Entender a diferença entre IA preditiva e generativa ajuda a escolher a tecnologia de acordo com o problema da empresa. Afinal, antes de pensar na ferramenta, é preciso definir o que você espera receber: uma previsão, uma classificação ou um novo conteúdo?
Hoje, uma ferramenta é capaz de estimar quais clientes têm maior chance de cancelar um contrato, outra nos ajuda a escrever um e-mail para conversar com eles.
Apesar das duas usarem inteligência artificial, entregam resultados diferentes. Neste artigo, descubra qual delas faz mais sentido para o seu negócio. Confira!
O que é IA preditiva?
Resumidamente, a IA preditiva analisa dados e identifica padrões para estimar um resultado. Em uma operação comercial, por exemplo, ela pode indicar quais oportunidades têm maior probabilidade de fechamento. No atendimento, pode ajudar a identificar clientes com maior risco de cancelamento.
O resultado pode aparecer como uma probabilidade, uma estimativa numérica ou uma classificação. Contudo, é importante lembrar que se trata de uma previsão, sujeita a erros, viu?
Apesar de apoiar a decisão da equipe, não determina com certeza o que uma pessoa fará.
Segundo a IBM, na definição de IA preditiva, esse tipo de aplicação usa dados históricos para reconhecer padrões e projetar resultados futuros. Para funcionar bem, depende de dados relevantes e de uma avaliação contínua do desempenho das previsões.
Pense em uma empresa que quer priorizar seus contatos comerciais: se ela possui um histórico organizado de negociações, pode usar esse material para estimar quais características costumam estar associadas a vendas concluídas.
O time ganha um sinal para organizar o trabalho, sem deixar de considerar o contexto de cada oportunidade.
O que é IA generativa?
A IA generativa cria um novo resultado a partir de uma solicitação e o resultado pode ser um texto, uma imagem, um áudio, um vídeo ou um trecho de código. No dia a dia das empresas, ela costuma aparecer em tarefas como resumir reuniões, estruturar documentos, sugerir respostas e criar primeiras versões de conteúdos.
De acordo com a explicação da IBM sobre IA generativa, esses sistemas utilizam modelos treinados para gerar conteúdo em resposta às instruções recebidas.
Imagine que o comercial registrou uma reunião com um potencial cliente. A IA generativa pode transformar as anotações em um resumo e sugerir um e-mail de acompanhamento. O vendedor, então, confere se os compromissos foram descritos corretamente e adapta o texto antes de enviar.
Essa revisão faz parte do processo. Afinal, uma resposta bem escrita pode conter uma informação incorreta ou atribuir ao cliente algo que ele não disse.
Qual é a principal diferença entre IA preditiva e generativa?
A maneira mais simples de distinguir as duas é olhar para a tarefa. A IA preditiva estima ou classifica, a IA generativa produz um novo conteúdo.
Se a pergunta é “quais clientes têm maior chance de não renovar?”, você está diante de um possível uso preditivo. Se a necessidade é “crie um roteiro para a conversa de renovação”, o uso é generativo.
A distinção se refere ao objetivo da aplicação, e não à ideia de que uma tecnologia “pensa no futuro” enquanto a outra nunca faz previsões. Modelos generativos também utilizam mecanismos estatísticos de previsão para produzir suas respostas.
Uma comparação publicada pela IBM explica que a diferença prática está no tipo de resultado que se busca obter.
Quando usar cada uma na empresa?
A IA preditiva faz sentido quando existe uma decisão recorrente que pode ser apoiada por dados. Alguns exemplos são estimar demanda, prever vendas, identificar risco de cancelamento e ajudar a priorizar oportunidades.
Entretanto, antes de adotá-la, vale conferir se a empresa registra as informações necessárias e se consegue verificar, depois, o quanto as previsões acertaram.
Já a IA generativa é útil quando o trabalho envolve organizar ou produzir informação: elaborar um rascunho, resumir documentos extensos, responder perguntas sobre uma base de conhecimento ou adaptar uma mensagem para diferentes públicos. Nesse caso, o processo precisa incluir contexto suficiente, checagem das respostas e cuidado com os dados compartilhados.
Mas atenção: as duas também podem trabalhar juntas, ok? Uma análise preditiva pode apontar clientes que merecem atenção, enquanto uma ferramenta generativa ajuda a equipe a preparar uma abordagem.
A documentação do Google Cloud sobre a escolha entre IA tradicional e generativa apresenta essa combinação como uma possibilidade, conforme o caso de uso.
Quais cuidados vêm antes da implementação?
Comece por uma pergunta concreta: qual decisão ou tarefa precisa melhorar? Depois, defina como avaliar o resultado.
Para uma previsão de cancelamento, por exemplo, observe se ela ajuda a identificar os casos relevantes com antecedência. Agora, para resumos de reuniões, verifique se as informações essenciais estão corretas e se a equipe realmente economiza tempo.
Também é necessário estabelecer quem revisa as saídas. O NIST, órgão norte-americano de padrões e tecnologia, destaca riscos específicos da IA generativa, incluindo a produção de informações falsas apresentadas de forma convincente.
No fim, a melhor escolha depende do problema: quando a empresa precisa estimar o que pode acontecer, a IA preditiva pode ajudar. Quando precisa criar ou organizar conteúdo, a IA generativa pode ser o caminho.
E, quando as duas tarefas fazem parte do mesmo processo, combinar suas capacidades pode tornar o trabalho mais ágil, desde que os resultados sejam acompanhados e revisados por pessoas.
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