Esta ferramenta poderia certamente tornar a sua empresa mais produtiva e lucrativa, criando um modelo de neg\u00f3cio mais pr\u00f3spero, capaz de ajud\u00e1-lo a alcan\u00e7ar novos patamares de competitividade, certo?<\/p>\n
Estas ferramentas j\u00e1 s\u00e3o uma realidade. \u00c9 poss\u00edvel alcan\u00e7ar os objetivos referidos. No entanto, para torn\u00e1-los realidade, ter\u00e1 de dominar a arte da utiliza\u00e7\u00e3o das ferramentas tecnol\u00f3gicas baseadas em intelig\u00eancia artificial, tal como, por exemplo, o ChatGPT. O objetivo deste artigo \u00e9 que receba conhecimento \u00fatil no sentido de aproveitar todas as oportunidades proporcionadas pela IA, em geral, e pelo ChatGPT, em particular.<\/p>\n
Intelig\u00eancia Artificial<\/strong><\/h4>\nNeste mundo em constante evolu\u00e7\u00e3o, as pequenas e m\u00e9dias empresas (PME) em Portugal enfrentam desafios cada vez mais complexos.
\nA intelig\u00eancia artificial<\/strong> (IA), \u00e9 definida pela IBM como sendo um conjunto de tecnologias que podem ser usadas para simular a capacidade dos humanos para resolver problemas e tomar decis\u00f5es<\/strong>. Esta tecnologia aprende atrav\u00e9s da experi\u00eancia, percebendo e ajustando-se \u00e0s altera\u00e7\u00f5es comportamentais.<\/p>\n\u00c0 medida que as empresas procuram definir estrat\u00e9gias para se destacar e prosperar, a IA, tem vindo a revolucionar a forma como as empresas operam e interagem com os seus interessados (clientes, parceiros, colaboradores, estado).<\/p>\n
Antes de imergirmos no sistema ChatGPT, conv\u00e9m clarificar o contexto em que esta ferramenta aparece. Estamos, naturalmente, a falar de Intelig\u00eancia Artificial, uma \u00e1rea do conhecimento que emerge no contexto das ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o, mas que vai integrando no seu desenvolvimento, as ci\u00eancias ligadas \u00e0 matem\u00e1tica e \u00e0 estat\u00edstica, tornando-se numa \u00e1rea cient\u00edfica muito abrangente.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/scoring.pt\/magazine\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Grafico-03-300x200.png\")
<\/p>\n
Percebe-se pela figura que a IA inclui, entre outras componentes, o Processamento da Linguagem Natural (PLN), conceito que, em sentido lato, se pode definir como sendo a capacidade dos computadores para estabelecer e manter uma conversa natural com os humanos.<\/p>\n
Por sua vez, o PLN inclui modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM ou Large Language Models) e utiliza algoritmos matem\u00e1ticos de Aprendizagem Autom\u00e1tica (ML ou Machine Learning) para entender, gerar, traduzir e manipular texto de forma semelhante aos seres humanos. As t\u00e9cnicas de Machine Learning permitem a previs\u00e3o comportamental, atrav\u00e9s da identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de comportamento com base na an\u00e1lise de grandes volumes de dados. \u00c9 importante referir que \u00e9 uma ferramenta de aprendizagem que se aprimora conforme \u00e9 alimentada com mais informa\u00e7\u00e3o\/dados.<\/p>\n
A Regress\u00e3o Log\u00edstica e a Regress\u00e3o Linear, bem como as Redes Neuronais Artificiais s\u00e3o exemplos conhecidos dos referidos algoritmos matem\u00e1ticos.<\/p>\n
\u00c9 no contexto das Redes Neuronais que surge o conceito de Aprendizagem Aprofundada (DL ou Deep Learning). A designa\u00e7\u00e3o de DL surge para classificar uma arquitetura de rede neuronal com mais do que tr\u00eas camadas. S\u00e3o arquiteturas de rede mais complexas, que servem para resolver determinado tipo de problemas da vida real, muito exigentes em termos de perce\u00e7\u00e3o visual, como \u00e9 o caso da utiliza\u00e7\u00e3o da robotiza\u00e7\u00e3o inteligente na ind\u00fastria autom\u00f3vel.<\/p>\n
O Deep Learning cont\u00e9m, entre outras, a arquitetura associada \u00e0s Redes Neuronais Convolucionais (CNN ou Convolutional Neural Networks), especialmente apropriadas para processar dados com uma estrutura matricial, como por exemplo, imagens e v\u00eddeos. Da\u00ed a sua frequente utiliza\u00e7\u00e3o em projetos de condu\u00e7\u00e3o aut\u00f3noma, muito exigentes, em termos de reconhecimento de imagem e de v\u00eddeo.<\/p>\n
A Figura aborda tamb\u00e9m o conceito de Ci\u00eancia dos Dados (DS ou Data Science). Em geral, a ci\u00eancia, ou melhor, a investiga\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, visa gerar conhecimento para melhor compreender o mundo. No contexto da ci\u00eancia dos dados o objetivo \u00e9 gerar conhecimento do neg\u00f3cio, no sentido de o compreender melhor, e com isso, decidir e agir com maior efic\u00e1cia e efici\u00eancia.<\/p>\n
A IBM define \u201cci\u00eancia dos dados\u201d como sendo o conjunto de m\u00e9todos e t\u00e9cnicas que permitem, a partir da an\u00e1lise dos dados de neg\u00f3cio, extrair conhecimento ou descobertas valiosas que possam suportar as decis\u00f5es ou estrat\u00e9gias organizacionais. Percebe-se, atrav\u00e9s da figura, que a DS utiliza a IA mas vai al\u00e9m disso, na medida em que inclui v\u00e1rias atividades adicionais. Na verdade, o processo de produ\u00e7\u00e3o de conhecimento de neg\u00f3cio (DS) come\u00e7a com a compreens\u00e3o do pr\u00f3prio neg\u00f3cio, garantindo que as perguntas certas sejam feitas. Em seguida, procede-se \u00e0 obten\u00e7\u00e3o dos dados, \u00e0 sua prepara\u00e7\u00e3o ou limpeza, e explora\u00e7\u00e3o inicial. Depois, a aplica\u00e7\u00e3o dos algoritmos de ML ajustados \u00e0 situa\u00e7\u00e3o em concreto, e finalmente, procede-se \u00e0 apresenta\u00e7\u00e3o dos resultados, usando as t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o mais ajustadas e apropriadas aos decisores.<\/p>\n
Exemplos da utiliza\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial no nosso dia-a-dia:<\/strong><\/p>\n\n- Reconhecimento de voz: Esta tecnologia \u00e9 integrada em plataformas que interpretam o que dizemos e executam tarefas mediante o que \u00e9 solicitado. As mais conhecidas atualmente s\u00e3o a Siri e a Alexa.
\nAlguns exemplos de tarefas que o reconhecimento de voz cumpre:
\n– \u201cLigar ar condicionado\u201d;
\n– \u201cTocar \u201cHey You\u201d de Pink Floyd no Spotify\u201d;
\n– \u201cDesligar luz da cozinha\u201d;
\n– \u201cTelefonar para m\u00e3e\u201d;
\n– \u201cL\u00ea o meu \u00faltimo email\u201d.
\nO reconhecimento de voz d\u00e1 resposta tamb\u00e9m a algumas perguntas e seguimento a perguntas b\u00e1sicas, como:
\n– Como est\u00e1 o tempo hoje em Lisboa?
\n– Que horas s\u00e3o em Paris?
\n– Vou precisar de um guarda-chuva hoje?
\n– Quanto \u00e9 250×3400?
\n– Conta-me uma anedota.
\nAl\u00e9m destas tarefas, atrav\u00e9s do reconhecimento de voz podemos ditar o que queremos escrever num SMS e esta tecnologia converte em texto.<\/li>\n - Chatbot: Esta ferramenta \u00e9 programada para desenvolver conversas online de acordo com as necessidades da empresa. O que permite \u00e0s empresas que automatizem alguns dos seus servi\u00e7os, como por exemplo o apoio ao cliente e o recrutamento. Esta ferramenta est\u00e1 dispon\u00edvel 24 horas por dia, 7 dias por semana.
\nO objetivo de alguns chatbots \u00e9 dar resposta autom\u00e1tica a perguntas frequentes sobre o neg\u00f3cio (faqs) ou a alguma a\u00e7\u00e3o como por exemplo:
\n– Qual o tempo de entrega?
\n– Qual o n\u00famero para rastrear a minha encomenda?
\n– A minha encomenda diz que foi entregue, mas n\u00e3o recebi. Como devo proceder?
\n– Quero cancelar a minha consulta de amanh\u00e3.
\nO objetivo de outros chatbots \u00e9 ajudar no processo de recrutamento e sele\u00e7\u00e3o. Isto \u00e9, os candidatos respondem a perguntas de exclus\u00e3o efetuadas num chat e s\u00e3o logo exclu\u00eddos os que n\u00e3o se enquadram na vaga, reduzindo tempo e custos.
\nUma vantagem do chatbot \u00e9 que desenvolve uma conversa de acordo com as quest\u00f5es colocadas, recolhendo toda a informa\u00e7\u00e3o que necessita para satisfazer o pedido do cliente.<\/li>\n - Tradu\u00e7\u00e3o de texto: Aplica\u00e7\u00f5es que efetuam a tradu\u00e7\u00e3o de texto de um idioma para outro. Estas ferramentas s\u00e3o cada vez mais precisas devido \u00e0 aprendizagem cont\u00ednua. A tradu\u00e7\u00e3o \u00e9 efetuada de forma bastante r\u00e1pida, traduzindo em segundos a informa\u00e7\u00e3o. Atualmente, \u00e9 poss\u00edvel tamb\u00e9m traduzir documentos por exemplo, word ou PDF. Alguns exemplos: Google Translator, DeepL e Bing Microsoft Studio.<\/li>\n
- Sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o: Os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o que nos ajudam a tomar decis\u00f5es no nosso dia-a-dia tamb\u00e9m t\u00eam por base intelig\u00eancia artificial. Atrav\u00e9s da an\u00e1lise de dados, e da informa\u00e7\u00e3o que vamos gerando, estas plataformas encontram padr\u00f5es e geram sugest\u00f5es. Estes sistemas, al\u00e9m de considerarem a sua informa\u00e7\u00e3o, consideram tamb\u00e9m a informa\u00e7\u00e3o de utilizadores com um perfil semelhante ao seu. Com isto, geram sugest\u00f5es de produto (por exemplo: roupa com base nas roupas que esteve a consultar nos \u00faltimos tempos, ou que utilizadores com consultas similares \u00e0 sua consultaram); conte\u00fado (por exemplo: s\u00e9ries ou filmes na Netflix ou m\u00fasicas e podcasts no Spotify) e servi\u00e7os (por exemplo: sugest\u00f5es de subscri\u00e7\u00f5es de cabaz mensal com base no seu perfil).<\/li>\n
- Reconhecimento facial: \u00c9 uma t\u00e9cnica de identifica\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica, efetua a identifica\u00e7\u00e3o da pessoa atrav\u00e9s do seu rosto.
\nUm exemplo que certamente conhece \u00e9 o desbloqueio do telem\u00f3vel atrav\u00e9s do rosto. Ao programar o telem\u00f3vel para reconhecer o seu rosto, a ferramenta encontra os principais pontos do seu rosto e converte num c\u00f3digo num\u00e9rico, a impress\u00e3o facial.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"A IA em geral, e o ChatGPT em particular, representam uma oportunidade significativa de desenvolvimento para as PME em Portugal. A sua capacidade de automa\u00e7\u00e3o, gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e an\u00e1lise de dados pode impulsionar a efici\u00eancia operacional e a inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"author":31,"featured_media":645,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-643","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-gestao"],"yoast_head":"\n
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\nA intelig\u00eancia artificial<\/strong> (IA), \u00e9 definida pela IBM como sendo um conjunto de tecnologias que podem ser usadas para simular a capacidade dos humanos para resolver problemas e tomar decis\u00f5es<\/strong>. Esta tecnologia aprende atrav\u00e9s da experi\u00eancia, percebendo e ajustando-se \u00e0s altera\u00e7\u00f5es comportamentais.<\/p>\n
\u00c0 medida que as empresas procuram definir estrat\u00e9gias para se destacar e prosperar, a IA, tem vindo a revolucionar a forma como as empresas operam e interagem com os seus interessados (clientes, parceiros, colaboradores, estado).<\/p>\n
Antes de imergirmos no sistema ChatGPT, conv\u00e9m clarificar o contexto em que esta ferramenta aparece. Estamos, naturalmente, a falar de Intelig\u00eancia Artificial, uma \u00e1rea do conhecimento que emerge no contexto das ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o, mas que vai integrando no seu desenvolvimento, as ci\u00eancias ligadas \u00e0 matem\u00e1tica e \u00e0 estat\u00edstica, tornando-se numa \u00e1rea cient\u00edfica muito abrangente.<\/p>\n
<\/p>\n
Percebe-se pela figura que a IA inclui, entre outras componentes, o Processamento da Linguagem Natural (PLN), conceito que, em sentido lato, se pode definir como sendo a capacidade dos computadores para estabelecer e manter uma conversa natural com os humanos.<\/p>\n
Por sua vez, o PLN inclui modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM ou Large Language Models) e utiliza algoritmos matem\u00e1ticos de Aprendizagem Autom\u00e1tica (ML ou Machine Learning) para entender, gerar, traduzir e manipular texto de forma semelhante aos seres humanos. As t\u00e9cnicas de Machine Learning permitem a previs\u00e3o comportamental, atrav\u00e9s da identifica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es de comportamento com base na an\u00e1lise de grandes volumes de dados. \u00c9 importante referir que \u00e9 uma ferramenta de aprendizagem que se aprimora conforme \u00e9 alimentada com mais informa\u00e7\u00e3o\/dados.<\/p>\n
A Regress\u00e3o Log\u00edstica e a Regress\u00e3o Linear, bem como as Redes Neuronais Artificiais s\u00e3o exemplos conhecidos dos referidos algoritmos matem\u00e1ticos.<\/p>\n
\u00c9 no contexto das Redes Neuronais que surge o conceito de Aprendizagem Aprofundada (DL ou Deep Learning). A designa\u00e7\u00e3o de DL surge para classificar uma arquitetura de rede neuronal com mais do que tr\u00eas camadas. S\u00e3o arquiteturas de rede mais complexas, que servem para resolver determinado tipo de problemas da vida real, muito exigentes em termos de perce\u00e7\u00e3o visual, como \u00e9 o caso da utiliza\u00e7\u00e3o da robotiza\u00e7\u00e3o inteligente na ind\u00fastria autom\u00f3vel.<\/p>\n
O Deep Learning cont\u00e9m, entre outras, a arquitetura associada \u00e0s Redes Neuronais Convolucionais (CNN ou Convolutional Neural Networks), especialmente apropriadas para processar dados com uma estrutura matricial, como por exemplo, imagens e v\u00eddeos. Da\u00ed a sua frequente utiliza\u00e7\u00e3o em projetos de condu\u00e7\u00e3o aut\u00f3noma, muito exigentes, em termos de reconhecimento de imagem e de v\u00eddeo.<\/p>\n
A Figura aborda tamb\u00e9m o conceito de Ci\u00eancia dos Dados (DS ou Data Science). Em geral, a ci\u00eancia, ou melhor, a investiga\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, visa gerar conhecimento para melhor compreender o mundo. No contexto da ci\u00eancia dos dados o objetivo \u00e9 gerar conhecimento do neg\u00f3cio, no sentido de o compreender melhor, e com isso, decidir e agir com maior efic\u00e1cia e efici\u00eancia.<\/p>\n
A IBM define \u201cci\u00eancia dos dados\u201d como sendo o conjunto de m\u00e9todos e t\u00e9cnicas que permitem, a partir da an\u00e1lise dos dados de neg\u00f3cio, extrair conhecimento ou descobertas valiosas que possam suportar as decis\u00f5es ou estrat\u00e9gias organizacionais. Percebe-se, atrav\u00e9s da figura, que a DS utiliza a IA mas vai al\u00e9m disso, na medida em que inclui v\u00e1rias atividades adicionais. Na verdade, o processo de produ\u00e7\u00e3o de conhecimento de neg\u00f3cio (DS) come\u00e7a com a compreens\u00e3o do pr\u00f3prio neg\u00f3cio, garantindo que as perguntas certas sejam feitas. Em seguida, procede-se \u00e0 obten\u00e7\u00e3o dos dados, \u00e0 sua prepara\u00e7\u00e3o ou limpeza, e explora\u00e7\u00e3o inicial. Depois, a aplica\u00e7\u00e3o dos algoritmos de ML ajustados \u00e0 situa\u00e7\u00e3o em concreto, e finalmente, procede-se \u00e0 apresenta\u00e7\u00e3o dos resultados, usando as t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o mais ajustadas e apropriadas aos decisores.<\/p>\n
Exemplos da utiliza\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial no nosso dia-a-dia:<\/strong><\/p>\n A IA em geral, e o ChatGPT em particular, representam uma oportunidade significativa de desenvolvimento para as PME em Portugal. A sua capacidade de automa\u00e7\u00e3o, gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e an\u00e1lise de dados pode impulsionar a efici\u00eancia operacional e a inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"author":31,"featured_media":645,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-643","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-gestao"],"yoast_head":"\n\n
\nAlguns exemplos de tarefas que o reconhecimento de voz cumpre:
\n– \u201cLigar ar condicionado\u201d;
\n– \u201cTocar \u201cHey You\u201d de Pink Floyd no Spotify\u201d;
\n– \u201cDesligar luz da cozinha\u201d;
\n– \u201cTelefonar para m\u00e3e\u201d;
\n– \u201cL\u00ea o meu \u00faltimo email\u201d.
\nO reconhecimento de voz d\u00e1 resposta tamb\u00e9m a algumas perguntas e seguimento a perguntas b\u00e1sicas, como:
\n– Como est\u00e1 o tempo hoje em Lisboa?
\n– Que horas s\u00e3o em Paris?
\n– Vou precisar de um guarda-chuva hoje?
\n– Quanto \u00e9 250×3400?
\n– Conta-me uma anedota.
\nAl\u00e9m destas tarefas, atrav\u00e9s do reconhecimento de voz podemos ditar o que queremos escrever num SMS e esta tecnologia converte em texto.<\/li>\n
\nO objetivo de alguns chatbots \u00e9 dar resposta autom\u00e1tica a perguntas frequentes sobre o neg\u00f3cio (faqs) ou a alguma a\u00e7\u00e3o como por exemplo:
\n– Qual o tempo de entrega?
\n– Qual o n\u00famero para rastrear a minha encomenda?
\n– A minha encomenda diz que foi entregue, mas n\u00e3o recebi. Como devo proceder?
\n– Quero cancelar a minha consulta de amanh\u00e3.
\nO objetivo de outros chatbots \u00e9 ajudar no processo de recrutamento e sele\u00e7\u00e3o. Isto \u00e9, os candidatos respondem a perguntas de exclus\u00e3o efetuadas num chat e s\u00e3o logo exclu\u00eddos os que n\u00e3o se enquadram na vaga, reduzindo tempo e custos.
\nUma vantagem do chatbot \u00e9 que desenvolve uma conversa de acordo com as quest\u00f5es colocadas, recolhendo toda a informa\u00e7\u00e3o que necessita para satisfazer o pedido do cliente.<\/li>\n
\nUm exemplo que certamente conhece \u00e9 o desbloqueio do telem\u00f3vel atrav\u00e9s do rosto. Ao programar o telem\u00f3vel para reconhecer o seu rosto, a ferramenta encontra os principais pontos do seu rosto e converte num c\u00f3digo num\u00e9rico, a impress\u00e3o facial.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"