O impacto da inteligência artificial generativa em setores diversificados da economia

As suas raízes, fincadas em componentes como a geração de dados sintéticos, a conceção de “digital twins” e a evolução dos modelos linguísticos em grande escala, têm influenciado uma variedade de setores, desde a saúde até às vastas redes energéticas.

Ao falarmos de dados sintéticos, estamos a referir-nos ao poder de criar, a partir do nada, conjuntos de dados que, de forma quase mágica, espelham sem replicar integralmente os dados genuínos. Na área da saúde, esta capacidade permite a formação de registos médicos simulados. Estes registos, embora fictícios, servem como campos de teste, onde investigadores e médicos podem experimentar e treinar modelos de diagnóstico, preservando a privacidade das informações verdadeiras dos pacientes.

No universo do retalho, esta mesma técnica reinventa padrões de compra. Com ela, é possível prever tendências, ajudando as empresas a refinar as suas abordagens de marketing e melhorar a sua gestão de inventário.

E, quando falamos do cenário das instituições financeiras e seguradoras, os dados sintéticos tornam-se essenciais, uma vez que criam cenários económicos “imaginários” e padrões de exigências, fortalecendo as estratégias de gestão de riscos sem arriscar a exposição de dados genuínos e delicados.

Quando mencionamos “digital twins” estamos a falar da criação de uma réplica digital de processos, sistemas ou objetos do mundo real, que são usados para simular, analisar e otimizar sistemas e operações num ambiente virtual antes de implementá-los no mundo real. Imaginemos o vasto setor energético, aqui as aplicações de “digital twins” em redes elétricas tornam-se extremamente úteis, simulando desde as vendas diárias até falhas inesperadas, servindo como ferramentas preditivas para otimização e prevenção.

No contraponto, temos o setor de retalho. Empresas de ponta visionárias estão a dar vida virtual às suas lojas físicas. Estes avatares digitais ajudam a testar novos layouts ou a avaliar fluxos de tráfego, procurando sempre afinar a experiência do cliente. E no mundo complexo dos bancos, os “digital twins” tendem a ter um papel crucial ao simular complexos sistemas de transações, antecipando problemas e sondando soluções antes mesmo que estes se manifestem.

Quando abordamos os modelos de linguagem (LLM), estamos a falar de ferramentas e de uma incrível capacidade para processar e regenerar linguagem com uma precisão inacreditável. Na saúde, tratam-se de olhos e ouvidos eletrónicos, que decifram registos médicos em segundos e auxiliam profissionais a identificar padrões e tendências. No retalho, estes modelos transformam a forma como as empresas comunicam com os seus clientes, personalizando interações com uma eficácia altamente proficiente. E no setor energético e financeiro, são utilizadas, por exemplo, para interpretar, responder e aperfeiçoar as interações, além de servirem como barreiras contra fraudes.

A Inteligência Artificial Generativa é, sem dúvida, um divisor de águas no progresso tecnológico. Como se pode ver, o seu potencial para revolucionar setores, desde a saúde ao financeiro, gera promessas de eficiência, precisão e inovação. Contudo, como em todas as ferramentas poderosas, o uso consciente e ético destas tecnologias é imperativo. As maravilhas trazidas pela geração de dados sintéticos, “digital twins” e modelos de linguagem abrem não apenas as portas para um futuro mais otimizado, como também carregam a responsabilidade de serem empregues com discernimento e integridade. 

Num mundo onde a linha entre o virtual e o real se torna cada vez mais ténue, penso que é nosso dever coletivo garantir que o avanço tecnológico caminhe lado a lado com valores éticos, assegurando um futuro onde a tecnologia serve à humanidade de maneira justa, segura e transparente.