O Papa saindo às ruas com uma jaqueta Balenciaga fofa. Um artigo de 2,000 palavras, escrito em segundos. Enigmas inteligentes criados sem pensar. Idéias de receitas baseadas em uma foto da sua geladeira. 

IA generativa às vezes pode parecer mágica. Não é difícil entender por que ela rapidamente se tornou a nova tecnologia “da moda”. A IA generativa é acessível e versátil, criando conteúdo escrito, oral e visual para ajudar em diversas operações de negócios, desde marketing até vendas e jurídico. 

Mas a inteligência artificial não é novidade. IA é o que dá voz ao Siri, é como os sistemas de e-mail podem prever o final de suas frases e como o Spotify sabe qual música você deseja ouvir a seguir. A IA se entrelaçou silenciosamente na estrutura de nossas vidas na última década.

Embora possa parecer que a IA generativa é o único tipo de inteligência artificial graças à acessibilidade de LLMs como o ChatGPT, é apenas um segmento de um vasto campo. Ao considerar IA generativa versus visão computacional, a IA generativa é extremamente útil para muitas tarefas, mas para empresas que precisam de dados visuais em tempo real sobre os processos atuais, a visão computacional é essencial. 

Para compreender que tipo de IA terá o maior ROI para o seu negócio, é importante compreender os fundamentos da IA ​​e explorar as suas diferentes capacidades.

Tipos de IA

Ensinar as máquinas a pensar e reagir como os humanos é complexo, por isso a IA é categorizada em três tipos principais: Inteligência artificial estreita (ANI), Inteligência Geral Artificial (AGI) e Superinteligência Artificial (ASI).

• ANI concentra-se em tarefas estritamente definidas.
• AGI pensa como humanos e pode realizar tarefas gerais.
• ASI pode realizar tarefas além das capacidades humanas.

No entanto, essas categorias podem ser refinadas em quatro subtipos:

• Máquinas reativas: Exemplificado pelo Deep Blue da IBM, este tipo de IA opera com base em regras e estratégias predefinidas, mas não pode aprender ou melhorar.
• IA de memória limitada: esse tipo de IA fica mais inteligente à medida que recebe mais dados, como carros autônomos.
• Teoria da Mente IA: Este é um subtipo emergente que visa compreender os aspectos emocionais do comportamento humano.
• IA autoconsciente: Isso ainda não existe, mas daria às máquinas um senso de identidade.

Onde a IA generativa se encaixa?

A IA generativa envolve sistemas de IA que criam conteúdo, seja ele áudio, visual ou texto. Esses sistemas, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT, analisam dados existentes para fazer previsões e, em seguida, geram novos dados com base em seu treinamento.

Usando algoritmos avançados, os LLMs podem se comunicar como se realmente entendessem a linguagem. No entanto, é importante observar que a IA generativa depende apenas de padrões e previsões para criar texto. Não compreende a saída derivada. 

A IA generativa é uma ferramenta poderosa para gerar vários tipos de conteúdo, desde postagens em mídias sociais até artigos, imagens, gravações de voz e até mesmo código para desenvolvimento de sites. Economiza tempo, estimula a criatividade e libera a equipe de tarefas rotineiras.

No entanto, não é mágica. Por ser limitado aos dados nos quais foi treinado, às vezes pode gerar respostas imprecisas ou incoerentes. 

À medida que a popularidade dos grandes modelos de linguagem continua a crescer, também aumenta o escrutínio desta tecnologia, especialmente em relação a questões de privacidade. Algumas organizações estão desenvolvendo seus LLMs para manter a privacidade dos dados, enquanto outras enfrentam barreiras e políticas sobre como a IA generativa é usada.

Mais recentemente, o custo de execução destes modelos que exigem muitos dados também se tornou proibitivo para muitas organizações que tentam aproveitar o poder da IA. 

A visão computacional é uma IA prática

Embora qualquer empresa possa usar LLMs para ajudar a criar ativos de marketing ou materiais de vendas, eles não podem ajudar as empresas a ver o que está acontecendo em suas linhas de produção, nas lojas ou onde quer que façam negócios. A IA generativa só pode criar texto ou imagens com base em dados passados ​​– não no que está acontecendo agora. 

Para obter insights visuais em tempo real sobre as operações, existe a visão computacional. A visão computacional é um tipo diferente de IA que capacita as máquinas a interpretar e compreender informações visuais como os humanos. Ele detecta pessoas, objetos e eventos em tempo real usando câmeras existentes, facilitando medidas proativas para aumentar a produtividade e a segurança. 

Este tipo de IA prática fornece dados sem precedentes sobre o que está acontecendo nos seus negócios, à medida que isso acontece para melhorias operacionais verdadeiramente dramáticas. A visão computacional não cria novos dados, mas destaca oportunidades para se tornar mais eficiente e ágil em todos os setores.

Os casos de uso para insights visuais em tempo real são quase infinitos. Em qualquer lugar que as empresas precisem de um par extra de olhos, a visão computacional pode ajudar.

Embora as imagens de segurança e a vigilância por vídeo tradicional sejam usadas apenas após a ocorrência de um incidente, a visão computacional pode alertar os gerentes e a equipe sobre os problemas à medida que eles acontecem. Isso pode melhorar a segurança, reduzir custos e proporcionar uma experiência melhor para os funcionários e os clientes que eles atendem. 

Aplicações práticas de visão computacional

As aplicações de visão computacional abrangem diversos setores, oferecendo interpretação de dados em tempo real para melhorar processos, tomada de decisões e eficiência. Aqui está um vislumbre de como isso está transformando as indústrias e uma olhada na IA generativa versus visão computacional:

Distribuir

Compreender o que está acontecendo em sua loja de varejo é fundamental para proporcionar uma excelente experiência ao cliente – e clientes mais felizes significam lucros maiores. 

Como a visão computacional fornece dados visuais em tempo real, os gerentes de loja podem ter uma visão completa de tudo o que acontece nas lojas. Isso inclui casos de uso como: 

• Contagem automatizada de ocupação em tempo real para fazer ajustes rápidos na equipe e atender os clientes prontamente.
• Monitoramento do tempo de espera e alertas se as linhas excederem um determinado limite para ajudar a minimizar o abandono da linha e a perda de vendas.
• Análise de tráfego de pedestres para auxiliar na colocação de produtos, decisões de pessoal e satisfação do cliente.

A IA generativa, por outro lado, depende de dados históricos e exige a criação de novos conteúdos com base nas informações existentes. Isso inclui casos de uso como: 

• Criação de materiais de marketing, incluindo designs para displays na loja.
• Criação de conteúdo para mídias sociais.
• Responder a perguntas e comentários de clientes.
• Analisando tendências históricas.

A visão computacional é excepcionalmente prática porque fornece dados visuais que podem impactar as operações de varejo em tempo real.

Ao contrário da IA ​​generativa, que depende de informações passadas para tomar decisões futuras, os alertas em tempo real e as informações da visão computacional significam que os varejistas podem resolver problemas na loja, à medida que acontecem. É a única IA que pode atuar como um par extra de olhos no varejo para agregar valor incrível. 

Fabricação e Armazenagem

Assim como nas lojas de varejo, ver o que está acontecendo em suas instalações de fabricação ou armazenamento é fundamental para melhorar as operações. Os dados visuais em tempo real podem ajudar a reduzir atrasos e tempo de inatividade, resolvendo os problemas à medida que ocorrem. 

Como resultado, a visão computacional pode ser usada para:

• Automatize a detecção de anomalias e defeitos para maior precisão.
• Automatize a detecção de embalagens e rótulos para reduzir atrasos e erros de coleta dispendiosos. 
• Fornece monitoramento de segurança em tempo real (incluindo monitoramento de robôs e áreas perigosas).

A IA generativa também pode ser usada na fabricação e no armazenamento, mas para tarefas diferentes. Os casos de uso incluem:

• Brainstorming de soluções assim que um problema for identificado a partir de sugestões intuitivas.
• Automatizando consultas e respostas de atendimento ao cliente.
• Pesquisa e análise de documentos extensos, como manuais de instruções ou catálogos de produtos.

Para os fabricantes em particular, ser capaz de ver exatamente o que está acontecendo na fábrica ou na linha de produção é realmente uma virada de jogo. A visão computacional é a única IA que torna isso possível.

Com esses dados sem precedentes, os fabricantes podem ir além da melhoria das interações do chatbot e dos materiais de marketing e tomar decisões em tempo real que impactam diretamente a eficiência operacional.  

Restaurantes

A indústria da restauração é outro setor onde o entusiasmo pelas soluções de IA está a atingir um nível febril. Novamente, se você está procurando soluções mais voltadas para criação ou análise de conteúdo, a IA generativa é uma ótima escolha. Se você está procurando dados visuais em tempo real, a visão computacional é a resposta. 

A visão computacional usa casos para restaurantes: 

• Monitore e rastreie as operações no balcão para agilizar processos e melhorar a eficiência.
• Contagem de ocupação em tempo real para melhor alocar funcionários e melhorar a experiência do cliente.
• Identificação e rastreamento de veículos em tempo real para análises drive-thru sem precedentes.

Casos de uso de IA generativa para restaurantes:

• Criação de cardápios e receitas para se manter atualizado com as últimas tendências alimentares
•  Criação de conteúdo para marketing e mídias sociais para aumentar o conhecimento da marca
•  Crie melhores personalizações de cliente para envolver os clientes 

Os restaurantes QSR e FCR tornaram-se incrivelmente complexos com o crescimento dos pedidos multicanais, maior personalização e opções de entrega. A IA generativa pode ajudar a gerenciar e melhorar a experiência do cliente durante o pedido e após a entrega, mas para realmente entender exatamente como os pedidos são atendidos, a praticidade da visão computacional é inestimável. 

IA generativa vs. visão computacional

A seleção da solução de IA certa para o seu negócio depende da identificação dos problemas mais críticos a serem resolvidos e da compreensão do que você pretende alcançar. IA generativa versus visão computacional pode ser uma escolha difícil. Se você busca geração de conteúdo criativo, a IA generativa é mais adequada às suas necessidades.

Mas se você precisa de insights visuais em tempo real para impactar diretamente seus resultados financeiros e transformar drasticamente seus negócios, os recursos práticos da visão computacional são incomparáveis. 

O Dicionário Oxford define “prático” como uma “ideia, plano ou método com probabilidade de sucesso ou eficácia em circunstâncias reais”. Não existe outra IA tão eficaz em circunstâncias reais como a visão computacional. A visão computacional captura o que é mais importante para o seu negócio para fornecer dados verdadeiramente poderosos e transformadores em tempo real. 

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• Fonte: https://www.iotforall.com/generative-ai-or-computer-vision-driving-the-most-value-for-your-enterprise