A implementação efectiva da inteligência artificial diferencia as organizações competitivas daquelas que não o são e/ou não o serão. Neste artigo, analiso cinco estratégias possíveis para otimizar as capacidades de IA.

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O domínio dos prompts ajuda na interação com a ia, particularmente o domínio de booleanos. Os prompts bem estruturados melhoram a qualidade e a pertinência das respostas. As técnicas incluem:

• Sugerir exemplos para orientar a aprendizagem
• Cadeia de estímulos para o raciocínio lógico
• Pedidos contextualizados para respostas específicas

Para os interessados em ir mais longe, ver também este artigo

No entanto, isto só vai até certo ponto. O conceito fundamental a compreender é que quanto maior for o conhecimento sobre um tema específico, melhor será a resposta obtida. Tal como um físico obterá melhores respostas sobre tópicos de física, também um advogado obterá melhores respostas sobre questões jurídicas, devido à utilização da linguagem técnica correta. Pode parecer paradoxal, mas quanto mais souber sobre um determinado assunto, mais respostas exactas obterá. Foi assim com as pesquisas no Google, é assim com a IA. Mais tarde, desenvolverei esta questão, com referência ao que foi dito aqui e, em vez disso, com referência à utilização de prompts na formação de modelos genéricos.

Integração de extensões em LLMs. Por exemplo, Gemini no ecossistema Google

Outra abordagem útil para explorar o potencial desta ferramenta é a utilização das chamadas "extensões" num "ecossistema" existente.

As Extensões Gemini trazem a funcionalidade da IA para as ferramentas do dia a dia:

• Resumos automáticos de vídeos do YouTube
• Analisar mensagens de correio eletrónico no Gmail
• Assistência no planeamento de viagens
• Resumos de documentários

Criar segmentos de público dinâmicos com a IA, ou porque não é necessário ler a mente das pessoas para prever ou influenciar o seu comportamento.

A segmentação do público com IA permite um feedback rápido sobre o marketing e os conteúdos:

• Definição de objectivos pormenorizados
• Formação com dados do sector
• Interface para avaliação de ideias
• Análise do feedback da IA
• Apoiar o brainstorming criativo

A utilização de plataformas dedicadas e/ou algoritmos próprios que monitorizam o comportamento de um comprador permite criar um perfil "psicológico" do comprador ao longo do tempo, por vezes até prever os seus pensamentos e comportamentos de compra futuros. Leia mais aqui

Criar chatbots com IA

A transformação do conhecimento empresarial em sistemas interactivos exige:

• Recolha sistemática de fontes
• Seleção da plataforma de AI
• Implementação de protocolos de formação
• Atualização constante dos conteúdos

Implementação de tutores de AI

No domínio da educação, os sistemas de tutoria da IA apoiam a aprendizagem através de:

• Comunicação em linguagem natural
• Rotas personalizadas
• Integração com os programas existentes
• Adaptação aos estilos de aprendizagem
• Apoio aos educadores

Perspectivas futuras:

• Foco no reforço das capacidades humanas
• Iteração com base no feedback
• Atualização dos conhecimentos
• Alinhamento da AI com os objectivos organizacionais
• Avaliação de novas aplicações com uma abordagem estratégica

As empresas que equilibram tecnologia e objectivos concretos são as que mais beneficiam destas ferramentas.