para oferecer suporte ao cliente mais eficiente.

É um nível de customização que só é possível com a inteligência artificial, que mira exatamente o aumento da satisfação do cliente e o fortalecimento da lealdade à marca.

Como uma IA generativa é desenvolvida?

O processo de desenvolvimento de uma IA generativa é muito técnico — e claro que vai além de um tópico em um artigo de um blog de marketing digital.

Mas quero te dar um gostinho de como funciona.

A primeira coisa que posso falar é que é uma combinação de arte e ciência.

Primeiramente, a tecnologia é construída a partir de um modelo base de aprendizado de máquina.

Esse modelo é alimentado com enormes quantidades de dados, que podem incluir textos, imagens, músicas ou qualquer outro tipo de informação relevante ao objetivo da IA.

Um exemplo é o Generative Pre-trained Transformer ou melhor conhecido como GPT, desenvolvido pela OpenAI.

Ele foi treinado com um vasto conjunto de dados de internet para, em primeiro momento, gerar textos coerentes, com escrita semelhante a de humanos.

Ok, mas por que “treinar” esses modelos?

Esse processo envolve o ajuste da coisa toda, para que ele possa gerar novos dados que sejam semelhantes àqueles que ele absorveu.

É uma jornada super técnica, demorada e iterativa, que requer ajustes constantes para garantir precisão e relevância.

Uma vez que a IA está treinada, ela pode ser aplicada em uma variedade de tarefas.

Por exemplo, pode escrever textos criativos, desenhar gráficos ou até criar músicas — ou pode analisar um dashboard de informações de um complexo industrial para avaliar se há indícios de problemas, que geram um alerta para o pessoal da manutenção.

Entendeu? O segredo está em como os dados foram utilizados no treinamento.

Aplicações das IAs generativas

aplicações das ias generativas

Mas atenção: as IAs generativas vão muito além do que um prompt no ChatGPT pode entregar.

Imagine a medicina, onde IAs generativas estão sendo usadas para modelar estruturas de proteínas complexas, acelerando a descoberta de novos medicamentos.

Já na robótica, elas ajudam a desenvolver robôs mais inteligentes e adaptáveis, capazes de aprender e realizar tarefas com uma eficiência surpreendente.

Eu sei: isso vai muito além da nossa alçada. Quero trazer a conversa para perto da nossa zona de conforto, o marketing digital.

Lentamente, essa tecnologia já redefine algumas dinâmicas.

Mencionei anteriormente, mas cada vez mais se usa IA para criação de conteúdo personalizado e em larga escala.

Eu sei, há um debate ético por trás disso: muita gente com intenções duvidosas criando artigos, e-book e materiais inteiros com apenas um prompt. Sem a devida revisão ou fact-check.

Não endosso nada disso — inclusive, dentro do campo do SEO, o próprio Google condena a prática.

E acredite: o algoritmo do buscador é inteligente o suficiente para saber quando um conteúdo publicado não tem qualidade e é só algo “mastigado” por uma IA.

Especialmente com as novidades em campo, como E.E.A.T., é cada vez mais necessário colocar o aspecto humano em jogo.

Mas sim, admito: a IA é valiosa para ajudar (aí sim!) na produção de conteúdo. Além de livrar redatores do ‘medo da página em branco’, oferece visões diferentes para diferentes assuntos e também agiliza a pesquisa.

Não é à toa que a minha plataforma de SEO, o Ubersuggest, apresentou a função de AI Writer há alguns meses.

Nela, o foco é ajudar você e seu time ao longo de toda jornada SEO: você usou o Ubersuggest para encontrar a palavra-chave certa?

Ótimo, agora você pode usar o AI Writer para escrever um rascunho excelente de um texto otimizado para essa keyword — e sim, ele escreve em português-brasileiro.

Legal, né?

Há ainda plataformas populares, como o Bard do Google, o Copilot da Microsoft (antigo Bing AI) e mesmo outras mais underground, como o Perplexity.ai, que auxiliam em outras etapas do processo — como pesquisa de dados e fact-checking.

Agora, quer outro exemplo f#&@ dessa aplicação? O Search Generative Experience (SGE).

Essa tecnologia utiliza IA generativa para melhorar a experiência de busca, oferecendo resultados mais precisos e relevantes para os usuários.

Ao entender as intenções e contextos por trás das pesquisas, o SGE transforma a maneira como interagimos com a informação online.

Falo da principal, mais significativa e impactante mudança no mundo online desde a introdução dos buscadores. Abordei tudo isso no meu guia sobre SGE, que tal separar um tempinho para ler?

Ou seja: sem dúvida, as IAs generativas estão redefinindo o ambiente digital, abrindo um universo de possibilidades inexploradas no marketing e além.

Como usar a IA generativa?

Na prática, a tecnologia oferece soluções práticas para desafios diários.

Para o marketing digital, você tem uma infinidade de ferramentas e plataformas que pode testar.

As mais populares, como ChatGPT, Bard e Copilot (antigo Bing AI) são semelhantes: ajudam você a criar textos super direcionados, úteis tanto para sua estratégia de conteúdo, quanto para utilizar em apresentações ou mesmo em outras situações, como uma negociação.

No entanto, você pode ir além, especialmente quando precisa de uma imersão em algum tema.

Perguntei ao ChatGPT quais as principais funcionalidades do Ubersuggest e ele me retornou isso:

exemplo de uso da ia generativa

Bem bacana, certo? Especialmente porque o ChatGPT atual é integrado ao Bing, logo, consegue fazer pesquisas em tempo real para complementar o conhecimento obtido com seu treinamento.

Em seguida, pedi para a IA trazer uma tabela comparativa entre três ferramentas sob o guarda-chuva do Ubersuggest: a própria, a Answer the Public e a AI Writer, veja só o resultado.

exemplo ia generativa

Completo e direto ao ponto.

Mas eu sei: são tarefas bem operacionais. E para quem foca no lado mais estratégico da coisa, como a IA generativa pode servir? De várias formas, veja só:

  • Na arte da priorização: como decidir o que merece mais atenção? A IA filtra e analisa dados de campanhas, destacando as estratégias mais promissoras
  • Nas trincheiras das vendas: sob pressão para gerar vendas? A IA generativa não apenas personaliza as campanhas, mas também fornece insights para atingir o público-alvo com precisão cirúrgica.
  • Na defesa do budget: precisa de um help para justificar gastos? Alimente uma IA com dados atualizados e ela pode ajudar você a montar seu argumento.

Ei, se lembra da indicação de antes? Ainda tá valendo: baixe gratuitamente meu material sobre IAs e seu impacto no marketing digital para se preparar neste ano. Confira!

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Conclusão

E aí, gostou de explorar um pouco mais a inteligência artificial generativa?

Fica cada vez mais claro que estamos diante de uma revolução no mundo do marketing digital.

A IA, com sua capacidade de aprender, adaptar-se e criar, surge como uma parceira para empresas, analistas e tomadores de decisão.

Ela abre portas para inovações e eficiências que antes eram quase impensáveis, concorda?

Mas veja bem: é essencial lembrar que a inventividade e o toque humano permanecem insubstituíveis.

Essa é uma ferramenta poderosa, mas é a inteligência e a criatividade humanas que definem a direção e a estratégia.

A IA complementa, mas não substitui, o talento humano.

E agora, qual o próximo passo?

Talvez o seu negócio ainda não saiba em qual direção navegar em uma era de E.E.A.T., SGE e a transformação do SEO. Bom, então que tal contar com meu help?

Meu time na NP Digital pode ajudar seu negócio a aparecer no topo das pesquisas. Que tal conferir? Agende uma reunião agora mesmo.

Perguntas frequentes sobre PNL

O que significa IA generativa?

IA generativa é um subcampo da inteligência artificial focado em criar novos conteúdos, soluções ou dados. Utiliza algoritmos para gerar textos, imagens, sons e outras formas de mídia que são novos e muitas vezes surpreendentemente humanos em sua execução.

Qual a diferença entre IA e IA generativa?

Enquanto a IA tradicional se concentra em entender e processar dados, a IA generativa vai além, criando conteúdo novo e original. Ela não apenas analisa dados, mas também os utiliza para gerar novas criações, expandindo as capacidades da inteligência artificial.

Quais os 3 tipos de IA?

Os três tipos principais de IA são: IA reativa, que responde a situações específicas; IA limitada de memória, que utiliza dados passados para tomar decisões; e IA autoconsciente, que entende e possui consciência de si mesma e dos outros.

Quais são os modelos de base na IA generativa?

Os modelos de base na IA generativa incluem Redes Geradoras Adversariais (GANs), que criam novas imagens ou vídeos; modelos de linguagem como GPT-3, usados para gerar texto; e redes neurais variacionais, empregadas em diversas tarefas de geração de dados.

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