Principais casos de uso de IA generativa: como transformar dados não estruturados em insights e moldar o futuro de sua empresa

Em todos os setores, a IA generativa está promovendo a inovação e revolucionando o trabalho. Os casos de uso vão desde a obtenção de insights imediatos de dados não estruturados, como imagens, documentos e vídeos, até automatização de tarefas de rotina, liberando as pessoas para os trabalhos de maior valor. A IA generativa torna tudo isso fácil e acessível, pois todos os colaboradores de uma empresa podem simplesmente interagir com os dados usando linguagem natural.

A IA generativa promete muito. Mas, ela também traz uma longa lista de cuidados quando colocada em produção, tais como: e se, ao usar um LLM, nossos dados confidenciais forem expostos? E se nossa aplicação não tiver o acesso aos dados certos e gerar resultados imprecisos para as partes interessadas? E se não tivermos os recursos necessários para criar e manter essas ferramentas e plataformas?

Uma IA mais precisa e confiável requer uma estratégia de dados mais completa e ancorada em uma base de dados sólida. Durante anos, as organizações vêm recorrendo ao Snowflake para liberar o poder dos dados. Agora, elas estão escolhendo o Snowflake para acomodar uma vasta gama de casos de uso de inteligência artificial (IA) e transformar a empolgação em retorno sobre o investimento. 

"Os chatbots conversacionais têm instigado a imaginação de todos, mas a realidade é que há um grande potencial inexplorado para usar dados não estruturados, transformando-os em insights com o uso de IA", diz Chase Ginther, Principal Architect for AI/ML e Global Field CTO da Snowflake. "Temos visto os clientes gerando muito valor comercial com esses tipos de casos de uso."

O evento Gen AI Day da Snowflake, realizado em parceria com a AWS, mostrou muitas formas como as empresas estão recorrendo ao Snowflake para usar a IA generativa e os chatbots para resolver problemas fundamentais para todos os setores. Especialistas da Snowflake e empresas parceiras, incluindo Accenture, Braze, Kumo, LandingAI, Prodapt, Sigma e Twelve Labs, participaram de discussões e demonstrações, mostrando como:

• Desenvolver aplicações conversacionais de alta qualidade com mais rapidez para análise de dados de autoatendimento.

• Otimizar o desempenho do pipeline de NLP com inferência em lote de LLM com boa relação custo/benefício.

• Fornecer LLMs de código aberto e modelos de incorporação personalizada para inferência com unidades de processamento gráfico (graphics processing units, GPUs) gerenciadas.

• Começar a usar a IA generativa por meio de demonstrações específicas do setor que mostraram as soluções em prática.

Para destacar apenas alguns, veja aqui cinco principais casos de uso da IA generativa para resolver problemas fundamentais em todos os setores:

• Embora existam muitos casos de uso de IA generativa em serviços financeiros, os exemplos mais proeminentes da Snowflake demonstram a capacidade da tecnologia de processar e gerar texto e democratizar o acesso a insights e análises de dados por meio de linguagem natural. A Accenture, parceira da Snowflake, por exemplo, demonstrou como os profissionais de sinistros de seguros podem usar a IA para processar dados não estruturados, incluindo IDs e relatórios governamentais, para tornar a coleta de documentos, a validação de dados, a validação de sinistros e a geração de cartas de sinistros mais simples e eficientes. 
• As recomendações personalizadas são um dos usos mais intuitivos da IA generativa no setor de publicidade, mídia e entretenimento. Ao fornecer recomendações personalizadas, os publishers de streaming e de mídia podem manter o engajamento dos públicos-alvo, levando a taxas de retenção melhores e benefícios financeiros. A Twelve Labs, empresa parceira da Snowflake, está elevando o nível de personalização ao usar IA multimodal para compreender vídeos. Ao analisar todas as modalidades de um vídeo, incluindo efeitos visuais, de áudio, de texto e de som, eles podem fornecer insights contextuais e recomendações personalizadas. 

• A personalização também é um elemento revolucionário no setor de saúde, levando pacientes a obterem melhores resultados e à redução de custos para os sistemas de saúde. Os profissionais de saúde podem usar a IA para criar planos de tratamento personalizados, automatizar a documentação e realizar análises de dados preditivas de saúde. Por exemplo, a Kumo, parceira da Snowflake, usa os recursos de IA do Snowflake para prever se os pacientes precisarão ser readmitidos em hospitais. A aplicação nativa da Kumo fornece essa inteligência, combinando o aprendizado de gráfico com dados estruturados e modelos de IA generativa treinados com dados não estruturados, tudo no ambiente Snowflake.
• No setor público, a IA generativa tem melhorado a eficiência, a prestação de serviços e o processo decisório, desde os serviços aos cidadãos até a educação e a defesa. O Snowflake Cortex AI, por exemplo, está ajudando as agências governamentais a simplificar o controle de projetos de lei, criando resumos de contas e chatbots gerados por IA capazes de permitir que os usuários pesquisem e façam perguntas em relação a documentos de contas. Os órgãos públicos podem descobrir rapidamente tendências, identificar riscos e otimizar a alocação de recursos com base em análises geradas por IA. Normalmente, isso exigiria horas de trabalho manual e a criação e a manutenção de extensas planilhas, que requerem muito trabalho.
• O marketing e as vendas estão particularmente bem posicionados para fazer uso dos assistentes de IA generativa capazes de acelerar o acesso aos insights. Em geral, as equipes de vendas usam dashboards para obter insights. Com frequência, esses dashboards se tornam inutilizáveis ou não têm filtros dinâmicos para responder a questões de vendas. Com o Snowflake Cortex AI, as equipes de vendas podem criar um assistente de IA e fazer perguntas sobre clientes, territórios ou métricas de desempenho, sem precisar de dashboards. Essa solução pode economizar tempo, melhorar as decisões baseadas em dados e capacitar as equipes de vendas a se concentrar no fechamento de negócios com dados confiáveis e quase em tempo real.

O Gen AI Day trouxe muitos insights e demonstrações para uma grande variedade de setores e departamentos, incluindo serviços financeiros; varejo e bens de consumo; publicidade, mídia e entretenimento; indústria; saúde; setor público; telecomunicações; marketing e vendas; além de TI, recursos humanos e engenharia. 

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Para conhecer melhor os principais casos de uso de IA que estão tendo sucesso, faça download do Ultimate Guide to Data + AI for Industries.