9 estudos de caso interessantes de marcas globais usando LLMs e IA generativa

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

As empresas estão usando tecnologia de IA de ponta para ficar à frente de seus rivais. Eles estão melhorando o atendimento ao cliente, revolucionando a produção de conteúdo e simplificando análises complexas de dados.

Este artigo analisa exemplos reais de IA generativa e estudos de caso sobre como as principais empresas estão usando LLMs e IA generativa em seu trabalho para apresentar novas ideias, aumentar a produtividade e crescer.

Exemplos do mundo real de LLMs e IA generativa em ação:

A jornada da Amazon para um atendimento ao cliente aprimorado

A Amazon, gigante do mundo do comércio eletrônico conhecida por todos, inclusive pelas crianças, não se trata apenas de compras. É também líder no uso de tecnologias de ponta, como grandes modelos de linguagem (LLMs). Ao aproveitar a tecnologia LLM, os chatbots da Amazon podem compreender e processar a linguagem natural, fornecendo aos clientes respostas rápidas e relevantes às suas perguntas e preocupações. Essa integração levou a uma maior satisfação do cliente, pois os problemas são resolvidos com mais rapidez e precisão.

\A Amazon reconhece a importância dos agentes humanos no tratamento de questões complexas ou diferenciadas que a IA pode não compreender totalmente. Esta abordagem híbrida combina os pontos fortes da IA e da inteligência humana, garantindo uma operação de atendimento ao cliente equilibrada e eficaz.

Tecnologia usada: Amazon Lex

Marketing inovador da Coca-Cola

Passemos a uma das marcas mais icónicas, a Coca-Cola, que sempre priorizou os seus esforços de marketing. Ao integrar modelos de linguagem avançados como GPT-4, a empresa conseguiu criar uma gama diversificada de conteúdo de alta qualidade, desde postagens envolventes em mídias sociais até textos de marketing atraentes e artigos informativos. A capacidade do GPT-4 de gerar texto semelhante ao humano permite à Coca-Cola manter uma voz de marca consistente e autêntica em múltiplas plataformas.

Além da criação de conteúdo, a Coca-Cola utilizou o GPT-4 para obter informações valiosas sobre as preferências do consumidor e as tendências do mercado. Ao analisar grandes quantidades de dados e gerar relatórios abrangentes, o GPT-4 ajuda a empresa a compreender padrões emergentes e mudanças no comportamento do consumidor.

Tecnologia usada: GPT-4 da OpenAI

A revolução da análise de dados do JPMorgan Chase

O JP Morgan Chase utilizou efetivamente o IBM Watson para aprimorar a precisão e a eficiência em suas operações financeiras, levando a melhorias significativas no desempenho e na satisfação do cliente.

Por exemplo, o processamento de linguagem natural (PNL) do Watson permite ao banco analisar rapidamente grandes quantidades de dados não estruturados, como documentos legais e relatórios financeiros, com alta precisão. Esta automação não só reduz o tempo necessário para processar informações complexas, mas também minimiza o risco de erro humano, garantindo resultados mais precisos e confiáveis.

Além disso, o JP Morgan Chase empregou o IBM Watson para reforçar os seus sistemas de gestão de riscos e de detecção de fraudes. Os algoritmos de aprendizado de máquina do Watson analisam continuamente dados transacionais e identificam padrões incomuns que podem indicar atividades fraudulentas.

Tecnologia usada: IBM Watson

Recomendações personalizadas da Netflix

Há algum amante do Netflix aqui? Imagine relaxar no sofá com petiscos, curtindo suas séries e filmes favoritos. A Netflix leva suas preferências a sério, usando tecnologia avançada para aprimorar seu sistema de recomendação. Ao analisar extensos dados do usuário, como histórico de visualização e padrões de interação, a Netflix obtém uma compreensão profunda dos gostos individuais. Isso permite que eles sugiram conteúdo que corresponda melhor aos seus interesses exclusivos, melhorando sua experiência e satisfação geral. Essa abordagem personalizada não apenas mantém os espectadores envolvidos, mas também ajuda a descobrir novos conteúdos que eles talvez não tenham encontrado por conta própria.

Tecnologia usada: Algoritmos de recomendação proprietários aprimorados por LLMs como BERT.

Sistema de recomendação de música do Spotify

Admita, você é usuário do Spotify ou do Apple Music. Vou te contar um segredo: sou uma garota do Spotify. Assim como a Netflix, o Spotify aproveita modelos de linguagem grande (LLMs) para aprimorar seus recursos de recomendação e descoberta de música. Ao analisar os hábitos de audição dos usuários, playlists e interações com a plataforma, esses modelos permitem que o Spotify entenda as preferências musicais individuais e preveja quais músicas ou artistas os usuários irão gostar. Essa abordagem personalizada não apenas apresenta aos usuários novas músicas que eles podem adorar, mas também os mantém envolvidos com a plataforma. É como ter um DJ pessoal que sabe exatamente o que você quer ouvir, antes mesmo de você.

Tecnologia usada: modelos proprietários de IA e sistemas baseados em BERT

Personalização de conteúdo do New York Times

O New York Times, um importante meio de comunicação global, está utilizando IA generativa para otimizar estratégias publicitárias. Essa tecnologia permite que os anunciantes maximizem seu impacto, sugerindo os melhores posicionamentos para campanhas publicitárias com base na mensagem do anúncio. Também ajuda a identificar e atingir públicos de nicho que antes eram difíceis de alcançar, garantindo uma abordagem de marketing mais precisa e eficaz. Ao refinar a segmentação do público e o posicionamento dos anúncios, esta ferramenta de IA não só melhora o desempenho da campanha, mas também aumenta o retorno do investimento para os anunciantes. Esta inovação demonstra

Tecnologia usada: GPT-3 da OpenAI

Campanhas publicitárias do Super Bowl

"Se não importa quem GANHA ou perde, então por que eles mantêm a PONTUAÇÃO?" Esta famosa frase de Vince Lombardi, um dos maiores treinadores da América, capta perfeitamente o espírito competitivo que mantém o Super Bowl no auge do entretenimento desportivo. Com milhões de espectadores assistindo, o Super Bowl é uma mina de ouro de dados. A IA generativa pode analisar essa vasta quantidade de dados do espectador para criar anúncios altamente direcionados que repercutam em diferentes segmentos de público com base em suas preferências e comportamentos. Esta tecnologia não só aumenta a relevância e o impacto dos anúncios, mas também ajuda as marcas a conectarem-se mais profundamente com o seu público. À medida que o Super Bowl evolui, também evoluem as ferramentas e estratégias que o tornam uma potência de marketing.

Tecnologia utilizada: Vários LLMs para criação e análise de conteúdo

Watson da IBM na área da saúde

No setor de saúde, o IBM Watson está utilizando grandes modelos de linguagem (LLMs) para revolucionar o suporte à decisão clínica. Ao analisar grandes quantidades de literatura médica e dados de pacientes, o Watson fornece diagnósticos baseados em evidências e recomendações de tratamento. Esta tecnologia avançada de IA ajuda os profissionais de saúde a tomar decisões mais informadas, melhorando os resultados dos pacientes e agilizando o processo de diagnóstico. Além disso, o Watson pode identificar tendências e padrões emergentes na área da saúde, contribuindo para a detecção precoce e prevenção de doenças.

Tecnologia usada: IBM Watson Health

Aproveitando tecnologia de ponta para alcançar o sucesso com LLMs

Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) utilizam uma variedade de tecnologias e técnicas. Aqui está um resumo de algumas das principais tecnologias envolvidas:

1. Deep Learning: A tecnologia central por trás dos LLMs. Esses modelos usam redes neurais com muitas camadas para processar e gerar texto.
2. Transformadores: Um tipo de arquitetura de rede neural introduzida por Vaswani et al. no artigo "Atenção é tudo que você precisa". Os transformadores são cruciais para lidar com dependências de longo alcance em texto e são a base para muitos LLMs.
3. Mecanismo de Atenção: Um componente de transformadores que ajuda o modelo a focar em diferentes partes do texto de entrada ao gerar ou compreender a linguagem.
4. Pré-treinamento e ajuste fino:
   • Pré-treinamento: LLMs são inicialmente treinados em um grande corpo de dados de texto para aprender padrões gerais de linguagem.
   • Ajuste fino: após o pré-treinamento, os modelos são treinados posteriormente em conjuntos de dados específicos para se especializarem em determinadas tarefas ou domínios.
5. Tokenização: O processo de dividir o texto em unidades menores (tokens) que o modelo pode processar. Técnicas como Byte Pair Encoding (BPE) ou WordPiece são frequentemente usadas.
6. Técnicas de processamento de linguagem natural (PNL): Várias técnicas e algoritmos usados para processar e compreender a linguagem humana, incluindo análise, marcação de classe gramatical e reconhecimento de entidade nomeada.
7. Métricas de avaliação: Métricas como perplexidade, pontuação BLEU e outras são usadas para avaliar o desempenho de modelos de linguagem.
8. Mecanismos de Ética e Segurança: Tecnologias e diretrizes para garantir que os modelos sejam usados de forma responsável e ética, incluindo mecanismos para prevenir resultados prejudiciais.

Conclusão

Você já pode ver como os LLMs estão causando sucesso em todo o mundo e, amanhã, eles se tornarão ainda mais integrais à medida que as empresas líderes os adotarem para impulsionar seus esforços. Desde os chatbots da Amazon que melhoram o atendimento ao cliente até o conteúdo criativo da Coca-Cola e a otimização financeira do JP Morgan Chase com o IBM Watson, essas tecnologias estão impulsionando a inovação e a eficiência. As recomendações personalizadas da Netflix e os relatórios automatizados da Salesforce demonstram o impacto da IA em experiências e análises personalizadas. À medida que mais empresas adotam estas ferramentas, não estão apenas a refinar as suas operações, mas também a estabelecer novos padrões para o sucesso da IA. As principais conclusões destacam a necessidade de aprendizagem contínua, colaboração humano-IA e práticas éticas, preparando o terreno para avanços futuros.

Por Olga Rotanenko

Diretor Comercial na Mindy Support