Em setembro do ano passado, Jason Reposa teve acesso à versão beta do Stable Diffusion, um gerador de imagens agora proeminente alimentado por inteligência artificial (IA). Usando o PC para jogos de seu filho com uma poderosa unidade de processamento gráfico, Reposa começou a fornecer prompts ao gerador. O fundador da marca de bebidas de Massachusetts boas sensações começou a estudar IA na faculdade no final da década de 1990 como estudante de ciência da computação e manteve um interesse ativo e uma posição na comunidade ao longo dos anos. Mas quando o Stable Diffusion começou a produzir imagens impressionantes com base em seus comandos, Reposa ficou surpreso com o mais recente avanço da tecnologia nascente.

“Tive um ataque de pânico total quando percebi o impacto”, disse ele. “Passei um dia inteiro em que simplesmente não consegui funcionar. O mundo literalmente mudou, e eu era uma das poucas pessoas naquela época que conseguia ver isso. Era como andar na Matrix.”

Avançando apenas nove meses, muitos de nós agora vemos o que Reposa viu. Os resultados excitaram e alarmaram a população em igual medida.

O catalisador para essa explosão de conscientização foi o ChatGPT, um chatbot avançado desenvolvido pela OpenAI que surgiu na consciência pública em dezembro passado. A curiosidade sobre a nova ferramenta que poderia criar resmas de texto coerente a partir do mais simples dos prompts o impulsionou para um milhão de usuários em apenas cinco dias.

Desde que o software baseado em OpenAI se tornou amplamente disponível, vimos imagens virais geradas por IA do Papa vestindo uma jaqueta branca Balenciaga e Donald Trump vestindo um macacão laranja, uma música falsa de Drake tão convincente que gerou debates sobre o fim do artista e um deepfake do Pentágono em chamas que abalou temporariamente o mercado de ações. Tem havido especulação generalizada de que categorias de trabalho inteiras – escritores, engenheiros de software e até mesmo arquitetos – serão eliminadas, enquanto outros pintaram uma visão de uma utopia de produtividade onde o homem é libertado do tédio por seu assistente de máquina.

Um par de cartas abertas alarmistas assinadas por nomes como Elon Musk, Steve Wozniak e Yuval Noah Harari imploravam por uma pausa no desenvolvimento de ferramentas de IA até que alguma regulamentação pudesse ser estabelecida. Enquanto isso, o CEO da OpenAI, Sam Altman, esteve em uma turnê mundial altamente divulgada pelos governos para solicitar regulamentação preventivamente, um movimento que alguns chamaram de nobre e outros, de cínico.

Enquanto indivíduos e governos debatem fervorosamente os prós e contras da IA, os negócios americanos têm sido retumbantemente otimistas.

A Microsoft e a Alphabet, controladora corporativa do Google, estão engajadas em uma corrida armamentista de IA muito pública para alimentar a próxima geração de pesquisa, e a histeria lenta está fervendo o mercado de ações. Aparentemente, qualquer empresa percebida, com ou sem razão, estar na vanguarda do futuro artificial está vendo um aumento no preço de suas ações.

A principal dessas empresas é a Nvidia, uma empresa de processamento gráfico que conseguiu rapidamente entrar no clube do valor de mercado de um trilhão de dólares devido à intensa demanda por seus chips, que agora são os pioneiros em alimentar as consideráveis ​​​​necessidades computacionais da IA. . A notícia de que a Nvidia aumentaria a produção de chips acrescentou US$ 300 bilhões em capitalização de mercado para empresas relacionadas à inteligência artificial em um único dia.

O ritmo impressionante de adoção e a taxa de transformação são diferentes de qualquer avanço tecnológico na memória; talvez até na história.

“Passo muito tempo olhando para essas coisas e monitorando os desenvolvimentos no espaço, e nem consigo acompanhar”, disse Jeremy Somers, diretor criativo e fundador da Não Conteúdo, uma agência de conteúdo orientada por IA.

Como uma indústria acostumada à emocionante força G do hype escaldante e à misericórdia imprevisível dos reguladores do governo, a cannabis não perdeu tempo em buscar maneiras de integrar IA. As ferramentas estão sendo implantadas em toda a cadeia de suprimentos de várias maneiras empolgantes que podem surgir no momento perfeito. Com pressão para reduzir custos, expandir margens e se diferenciar para atrair capital escasso, empresas de cannabis de todos os tipos estão experimentando a tecnologia, na esperança de aproveitar seu potencial aparentemente ilimitado, evitando os tubarões que costumam nadar na grande primeira onda.

ciência do mito

Ao longo da história, o conceito de inteligência artificial capturou a imaginação humana em todas as culturas, datando pelo menos desde os antigos gregos. Embora o termo “inteligência artificial” ainda não tivesse sido cunhado, máquinas inteligentes apareciam em mitos como o de Talos, um autômato gigante de bronze criado por Hefesto, o deus do fogo e da metalurgia. Dado ao rei Minos para proteger a ilha de Creta dos invasores, o trabalho de Talos era lançar pedras nos navios inimigos.

Não foi até a década de 1950 que a IA transcendeu o mito para se tornar teoria. Um grupo de pesquisadores, incluindo o famoso cientista teórico da computação Alan Turing, começou a explorar a ideia de criar máquinas que pudessem imitar a inteligência humana. O Teste de Turing foi estabelecido como um meio de avaliar a capacidade de uma máquina de simular uma conversa humana. Envolve um juiz humano que se envolve em conversas baseadas em texto em linguagem natural com duas entidades - um humano e uma máquina - e tenta determinar qual é qual. Até hoje, o Teste de Turing continua sendo uma referência amplamente referenciada para avaliar o progresso da pesquisa de inteligência artificial. Segundo alguns relatos, o ChatGPT-4 passou no Teste de Turing.

Avanço rápido para a década de 1990, quando surgiu uma técnica chamada aprendizagem profunda. Em essência, o aprendizado profundo é como construir um cérebro de computador com várias camadas, com cada camada aprendendo a reconhecer diferentes aspectos de um problema. Essa técnica revolucionou o aprendizado de máquina (ML) e abriu caminho para os avanços significativos que vemos hoje.

Mas deve-se notar que muito do que chamamos de IA é descrito com mais precisão como aprendizado de máquina, ou seja, algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados para executar tarefas complexas. ChatGPT é o que é conhecido como um grande modelo de linguagem (LLM), assim chamado por causa da enormidade de seu conjunto de dados (estimado em cerca de um trilhão de palavras) e sua função de simplesmente prever a palavra mais apropriada para vir a seguir em uma sequência.

A IA, como foi inventada na mitologia e na ficção científica – máquinas sencientes pensando e raciocinando por si mesmas – é chamada de “inteligência geral artificial”. Previsivelmente, os especialistas estão divididos sobre quando – ou se – a humanidade alcançará esse avanço. Alguns dizem que o evento seminal ocorrerá em alguns anos; outros acreditam que levará décadas. Mas a cada novo desenvolvimento, a dúvida de que máquinas sencientes são possíveis diminui.

“IA é um nome um pouco impróprio, porque ainda não é uma IA de verdade”, disse o cientista de dados e consultor Harry Peppitt. “É muito inteligente, mas não pensa por si mesmo. Não é senciente e, se os humanos simplesmente parassem de provocá-lo, nada aconteceria.”

Peppitt trabalha com ferramentas de aprendizado de máquina há mais de oito anos, e sua startup de análise de dados 1Feed integrou o modelo de transformadores pré-treinados generativos da OpenAI (o GPT no ChatGPT) para converter dados em insights acionáveis ​​para pequenas empresas. Ele vê ML e LLMs como ferramentas poderosas nas mãos dos humanos, não a fonte de nossa eventual extinção. “Grande parte da histeria em torno da IA ​​vem de pessoas que não entendem totalmente o que é e o que não é”, disse ele.

Muitos de nós podem se lembrar da primeira vez em que interagimos diretamente com ferramentas de IA generativas, como ChatGPT, Midjourney ou DALL-E, mas, na verdade, usamos ferramentas como essas há mais tempo do que imaginamos. Quando você escreve um texto ou e-mail, a funcionalidade que prevê a próxima palavra é essencialmente a mesma do ChatGPT. Alexa e Siri usam tecnologia de rede neural profunda para converter sons vocais em uma distribuição de probabilidade. Os mecanismos de recomendação na Netflix e na Amazon são treinados com base nos seus dados e nos dados de milhões de espectadores como você. Todos esses são exemplos de aprendizado de máquina avançado.

Embora o entusiasmo do público por LLMs, ML e IA tenha surgido rapidamente, as ferramentas removeram o atrito de nossas vidas silenciosamente por vários anos. Agora, o poder de criá-los e integrá-los está em nossas mãos, e está transformando os negócios de forma radical.

Mudando a indústria

Cada nó da cadeia de suprimentos de cannabis abriga oportunidades para melhorar a eficiência, automatizando tarefas ou aproveitando insights avançados e inéditos. IA, ML e LLMs já são utilizados por algumas das empresas e executivos mais inovadores da indústria da cannabis, e muitas outras empresas estão surgindo e se adaptando com a tecnologia em seu núcleo.

“Indústrias como IA e cannabis são muito movimentadas e as pessoas querem estar nelas porque o potencial é enorme”, disse Jesse Channon, diretor de crescimento da Cuidados Colômbia, uma operadora multiestado que experimenta ativamente IA e ML em seus processos e produtos. “Mas é fácil ficar intimidado quando você começa a lidar com o ritmo da mudança. As pessoas deveriam entrar e brincar com essas ferramentas, porque você não quer nadar contra a maré.”

E-commerce e atendimento ao cliente

A área que sem dúvida ganha mais com a integração da IA ​​no menor prazo é o comércio eletrônico.

Objetivamente, o projeto de cardápios de dispensário de todos os principais fornecedores não reflete a jornada do cliente nas lojas. Os dispensários são organizados como supermercados, que possuem corredores de produtos familiares pelos quais os clientes navegam sem ajuda. Por serem relativamente novos, os produtos de cannabis podem ser confusos, e é por isso que os dispensários use budtenders para orientar os clientes. Um bot que imite a experiência de um budtender no espaço de comércio eletrônico é extremamente necessário, e um punhado de jovens empreendedores espera resolver o problema.

StrainBrain é um. Um sofisticado AI Budtender, o bot se integra com sites de dispensários e orienta os clientes para o produto certo para eles. Ao integrar-se ao provedor de menu, o StrainBrain combina consumidores com produtos usando um mecanismo complexo de correspondência de vetores que codifica itens em uma escala usando dados de terpenos, comunicação direta da marca e dados experimentais agregados.

“O principal problema que estamos resolvendo é o paradoxo da escolha em uma confusa categoria de varejo. Quanto mais opções houver, mais difíceis serão as decisões”, explicou o fundador e CEO Andew Leber. “O StrainBrain ajuda os clientes a percorrer dezenas de produtos desconhecidos e obter recomendações rápidas e personalizadas com base no que desejam.”

Leber e o co-fundador Graham Bohm têm experiências impressionantes. Leber estudou biologia computacional e fundou a maior organização de IA dirigida por estudantes do mundo, patrocinada pela Microsoft e pela IBM. Recentemente, ele recusou a chance de buscar um PhD em inteligência artificial na Universidade de Oxford para iniciar o StrainBrain, enquanto Bohm renunciou a um cargo na prestigiada consultoria de gestão McKinsey.

“Fundamentalmente, somos uma empresa de tecnologia que trabalha com cannabis, enquanto a maioria das outras empresas de tecnologia de cannabis que encontrei são empresas de cannabis que trabalham com tecnologia”, disse Leber.

Os primeiros dados do StrainBrain sugerem que a ferramenta é um sucesso retumbante. Mais de 150 lojas usam o software e os clientes gastam em média 23% a mais depois de interagir com ele. A empresa está prestes a lançar uma nova solução de anúncios baseados em assinatura para marcas, e os testes beta sugerem que isso resolverá outro problema de comércio eletrônico: baixo retorno sobre gastos com anúncios digitais.

“Nossos anúncios levaram uma marca do sexto vape mais vendido em uma loja para o segundo mais vendido em duas semanas sem descontos”, disse Leber. “As lojas adoram, as marcas adoram e os clientes obtêm os produtos que desejam.”

O recurso mais recente do Chatbot Pluggi é uma integração que permite responder a perguntas específicas da loja (horário de funcionamento, se a loja aceita cartões de crédito etc.), tornando-o semelhante a um “superfuncionário”. “Estamos treinando-o especificamente nos sites de nossos parceiros para que ele possa responder a perguntas frequentes relacionadas a coisas como processos de pagamento e negócios atuais em execução”, disse Wyatt Hahn, fundador da Pluggi.

Dado o custo razoável dos plug-ins (o StrainBrain custa US$ 150 por mês, embora a empresa também ofereça uma versão gratuita) e o aumento da receita que eles podem gerar, os dispensários fariam bem em investigar a IA voltada para o consumidor para ajudar os clientes a navegar menus que normalmente são criados para a maneira como as pessoas compram virtualmente, não para a maneira como realmente compram maconha.

Criação de conteúdo

Com ChatGPT, Midjourney e DALL-E sendo as primeiras ferramentas de IA amplamente disponíveis para o público em geral, ficou claro que a criação de conteúdo seria uma das primeiras áreas prontas para disrupção.

Somers, do Not Content, lembra-se de ter ficado maravilhado com a agora famosa cadeira em forma de abacate criada por DALL-E em 2021. “Apenas nesta foto, entendi imediatamente o que isso significava para todas as indústrias criativas”, disse ele. “Fiquei realmente obcecado com a IA. Tive acesso a essas ferramentas assim que pude e mergulhei de cabeça.”

Ele passou horas e horas refinando seus prompts, gerando imagens e alimentando-as de volta no gerador antes de obter resultados que considerava fortes o suficiente para comercializar. Agora, sua agência cria conteúdo para clientes como a marca de bebidas não alcoólicas Kin de forma muito mais rápida e econômica do que era possível com trabalho puramente humano no passado. “Fico constantemente chocado com o quanto o conteúdo está melhorando, o quanto estamos criando e como o custo é baixo”, disse ele.

“Essas ferramentas são realmente simplificando como as pessoas criam campanhas de marketing”, disse Tyler Wakstein, cofundador da série de eventos sobre cannabis Trailblazers e um investidor ativo do setor. “Se uma empresa de cannabis não estiver tornando seu departamento de marketing mais eficiente, ela ficará para trás.”

A Wakstein tem usado mecanismos de bate-papo para apresentar ideias para Trailblazers e os primeiros rascunhos de textos para seu site. "É um momento emocionante", disse ele. “Minha formação é em marketing, branding e narrativa, e essas ferramentas estão transformando ideias em itens de execução e ação com muita rapidez e alto nível.”

Outra área de criação de conteúdo à beira de uma revisão é a otimização de mecanismo de busca (SEO). O medo varreu a profissão de marketing de conteúdo como um vendaval em janeiro, quando ficou claro que o Google e o Bing (de propriedade da Microsoft) tinham uma visão distinta para o futuro da pesquisa: fornecer aos usuários uma página com uma resposta agregada e aprofundada à sua consulta como em oposição a uma lista de sites classificados que eles poderiam visitar.

Por um momento, parecia que o futuro da otimização de mecanismos de busca como profissão poderia estar em perigo. Mas Jeremy Johnson, um especialista em SEO e gerente de desenvolvimento de negócios do fornecedor de menu Dispense, vê isso como apenas mais uma mudança no que significa otimizar para pesquisa. Na verdade, mudanças iminentes podem beneficiar os dispensários.

“Haverá alguns casos em que as pessoas perderão tráfego porque o Google está apenas exibindo uma resposta em vez de fornecer o clique para o site”, disse Johnson. “Mas isso não diminuirá o tráfego de comércio eletrônico, porque você ainda terá que clicar no site para fazer uma compra.”

Ele acrescentou que o Google está começando a priorizar o varejo local sobre o nacional ou plataformas globais de comércio eletrônico para determinados produtos e serviços. Com o varejo de cannabis sendo totalmente local, pelo menos por enquanto, espera-se que isso ajude as lojas.

Mas se os dispensários quiserem continuar recebendo tráfego de busca orgânica nesta nova era, Johnson acredita que eles precisam se afastar dos menus iFrame oferecidos por muitos fornecedores terceirizados, porque o Google não pode lê-los.

Johnson não está preocupado com a interferência da IA ​​no SEO. Ele acredita que as regras do jogo permanecerão as mesmas. “Se você está fazendo SEO corretamente e escrevendo conteúdo valioso o tempo todo, seu conteúdo será impulsionado muito mais, principalmente à medida que mais conteúdo genérico gerado por IA inunda a Internet”, disse ele.

Cultivo e desenvolvimento de produtos

A IA também apresenta grandes oportunidades na agricultura. Os produtores podem utilizar ferramentas modernas para tarefas como processamento preciso de imagens, análise de dados, previsão de custos de cultivo, prevenção de infertilidade, gerenciamento de colheitas, recomendações de uso de água e redução de mão de obra.

A AI Grow, fundada em 2019 por um grupo de engenheiros de software veteranos que reconheceram que os produtores poderiam se beneficiar tremendamente da automação industrial, visa levar a IA aos cultivadores. “Nossas soluções ajudam cultivadores de todos os tamanhos a operar com mais eficiência, reduzir o uso de recursos e aumentar os rendimentos”, disse Kurt Kinneman, Crescimento da IAengenheiro de horticultura. “Com as margens de cannabis sendo muito finas, a tecnologia que implantamos é uma enorme economia de custos para nossos clientes e pode fazer uma grande diferença.”

O software da empresa usa automação para ajudar os produtores a serem mais eficientes nas tarefas diárias, definindo parâmetros personalizados e controlando dispositivos analógicos ou digitais para manter a rega, luzes, fertirrigação e monitoramento ambiental. Os dados são colhidos durante todo o ciclo de vida da planta e utilizados para garantir que cada cepa tenha exatamente o que precisa para maximizar o rendimento.

Um dos maiores empreendimentos da AI Grow até agora foi uma estufa de luz mista de 25,000 pés quadrados na zona rural de Wisconsin. A instalação facilita o aumento da produção, custos de energia reduzidos e rendimentos máximos, independentemente das condições ambientais. “Seja 100 graus abaixo de zero e totalmente seco ou 80 graus com XNUMX% de umidade, suas plantas são sempre as melhores que podem ser”, disse Kinneman.

Quando se trata de criação de produtos, grandes empresas de alimentos como a Mondelez International começaram a explorar o potencial da IA ​​para o desenvolvimento de novos produtos. As opiniões, no entanto, estão divididas sobre o quão impactante a atual tecnologia de IA pode ser nessa busca.

Carolina Vazquez Mitchell é uma cientista e desenvolvedora de produtos que trabalha nas indústrias de cannabis e de alimentos. Ela desenvolveu mais de 200 produtos de cannabis, incluindo alguns para sua própria empresa, Laboratórios da Ciência, bem como produtos para Pepsi, Taco Bell e Quaker. Ela vem mexendo com IA e, embora tenha achado a tecnologia útil para os componentes administrativos de seus negócios diários, suas limitações não podem ser ignoradas.

“Quando pedi às ferramentas de IA que criassem receitas para mim, elas cometeram erros científicos muito básicos, como sugerir que eu fizesse emulsões apenas com óleo e água”, disse Mitchell. “Isso pode lhe dar ideias para sabores? Claro, mas não se pode confiar nele para fornecer algo que você possa realmente usar, principalmente fora de escala.”

Relações de trabalho

A maior preocupação de curto prazo sobre a IA é sua ameaça potencial aos empregos. Quando Geoffrey Hinton, chefe de desenvolvimento de IA do Google e suposto padrinho da IA, deixou a empresa em maio para falar publicamente sobre os perigos da tecnologia, ele citou o desemprego generalizado como o primeiro cavaleiro do apocalipse da IA. Uma pesquisa recente da New Qualtrics descobriu que, embora 64% dos executivos chamem a IA de “emocionante”, apenas 39% dos funcionários se sentem da mesma forma. Na verdade, 46% acharam "assustador".

O cientista de dados Peppitt está firmemente no campo animado. Ele acredita que a histeria sobre perda de emprego em massa que emana dos “doomers” da IA ​​é exagerado. “O que continuo dizendo às pessoas que me perguntam se isso vai acabar com seus empregos é que isso é uma ferramenta”, disse ele. “A tecnologia pode mudar a forma como as pessoas trabalham, mas não tirar as pessoas do emprego em massa porque não está operando de forma independente por conta própria. Você ainda precisa de operadores humanos.

Os temores sobre a tecnologia matando empregos historicamente foram exagerados. A pesquisa do economista James Bessen indicou que apenas uma das 270 ocupações listadas no censo dos EUA em 1950 foi automatizada: operador de elevador.

“Quando ferramentas de inteligência de negócios como o Tableau foram lançadas, não tínhamos menos analistas. Conseguimos mais analistas e o desempenho dos negócios melhorou”, disse Channon, da Columbia Care. “Não vejo por que a IA não será assim. Acho que você está prestes a ver o surgimento de uma classe inteiramente nova de criadores.”

O que deveríamos fazer?

Em primeiro lugar, se tudo isso for novidade para você, não entre em pânico. Independentemente do que você faça, provavelmente não será substituído por um bot de IA tão cedo. Embora a IA seja indiscutivelmente a revolução tecnológica mais rápida na memória viva, ainda há muito tempo para você começar a aprender sobre a tecnologia.

“Parece que há uma correria louca acontecendo e se você não estiver usando todas essas ferramentas, ficará para trás, mas esse não é realmente o caso”, disse Somers. “É apenas um subconjunto de pessoas que estão falando muito alto no LinkedIn sobre isso.”

A menos que seu trabalho seja flor de poda manual ou descarregar caminhões de distribuição, provavelmente há alguma maneira de incorporar a IA em sua função para melhorar a produtividade. Se você opera uma loja, recrute um budtender AI. O assistente digital aumentará a receita e melhorará a experiência do cliente. Se você é um profissional de marketing, comece a brincar com ferramentas de IA para criar conteúdo e gerar ideias. Os produtores devem investigar todas as tecnologias que possam ajudar a aumentar as margens e garantir maiores rendimentos.

Mas não fique descontrolado e demita sua equipe porque você tem uma assinatura do ChatGPT-4. Por mais inteligentes que sejam essas ferramentas, elas ainda estão na infância e são propensas a uma série de erros, incluindo as chamadas alucinações que fazem as máquinas mentirem. Pelo menos agora, as ferramentas são tão inteligentes quanto os humanos que as desenvolvem, usam e verificam os fatos.

A única coisa que você absolutamente não deve fazer é enterrar a cabeça na areia e fingir que a revolução da IA ​​não está acontecendo. Você pode ser perdoado por não criar um aplicativo redundante para sua empresa em 2013, entrar “no blockchain” em 2017 ou descartar um token não fungível em 2022. Mas a IA é diferente. Suas aplicações são amplas, seus impactos são tangíveis e começar é relativamente barato e fácil... hoje. À medida que a tecnologia amadurece, isso provavelmente mudará.

“Isso é como uma pedra descendo uma colina”, disse Reposa da Good Feels. “Você precisa ter um plano para não ser esmagado por baixo dela.”

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• Fonte: https://mgmagazine.com/business/retail-merchandise/is-our-future-dependent-on-a-series-of-prompts-and-commands/