Como a IA generativa está transformando o cenário das startups

Imagine uma Inteligência Artificial (IA) como uma criadora, e não apenas uma auxiliar – ela codifica, cria logotipos e escreve textos que refletem a sua marca. A IA generativa está tornando isso realidade para as startups. No entanto, as startups não são apenas consumidoras dessa tecnologia – elas estão na vanguarda da sua produção.

Startups inovadoras como HuggingFace, Stability.ai e Anthropic são exemplos de como aproveitar a IA generativa ao desenvolver e fornecer as ferramentas que impulsionam as aplicações baseadas em IA. Veja como as startups podem aproveitar, contribuir e utilizar a IA generativa para uma jornada preparada para o futuro. 

O que é IA generativa 

A IA generativa é um subconjunto da IA. Ela utiliza algoritmos de machine learning para gerar conteúdo original, como imagens, texto, música ou dados sintéticos, com base nos dados com os quais foi treinada. Ao contrário da IA programada anteriormente com base em regras, a IA generativa agora aprende e se adapta a diversas tarefas.

Por que ela é importante para você?

No mundo acelerado das startups, é comum enfrentar bloqueios criativos, escassez de recursos e tarefas complexas, tudo isso em um ciclo de 24 horas. É desafiador. A IA generativa surge para ajudá-lo a se manter à frente e competitivo:

●      Inova protótipos de design e gera insights de negócios.

●      Automatiza processos como geração de conteúdo, entrada de dados e atendimento aos clientes.

●      Acelera análises de dados para oferecer recomendações personalizadas aos clientes.

Em sua essência, os modelos de IA generativa aprendem com diversos conjuntos de dados, reconhecendo padrões e estruturas. Eles utilizam um “prompt” para criar dados novos e exclusivos. No entanto, é importante observar que esses modelos funcionam combinando os padrões/dados que viram anteriormente durante a fase de treinamento, que são então retornados ao usuário.

É essencial escolher o modelo certo com base no caso de uso pretendido, pois os modelos variam em funcionalidade. Por exemplo, alguns modelos são especializados em geração de imagens, criação de texto ou processamento de áudio, cada um adaptado a uma tarefa generativa específica. Ao alinhar sua seleção com suas necessidades, as startups podem garantir que estão usando o modelo mais eficaz para seus objetivos.

O impacto da IA generativa nas startups 

Mais de 210 startups baseadas em IA generativa passaram por mudanças significativas na automação de tarefas, inovação em design e concepção de produtos adequados ao mercado, aumentando a eficiência estratégica.

Gere novas ideias de produtos

A IA generativa apoia o processo de concepção de produtos, permitindo que as startups explorem novos conceitos e recursos com mais eficiência. No entanto, esse processo geralmente envolve diferentes modelos e ferramentas de IA trabalhando em conjunto, incluindo modelos de machine learning (ML) para analytics e IA generativa para resultados criativos.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA generativa contribui para a concepção de produtos:

• Analisando tendências de mercado e comportamento do usuário: as startups podem aproveitar modelos de ML orientados por analytics para identificar padrões no comportamento do usuário e tendências emergentes do mercado. Esses insights servem como base para entender o que ressoa com os consumidores.

• Aprimorando a ideação com descrições geradas: ferramentas de IA generativa, como o HAQM Bedrock, permitem que startups criem descrições automatizadas de produtos com base em insights de seus dados. Esse processo economiza tempo e inspira novas ideias, explorando vários temas, recursos e estilos. Saiba mais sobre como automatizar a geração de descrições de produtos com o HAQM Bedrock.

• Análise competitiva: a IA generativa auxilia na análise das ofertas dos concorrentes, sintetizando dados em insights acionáveis. Isso permite que as startups descubram lacunas no mercado e gerem ideias inovadoras adaptadas às necessidades dos usuários.

Embora a IA generativa ofereça suporte rápido e escalável para determinados aspectos da concepção de produtos, como a geração de descrições de produtos ou recursos de brainstorming, ela funciona melhor com ferramentas de analytics e conhecimento especializado na área.

O resultado? As startups podem acelerar o desenvolvimento de produtos, aproveitando a IA generativa para exploração criativa, insights baseados em dados e eficiência operacional.

Código gerado por IA

A IA generativa pode ajudar a preencher a lacuna entre o design do produto, os testes e a implementação pronta para produção, auxiliando no desenvolvimento e na prototipagem do produto. Confira como ela contribui:

• A IA generativa gera rapidamente trechos de código inicial, fornecendo uma base para o desenvolvimento de novos recursos do produto. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem em refinar e personalizar o código para necessidades específicas, em vez de começar do zero.

• Os grandes modelos de linguagem (LLMs) avançados geram trechos de código sensíveis ao contexto que se alinham a requisitos específicos. Isso melhora a qualidade do código, reduz os esforços de depuração e acelera o desenvolvimento.

• Ferramentas de IA generativa, como o HAQM Q Developer, podem ajudar significativamente na produtividade dos desenvolvedores, auxiliando na criação de testes unitários com base em prompts de texto. Isso permite que os desenvolvedores gerem rapidamente casos de teste relevantes e adaptados à sua base de código, reduzindo o tempo gasto na elaboração manual de testes. Ao dar controle aos desenvolvedores e oferecer orientação sobre a criação de testes, o HAQM Q Developer permite que as equipes se concentrem em refinar e executar testes com eficiência, garantindo maior qualidade do código e iterações mais rápidas.

• A IA generativa acelera as práticas de infraestrutura como código (IaC), um aspecto crítico da implantação de aplicações modernas. Ferramentas como o HAQM Q auxiliam os desenvolvedores a escrever e solucionar problemas nas configurações do Terraform com eficiência, oferecendo recomendações para melhorias com base no contexto. Ao automatizar a IaC, a IA generativa oferece suporte à criação de ambientes de nuvem escaláveis, consistentes e seguros — uma prática recomendada em DevOps. Saiba mais sobre como acelerar o desenvolvimento do Terraform com o HAQM Q.

O resultado? A produtividade dos desenvolvedores aumentou em 88%, houve uma economia de tempo na geração de código de 35% a 40% e uma economia de tempo na refatoração de código de 20% a 30%.

Por exemplo, a Ancileo, fornecedora líder de soluções tecnológicas seguras e personalizáveis para seguradoras, resseguradoras, agentes e parceiros de afinidade, utiliza o HAQM Q para auxiliar os desenvolvedores a compreender as bases de código existentes e solucionar problemas diretamente em seu IDE. Isso permite que as equipes reduzam o tempo de resolução de problemas relacionados à codificação em 30%.

Automatize a criação de conteúdo

Desde a pesquisa minuciosa até a elaboração do texto perfeito, a criação de conteúdo é extremamente exigente. Consome muito tempo e conhecimento especializado. Imagine redirecionar esses recursos para melhorar a qualidade e a consistência de sua produção. É aí que a IA generativa mitiga esses encargos.

Para automatizar a criação de conteúdo para materiais de marketing, publicações em redes sociais e anúncios:

• Utilize o Claude da Anthropic para otimizar a criação de conteúdo. O Claude oferece uma solução altamente eficiente para gerar conteúdo alinhado à marca e contextualmente relevante. Seus recursos permitem a produção de conteúdo versátil no estilo exclusivo da marca, aumentando a produtividade e a consistência do canal.

• Para geração de imagens, aproveite os modelos de difusão estável da Stability.ai. Esses modelos são projetados para produzir elementos visuais de alta qualidade com desempenho otimizado, baixa latência e eficiência de custo, tornando-os ideais para aplicações que exigem conteúdo visualmente envolvente.

O resultado? Escalabilidade econômica da startup, maior foco em tarefas de alto valor e garantia de qualidade superior do conteúdo. Lembrete: utilize prompts claros e explícitos para orientar seu modelo de IA generativa para obter conteúdo altamente relevante e de qualidade.

Otimizar os processos internos

A IA generativa oferece um potencial imenso para otimizar processos internos, melhorando o acesso às informações, simplificando os fluxos de trabalho e aprimorando a tomada de decisões. Veja como:

• Os LLMs auxiliam na análise de grandes volumes de dados de texto, identificando insights e padrões importantes que podem ser utilizados para melhorar a eficiência.

• A geração aumentada via Recuperação (RAG) aprimora os recursos do LLM ao recuperar informações contextuais relevantes, reduzindo imprecisões e garantindo que as respostas sejam mais confiáveis e baseadas em dados factuais.

• Ferramentas como o HAQM Q for Business, disponível através do HAQM Bedrock, permitem que startups automatizem tarefas repetitivas e melhorem a produtividade, oferecendo assistência inteligente e contextualizada.

O resultado? Libere tempo para trabalhos mais estratégicos, automatizando tarefas como responder a comentários nas redes sociais, integrar funcionários e analisar transcrições de feedback de usuários em escala.

O Claude da Anthropic, parte do conjunto HAQM Bedrock, é um poderoso modelo de IA generativa projetado para tarefas avançadas, como resumir documentos, analisar dados e gerar resultados estruturados. Ele auxilia os desenvolvedores na criação de soluções personalizadas, fornecendo insights e recomendações com base em prompts de entrada específicos.

Por exemplo, o Claude permite que os desenvolvedores criem sistemas que aproveitam sua grande janela de contexto para lidar com conjuntos de dados complexos, possibilitando fluxos de trabalho mais eficazes. A grande janela de contexto do modelo — o número de tokens de entrada que ele pode processar em uma única solicitação — o torna particularmente eficaz para resumir documentos longos ou gerar insights a partir de conjuntos de dados extensos. Saiba mais sobre engenharia de prompt com Claude no HAQM Bedrock..

Sugestões personalizadas

A personalização aumenta a receita da empresa em 40% e cativa 76% dos consumidores. Com a IA generativa, as startups aceleram seus sistemas de recomendação, oferecendo sugestões personalizadas de produtos ou conteúdos. Veja como:

• Coleta dados do usuário, identifica tendências comportamentais e emprega modelos de IA, como GPT-3, para analisar padrões de comportamento do usuário. Isso ajuda a gerar e-mails personalizados, conteúdo de marketing e recomendações de produtos.

• Enquanto a IA generativa se destaca na criação de mensagens personalizadas, os mecanismos de recomendação geralmente dependem de filtragem colaborativa ou redes neurais para sugestões de produtos ou conteúdo.

• O feedback constante das interações dos usuários contribui para refinar as recomendações, aumentando sua relevância ao longo do tempo.

O resultado? Estratégias de marketing otimizadas, melhor segmentação de clientes e experiência do usuário aprimorada para impulsionar maior engajamento e receita. Por exemplo, a Netflix utiliza IA para analisar hábitos de visualização e personalizar recomendações, garantindo conteúdo relevante para cada usuário.

Aprimorar a experiência do cliente

A IA/ML aumenta a satisfação do cliente em mais de 10% em 75% das organizações. Esse salto é creditado aos chatbots inteligentes impulsionados por IA que oferecem engajamento personalizado do cliente em tempo real. Eles fazem isso processando instantaneamente as consultas dos usuários e elaborando respostas com base em interações anteriores. 

Para aprimorar ainda mais o atendimento ao cliente, é possível integrar a IA em todos os pontos de contato com o cliente: utilize APIs para criar uma experiência omnicanal unificada, garantindo interações consistentes com o cliente em todos os dispositivos e plataformas. Os sistemas alimentados por IA generativa podem auxiliar na criação de fluxos de trabalho de comunicação contínuos que melhoram a acessibilidade e a conveniência.

Por exemplo, a Dazerolab utiliza o HAQM Bedrock para fornecer uma plataforma robusta para melhorar o engajamento do cliente. Sua solução utiliza IA generativa para permitir que as empresas desenvolvam aplicações inteligentes que analisam as interações com os clientes, identificam pontos críticos e oferecem recomendações personalizadas. Essa abordagem ajuda as empresas a aumentar a satisfação do cliente, reduzir a rotatividade e construir a fidelidade à marca. Saiba mais sobre o caso de uso de IA generativa da Dazerolab.

Outro excelente exemplo é a parceria da Perplexity AI com a AWS para lançar o Perplexity Enterprise Pro, um mecanismo de respostas alimentado por IA projetado para aumentar a produtividade dos negócios e garantir a segurança dos dados. Essa colaboração permite que as organizações acessem informações atualizadas e confiáveis com eficiência, melhorando o engajamento do cliente e os processos internos.

A capacidade da plataforma de analisar dados extensos e gerar respostas precisas permite que as empresas atendam às necessidades dos clientes prontamente, aprimorando a experiência geral do cliente.

IA generativa na educação: aprimorando as experiências de aprendizagem

A IA generativa está fazendo avanços significativos na educação, personalizando experiências de aprendizagem, simplificando tarefas administrativas e permitindo que os educadores se concentrem mais no sucesso dos alunos. Com as ferramentas avançadas de IA da AWS, instituições e startups de tecnologia educacional podem aproveitar a IA generativa para inovar e melhorar os resultados na educação.

Por exemplo, a Kytes utiliza os serviços de IA generativa da AWS para transformar a forma como o conteúdo educacional é fornecido e acessado. Ao utilizar a infraestrutura escalável da AWS e modelos avançados de IA generativa, a Kytes personaliza os materiais de aprendizagem para atender às necessidades específicas de cada aluno.

Por meio do poder da IA, a Kytes gera questionários personalizados, planos de aula e feedback, criando um ambiente de aprendizagem dinâmico e envolvente. Sua plataforma também auxilia os educadores a analisar o desempenho dos alunos em tempo real, possibilitando intervenções proativas e melhores resultados de aprendizagem. Saiba mais sobre a Kytes e a IA generativa da AWS.

IA generativa em vários setores

A demanda por IA generativa está aumentando em muitos setores. Um relatório afirma que, até 2027, mais de 50% dos modelos de IA generativa utilizados pelas empresas serão específicos para um setor ou função comercial, um aumento em relação aos cerca de 1% em 2023. Isso destaca a rápida adoção de modelos de IA generativa personalizados pelas empresas.

Saúde

Com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 36,7% entre 2023 e 2030, a IA generativa facilita o atendimento personalizado ao paciente, a detecção precoce de doenças e o diagnóstico preciso. Ela substitui processos manuais tradicionais, como registros de pacientes em papel, máquinas assistidas por humanos, coleta manual de amostras, etc.

Modelos de IA generativa, como Redes Adversariais Generativas (GANs) e Autoencoders Variacionais (VAEs), analisam estruturas moleculares e imagens médicas para sugerir medicamentos potenciais para um tratamento eficaz. Por exemplo, a Insilico Medicine explorou com êxito as vantagens das GANs quânticas na química generativa, aumentando a eficiência e a precisão do design de medicamentos.

Ao empregar essas técnicas avançadas de IA, os pesquisadores podem gerar novas estruturas moleculares, prever suas interações e acelerar o desenvolvimento de tratamentos eficazes. Essa abordagem reduz o tempo e o custo dos métodos tradicionais de descoberta de medicamentos e abre novos caminhos para a medicina personalizada e o gerenciamento de doenças complexas. Saiba mais.

Por exemplo, se um modelo de IA detecta padrões em uma radiografia pulmonar indicativos de câncer, ele sugere esse diagnóstico possível. Em seguida, analisa dados moleculares de medicamentos para propor tratamentos, como quimioterapia específica eficaz para casos semelhantes. Isso agiliza a descoberta de medicamentos com maior precisão e eficiência na área da saúde por meio de planos de tratamento personalizados derivados dos dados individuais dos pacientes.

O desafio? Incorporar a IA aos serviços de saúde existentes requer modificações substanciais na infraestrutura e mudanças nos processos. É necessário resolver questões como privacidade dos dados, interpretabilidade dos modelos e a necessidade de conjuntos de dados de treinamento extensos e de alta qualidade.

Uma startup de descoberta de medicamentos impulsionada por IA, a Insilico Medicine projetou, sintetizou e validou um novo candidato a medicamento para tratar a fibrose pulmonar idiopática. Utilizando o HAQM SageMaker, a empresa reduziu o tempo necessário para implementar novos modelos de 50 dias para 3 dias, acelerando significativamente a descoberta de novos candidatos a medicamentos e aumentando a eficiência operacional de sua equipe de prototipagem rápida.

Serviços financeiros

A IA generativa auxilia os analistas financeiros porque os LLMs demonstram capacidades notáveis para resumir ou extrair insights importantes dos dados. Isso complementa métodos tradicionais, como a análise de demonstrações de resultados e balanços patrimoniais, ao mesmo tempo em que permite uma tomada de decisão mais rápida e em tempo real.

A abordagem do HAQM Chronos permite previsões probabilísticas por meio da amostragem de múltiplos caminhos futuros com base em dados históricos. Os modelos Chronos utilizam um grande corpus de séries temporais disponíveis publicamente e dados sintéticos gerados por meio de processos gaussianos, oferecendo uma solução poderosa e orientada por dados para previsões precisas em diversas aplicações.

Mídia e entretenimento

Com um crescimento anual médio de 26,3% entre 2022 e 2032, a IA generativa facilita a criação de conteúdo — desde roteiros para filmes e programas de TV até música e arte —, gerando assim conteúdo rico para os usuários. Ela reduziu a dependência da criatividade humana, os altos custos e a criação demorada. Os LLMs se destacam na geração de conteúdo escrito para conteúdo baseado em texto.

Por exemplo, a Luma AI, uma startup de design conhecida por seus recursos de reconstrução e modelagem 3D, utiliza IA avançada para criar vídeos de alta qualidade a partir de prompts de texto ou imagem. Ao aproveitar técnicas como campos de radiação neural (NeRFs), a Luma AI possibilita visualizações 3D realistas amplamente utilizadas nas indústrias de jogos, produção de filmes e realidade virtual.

Essa tecnologia reduz o tempo e os recursos necessários para a modelagem 3D tradicional, revolucionando a criação de conteúdo para mídia e entretenimento. Saiba mais sobre os recursos da Luma.

Engenharia e manufatura

Com um crescimento anual médio de 36% entre 2023 e 2032, a IA generativa transformou a forma como projetamos e prototipamos produtos e tornamos o processo da cadeia de suprimentos mais eficiente. Isso significa que podemos criar produtos melhores com mais rapidez e a um custo menor.

Substitui técnicas manuais desatualizadas, como prototipagem física e testes de tentativa e erro para engenharia. A dependência de dados históricos e da intuição humana para previsões de gerenciamento da cadeia de suprimentos causava atrasos. Esses métodos eram ineficientes, propensos a erros e onerosos.

Modelos de IA, como GANs, aceleram a prototipagem ao gerar designs inovadores a partir de padrões de dados aprendidos. Autoencoders, no entanto, analisam dados complexos para prever a demanda com precisão, otimizando a logística. 

A IA generativa impulsiona a inovação no setor de engenharia, aumentando a eficiência operacional e fornecendo insights precisos e acionáveis. Um exemplo notável é a Infosys Generative AI Solution, desenvolvida com base no HAQM Bedrock, que está transformando as operações de manutenção da aviação.

Utilizando IA generativa, a Infosys desenvolveu uma solução que analisa grandes quantidades de dados de aviação para identificar proativamente as necessidades de manutenção. Ao prever possíveis problemas antes que eles ocorram, a solução minimiza o tempo de inatividade, otimiza os cronogramas de reparos e aumenta a confiabilidade geral da aeronave. Saiba mais sobre a manutenção de aviação com tecnologia de IA da Infosys.

Decodificando o amanhã, HAQM AWS hoje

A IA generativa está rapidamente remodelando as organizações, proporcionando-lhes uma vantagem ao ajudá-las a trabalhar com mais eficiência, tomar melhores decisões e gerar novas ideias. Para iniciar sua jornada com IA generativa, o AWS Activate foi criado exclusivamente para startups como a sua.

Na AWS, compreendemos as complexidades de transformar uma ideia em um produto pronto para o mercado e construir um negócio a partir do zero. É por isso que nosso conjunto abrangente de ferramentas, tecnologia robusta e suporte dedicado capacitam as startups a construir, iterar e crescer com facilidade..

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