Ok, sejamos francos. Os próprios termos são autoexplicativos, mas muitas vezes é necessário sim fazer a distinção entre IA generativa e IA analítica, principalmente quando estamos falando de novos recursos em softwares como ERPs.
Então achei interessante fazer este texto mostrando as diferenças, muito por conta do momento que estamos passando aqui na Zanshin Software, com a implementação de inteligência artificial em nossos produtos, como no SiGA SW, nosso sistema para agências de publicidade e propaganda.
IA generativa e Analítica: diferenças de escopo.
Bom, falando de forma bem direta e resumida, a principal diferença não é no modelo utilizado que vai executar, mas sim no objetivo da aplicação e no tipo de resposta esperada, especialmente em sistemas que utilizam modelos de linguagem como camada de interpretação. Serviços como OpenAI, Anthropic e Google AI, entre outros, podem ser utilizados em soluções que atendem ambos os contextos. O que muda é a estrutura da pergunta, o contexto fornecido e o formato da resposta: a IA generativa é voltada para criar conteúdo novo, a partir de instruções como:
- Gere um texto.
- Crie uma imagem.
- Escreva um código.
- Produza um resumo.
- Crie uma música.
Já a IA analítica tem como objetivo interpretar dados, identificar padrões, frequentemente com base em modelos estatísticos e preditivos, e apoiar decisões. Então as perguntas serão outras:
- O que aconteceu?
- Por que aconteceu?
- O que provavelmente acontecerá?
- Qual é a melhor decisão com base nos dados?
Então quando se fala em inteligência artificial em um software, devemos ver que tipo de contexto está sendo oferecido pela empresa. Muitas vezes ter apenas a generativa pode ajudar, mas talvez não substitua o uso comum do seu ChatGPT direto no navegador. Da mesma forma, não adianta o sistema fazer mil análises de dados e relatórios, mas os dados não serem completos, ou seja, formulários mal preenchidos ou processos feitos pela metade!
O caminho do meio: uma IA híbrida.
No entanto, existem casos em que a IA combina análise de dados e geração de linguagem em uma mesma solução, caracterizando um modelo de contexto híbrido. Nesse caso, a IA interpreta os dados, identifica padrões e, em seguida, utiliza essas informações em explicações e recomendações em linguagem mais natural. Quer um exemplo?
No SiGA SW atualizamos recentemente um recurso de INSIGHTS COM IA no Painel de Jobs, um relatório geral de como estão os trabalhos da agência. Com ele, a IA que estiver configurada pode interpretar os dados representados nos gráficos do relatório e interpretá-los. A partir disso, ela cria os insights, montando um diagnóstico, identificando possíveis problemas e por fim, sugerindo soluções:
Este é um exemplo de IA analítica com uma camada generativa, ou seja, uma solução híbrida que combina os dois escopos.
E a IA agêntica?
Existe ainda uma outra arquitetura que além disso tudo, executa ações conforme for ordenado ou programado para atingir determinados objetivos, de forma mais autônoma. Essa abordagem pode, por exemplo, identificar um problema, propor uma solução e executar parte das ações necessárias dentro do próprio sistema, seguindo um ciclo de planejamento e execução. Essa seria IA agêntica. Mas isto é assunto para outro artigo…
Então ao escolher um sistema para a sua empresa, veja bem que tipo de contexto a IA está oferecendo e que tipo de processos estão ligados a ela. De repente o impacto que é prometido é menor do que o preço cobrado e no final, virar apenas uma moda a ser seguida.