“Oi, eu sou o Bard. Posso colaborar com você usando minha criatividade e disposição para ajudar. Eu tenho algumas limitações e confesso que nem sempre acerto tudo, mas com seu feedback eu vou melhorar.”
É com essa mensagem de abertura que o Bard, chegou ao Brasil nesta quinta-feira, 13 de julho de 2023.
O Bard é um modelo de linguagem (LLM) desenvolvido pelo Google AI, divisão de Inteligência Artificial da gigante de tecnologia. Ele é treinado em um enorme conjunto de dados de texto e código, sendo capaz de gerar texto, traduzir idiomas, escrever conteúdos criativos e responder perguntas de forma informativa.
Ele é capaz, de acordo com ele mesmo, de se comunicar através de textos semelhantes aos humanos, respondendo a prompts e perguntas. Como exemplos, o Bard diz que pode fornecer resumos de tópicos factuais ou criar histórias. Cita, ainda, que pode gerar poemas, código, scripts, peças musicais, emails, cartas e outros.
Para usar o Google Bard, você precisa acessar o site oficial bard.google.com e fazer login com uma conta Google. Uma vez logado, você pode enviar comandos para o chatbot, que mantém um histórico de interações.
O Bard oferece cinco estilos de resposta:
- Simples
- Longo
- Curto
- Profissional
- Casual
Você pode alternar entre esses estilos se não gostar da forma como o chatbot respondeu. É possível, ainda, indicar se você gostou ou não da resposta, tocando nos ícones de “????” ou “????”, respectivamente. Ele também possibilita que você compartilhe a conversa ou faça pesquisas no Google.
O Bard também é capaz de entender o contexto e seguir as instruções dadas em seu prompt, tornando-o uma ferramenta de escrita extremamente flexível. Ele tem a capacidade de aprender e melhorar com o tempo.
Cada vez que você indica se gostou ou não de uma resposta, o sistema de IA do Bard usa essas informações para ajustar e aprimorar suas respostas futuras. Isso significa que quanto mais você interage com o Bard, mais ele se torna sintonizado com suas preferências e estilo de comunicação.
BARD: entenda como acessar a IA do Google
Acessar o Bard é muito fácil, basta usar o endereço bard.google.com no navegador do seu desktop ou smartphone. Na tela de abertura, clique no botão Fazer login. Você terá a possibilidade de conectar usando a sua conta Google ou criar uma conta nova.
Caso esteja conectado a uma conta do Google Workspace da sua empresa, será preciso que o administrador tenha liberado o acesso.
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Entenda como a Inteligência Artificial está atuando no Marketing Digital, e o importante papel do Machine Learning nesta jornada
Em um resumo simplista, a podemos dizer que a Inteligência Artificial é a capacidade das máquinas de pensarem como humanos. A Inteligência Artificial permite que máquinas possam aprender, perceber e tomar decisões sobre quais direções devem seguir. Tudo isso de modo racional, dentro de determinadas situações que são apresentadas.
É comumente referida pela sigla IA ou AI (em inglês, artificial intelligence).”
Esses sistemas são desenvolvidos com o objetivo de simular a inteligência humana para resolver problemas complexos, gerar novos conhecimentos e oferecer soluções eficazes para as demandas de diversas áreas.
A Inteligência Artificial (IA) é baseada em um conjunto de técnicas e metodologias que permitem que os sistemas aprendam a partir de dados e interações com o ambiente, e possam reconhecer padrões, tomar decisões autônomas e interagir com os usuários.
Podemos citar que na IA incluem:
- Aprendizado de máquina: consiste em ensinar o sistema a partir de exemplos e dados, de modo que ele possa reconhecer padrões e realizar previsões.
- Redes neurais: são modelos matemáticos inspirados na estrutura do cérebro humano, capazes de reconhecer padrões complexos e realizar tarefas de classificação e previsão.
- Algoritmos genéticos: são algoritmos que se baseiam no conceito de evolução biológica para encontrar soluções ótimas para problemas complexos.
- Processamento de linguagem natural: é uma área da IA que se dedica ao desenvolvimento de sistemas capazes de entender e produzir linguagem humana de forma eficaz.
- Visão computacional: é uma área da IA que se dedica ao desenvolvimento de sistemas capazes de interpretar imagens e reconhecer objetos e padrões visuais.
- Robótica: é uma área da IA que se dedica ao desenvolvimento de sistemas robóticos capazes de realizar tarefas complexas em diversos ambientes.
A IA já possui bastante diversificação de aplicações em diversas áreas, como negócios, saúde, transporte, entretenimento, educação e segurança. A IA é importante por diversos fatores, entre os pricipais:
- Automatização de tarefas repetitivas: sistemas de inteligência artificial podem ser usados para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, liberando pessoas para trabalhar em tarefas mais criativas e complexas.
- Tomada de decisões mais precisas: sistemas de inteligência artificial são capazes de analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que seriam difíceis ou impossíveis para humanos detectarem. Isso pode levar a decisões mais precisas e informadas em áreas como saúde, finanças e planejamento de negócios.
- Redução de custos e aumento da eficiência: a inteligência artificial pode ajudar a reduzir custos e aumentar a eficiência em muitas áreas, incluindo produção, logística, atendimento ao cliente e manutenção de equipamentos.
- Melhoria da segurança: sistemas de inteligência artificial podem ser usados para detectar ameaças e prever riscos em áreas como segurança pública, segurança cibernética e segurança de transporte.
Alguns mitos sobre a Inteligência Artificial
- A IA pode substituir completamente os seres humanos: Embora a IA possa ser usada para automatizar tarefas repetitivas e rotineiras, ela não pode substituir completamente os seres humanos em todas as tarefas. A IA ainda precisa de supervisão humana para garantir que esteja tomando as decisões certas.
- IA é perfeita e infalível: A IA é tão boa quanto os dados e algoritmos que são usados para treiná-la. Se a IA for alimentada com dados ruins ou tendenciosos, ela pode tomar decisões incorretas ou prejudiciais.
- A IA é igual à robótica: A IA e a robótica são duas tecnologias diferentes. A IA se refere a programas e algoritmos que permitem que as máquinas aprendam e tomem decisões, enquanto a robótica se concentra em criar máquinas físicas que possam executar tarefas.
- IA é capaz de emoções e pensamento independente: Embora a IA possa ser programada para simular emoções e pensamento independente, ela não possui emoções ou consciência real. A IA é limitada apenas aos algoritmos e dados que lhe são fornecidos.
- A IA é sempre uma ameaça: A IA pode ser usada para benefício humano em muitas áreas, desde a medicina até a agricultura. A IA é apenas uma ferramenta, e cabe aos seres humanos usá-la de forma responsável e ética.
A Inteligência Artificial no Marketing Digital
Os principais usos da Inteligência Artificial no Marketing Digital passam por Machine Learning, que significa a habilidade de uma máquina ou sistema aprender sem necessidade de programação. Para esse aprendizado, os computadores identificam padrões em uma grande quantidade de dados. A partir dessas informações, fazem previsões com alta precisão, lançando mão de algoritmos e técnicas estatísticas.
A seguir, listamos algumas ações que já combinam as duas coisas, Machine Learning e Inteligência Artificial:
Qualificação de Leads
A mensuração das contribuições do time de Marketing para o aumento da receita da empresa é cada vez mais precisa e rápida. Saber o que gera mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) é um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz.
Com ele, a Inteligência Artificial ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e os prospects, usando dados relevantes disponíveis online. Assim, eles podem construir um ideal customer profile (ICP).
A cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas, ajudando os vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo. Assim, podem priorizar os Leads mais qualificados e canalizar esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.
Mídia paga
A Inteligência Artificial também pode ajudar a criar anúncios mais personalizados, chegando a serem específicos para uma única pessoa. A partir das informações que você fornece para criar os anúncios, o Machine Learning interpreta qual combinação faz mais sentido para determinado perfil de cliente, usando as informações que os consumidores fornecem.
Isso inclui seus dados e também seu comportamento na internet, como sites que ele visita, onde ele clica etc. O Google anunciou que, em breve, todos os anúncios vão ser otimizados na sua plataforma por meio do Machine Learning.
Sistemas de recomendação
Amazon, Netflix e Spotify estão sempre tentando acertar o seu gosto, não é? Nem sempre acertam, mas a verdade é que os mecanismos de recomendação online utilizados por essas plataformas são sim bons exemplos de como funciona o Machine Learning.
Chatbots
Os simpáticos e prestativos chatbots já estão por todos os lados na internet. Pois eles também se utilizam do Machine Learning para auxiliar um visitante em determinado site.
Os bots de serviço ao cliente usam o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente. Assim, respondem perguntas comuns, melhorando a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.
Marketing de Conteúdo
Antes de entrar neste item, vale lembrar: textos produzidos com criatividade e que buscam um diálogo verdadeiro com o leitor são essenciais para uma boa estratégia de Marketing de Conteúdo. Isso posto, é possível usar Machine Learning para analisar dados, criar novas ideias e construir uma estratégia de conteúdo personalizada.
Ou seja, profissionais de Marketing podem ter mais chances de criar conteúdos mais eficientes, personalizados e que gerem mais valor. Além disso, torna-os mais fáceis de serem encontrados pelos mecanismos de busca.
Evitar o churn
O churn também pode ser impactado positivamente. Ao invés de depender de abordagem caras e demoradas para minimizá-lo, o Machine Learning usa modelos de risco para ajudar a determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.
Assim, profissionais de Customer Success, por exemplo, podem levar em consideração quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o lifetime value (CLV).
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