Fotos: Divulgação
Quando Andre Fatala, vice-presidente de tecnologia do Magazine Luiza, perguntou no palco para a Lu que celular ela recomendaria para um motorista de Uber, o chatbot engasgou. Pensou, pensou… e voltou ao início do loop sem respostas. Fatala repetiu a pergunta e da segunda vez funcionou: surgiram no chat com IA generativa recomendações de três aparelhos com bateria de longa duração e boas câmeras “para tirar fotos dos passageiros”.
“Para que eu vou tirar foto do passageiro?”, questionou o VP, arrancando risos da plateia reunida no Gen AI Live + Labs, realizado pelo Google Cloud nessa sexta-feira (11) em São Paulo, capital. O Magalu é um dos clientes atuais da IA generativa da empresa e da Accenture, que é a parceira de integração dessa solução específica.
No palco se tratava, ainda bem, de um protótipo da solução especializada em recomendação de celulares dentro do e-commerce da marca. A aplicação é basicamente um chatbot que emula a Lu – famosa influenciadora digital do Magalu que soma 31 milhões de seguidores nas redes sociais – em conversas com os clientes. É o primeiro da empresa usando IA generativa, e vai entrar no ar “na semana que vem”, segundo Fatala.
Apesar de nova e ainda em testes, a tecnologia já empolga a empresa varejista e está em um roadmap amplo. Há planos para lançar o chatbot especializado em outros tipos de produtos da loja daqui até a próxima Black Friday, em novembro. Como bem mostram os pequenos erros cometidos pela Lu durante a demonstração no palco, a construção da solução não é trabalho simples.
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“Existe um trabalho muito grande de desenho de fluxos, depois de desenho dos prompts. Fazer com que ela [a Lu] seja direta nas respostas, não devolva um textão gigantesco. Responder exatamente o que usuário está pedindo”, explicou Fatala. “Também manter o contexto e fazer [a conversa] fluir.”
Segundo Fatala, o Magalu analisa há cerca de cinco anos o uso de IA para tornar a empresa mais eficiente. Até então, uma equipe de pessoas detinha a exclusividade sobre tudo que a Lu “fala”, ou seja, todo conteúdo gerado e atribuído à influencer digital. Quando a IA generativa se tornou mais acessível, disse o VP, surgiu a oportunidade perfeita para dar um “cérebro” a ela.
“A gente construiu um cérebro, um modelo treinado para ter as características dela [da persona]. A gente testou com outras tecnologias, mas não ficava legal e dava muito trabalho”, contou o executivo. “Quando veio a IA generativa chegamos ao ponto da experiência que gostaríamos de dar [aos clientes] e pulamos o mais rápido possível.”
Atualmente, disse o executivo, a estratégia da empresa com IA generativa é direta: “ajudar as pessoas a comprarem produtos na internet”. Isso não impede a empresa de estudar outros usos, como a automatização de fluxos do backoffice, inclusive alguns bem complexos, como negociação de produtos. “Isso dá para fazer com IA”, garantiu Fatala.
Outro cliente convidado pelo Google a comentar o uso que tem feito das ferramentas de AI generativa da big tech foi a rede de medicina diagnóstica Dasa. A empresa está testando ferramentas de IA baseadas em PaLM 2 – nova geração de linguagem natural do Google – na nuvem para ajudar médicos da rede a detectar elementos relevantes em exames.
“Eu acredito que a IA generativa vai ser um ponto de disrupção em como a medicina é apresentada. Como se faz medicina”, ponderou Gustavo Corradi, médico e head de inteligência artificial na Dasa. “Hoje temos algumas iniciativas de empresas construindo prontuários, por exemplo. Ao invés do médico ficar parado olhando para o computador e digitando ao mesmo tempo, aquela consulta está sendo automaticamente transcrita, destacando informações relevantes. E daquilo serão extraídas hipóteses e condutas.”
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No Dasa, Corradi diz que a IA generativa tem sido usada para com técnicas simples. A principal delas é justamente usar modelos de linguagem para validar resultados de exames. São usados bases de dados de textos anotados por médicos.
“Estamos tendo bons resultados com Med PaLM”, disse o médico, citando o modelo do Google específico para uso médico. “Temos outros projetos possíveis dentro dos prontuários. A gente tem feito estudos para extrair resultados possíveis. Por exemplo, o CID [classificação de doença]. Temos colocado a IA generativa para ajudar a construir esses modelos.”
Segundo o médico, a IA generativa vai ajudar a estruturar dados melhor no futuro, tornando possível identificar na “inundação de dados médicos” – oriundos de prontuários, exames, equipamentos de UIT e até conversas de corredor – “coisas relevantes” para ter hipóteses diagnósticas e, por fim, propostas mais efetivas de tratamento.
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