Empreendedorismo de IA: o melhor guia para começar [2023]

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial ou IA refere-se à simulação da inteligência humana dentro de máquinas projetadas para pensar e agir como humanos. Essencialmente, a IA tenta executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana.

Por essa definição, a IA já substituiu os humanos na entrada de dados, diagnóstico médico, detecção de fraudes e atendimento ao cliente.

Benefícios da IA ​​para empreendedores

Existem vários benefícios da IA ​​para os negócios, como:

• Custo mais baixo
• Escalabilidade infinita
• Nenhum erro humano e
• Tomada de decisão de retorno de dados

Os benefícios de criar sistemas de inteligência artificial para substituir humanos em tarefas como essas são que, uma vez criada e treinada, a inteligência artificial não precisa fazer uma pausa. Não reclama. Não precisa de folga.

Compreendendo os diferentes domínios da IA: aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e robótica

O termo IA em si pode ser bastante confuso, pois há vários aspectos diferentes que são misturados ao mesmo tempo.

Acontece que a IA é, na verdade, um termo abrangente no qual muitas das outras categorias com as quais você pode estar familiarizado se enquadram:

• Machine Learning
• Processamento de Linguagem Natural (PNL)
• Visão de Computador
• Robótica

E muitos outros.

Como funciona o aprendizado de máquina: exemplos de modelos preditivos

O aprendizado de máquina ou ML é um aspecto central da inteligência artificial e é o processo de fornecer a um computador uma tonelada de informações para que ele possa aprender com essas informações e começar a prever resultados para que não precisemos dizer o que fazer fazer todas as vezes.

Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode ser usado para prever o preço de uma casa com base em seu tamanho, área e cômodo. Ou um modelo de aprendizado de máquina pode ser usado para classificar emails como spam ou não spam.

O que você precisa fazer é fornecer uma tonelada de exemplos rotulados do que é spam e do que não é spam.

Processamento de linguagem natural: a chave para a interação humano-computador

O processamento de linguagem natural é outro aspecto central das ferramentas de IA com as quais estamos familiarizados hoje, o que ajuda os computadores a entender, interpretar e gerar linguagem humana como quando você está falando com Siri ou Alexa.

No início, tive um pouco de dificuldade para entender a distinção entre esses termos, mas a maneira mais fácil de entender é que IA é o termo genérico e essas diferentes disciplinas são combinadas para criar produtos como Chat GPT ou Siri, ou robótica e armazéns também.

Eles se unem para formar o produto final, que é inteligência.

Grandes modelos de linguagem: o tópico mais quente em IA

Devido à recepção pública recorde de Chat GPT que obteve mais de 1 milhão de usuários em apenas uma semana, o tópico mais quente em IA no momento são grandes modelos de linguagem.

Modelos de linguagem grandes ou LLMs são algoritmos avançados de IA que geram texto semelhante ao humano.

Eles são treinados com enormes quantidades de dados e trabalham dividindo o texto em componentes, aprendendo padrões e usando esse conhecimento para gerar um novo texto.

E, claro, quanto maior o conjunto de dados de treinamento, mais preciso o modelo se torna. O GPT-3 da Open AI é o modelo de linguagem sobre o qual o Chat GPT foi construído e é indiscutivelmente o melhor modelo de linguagem grande disponível publicamente que temos hoje.

Ele foi treinado em centenas de bilhões de palavras, e seu sucesso no GPT-4 provavelmente será muitas vezes maior. A maneira mais fácil de pensar sobre esses modelos é imaginá-los como mecanismos de preenchimento automático extremamente poderosos.

Dadas apenas algumas palavras, esses grandes modelos de linguagem podem escrever um conto ou parágrafo inteiro puxando coleções semelhantes de palavras em seus dados de treinamento.

Além disso, eles são excelentes em reconhecimento e geração de padrões, permitindo-nos criar cuidadosamente os tipos de saída que queremos deles.

A oportunidade para empreendedores de IA: criando aplicativos com base em grandes modelos de linguagem

A maior oportunidade para nós, como empreendedores de IA, no momento, é criar aplicativos com base nesses modelos extremamente poderosos. Empresas como Google e OpenAI estão fazendo todo o trabalho duro de construir esses modelos de linguagem massivos.

Tudo o que precisamos fazer é aplicá-los a casos de uso específicos. Para construir esses aplicativos e construir sobre esses modelos, precisamos acessá-los de forma programática, o que nos leva à nossa próxima etapa – entender as APIs.

Entendendo as APIs: o que são e como funcionam

APIs ou interfaces de programação de aplicativos são como empreendedores como nós podem obter acesso ao poder desses modelos e começar a agregar valor com base neles.

As APIs podem ser um pouco complicadas, então aqui está uma analogia para decompô-las para você.

Assim como você pede comida de um menu em um restaurante, um programador pode acessar uma funcionalidade específica de um aplicativo de software por meio da API.

No nosso caso, temos APIs que nos permitem acessar serviços de empresas como Open AI e em breve Google e outras.

Por exemplo, as opções no menu do Open AI são os diferentes submodelos que eles treinaram e que são bons para diferentes propósitos.

As opções neste menu variam de Da Vinci a Aida, com Da Vinci sendo o modelo de linguagem mais avançado que alimenta coisas como o Chat GPT, até Aida, que só é capaz de realizar funcionalidades muito básicas.

Eles também têm alguns modelos que são especializados em código em vez de linguagem, então eles oferecem um monte de opções diferentes para você acessar programaticamente e construir seus aplicativos sobre eles.

Podemos interagir com esses modelos e aproveitar seu poder fazendo o que chamamos de chamada de API para eles. Dentro dessas chamadas, você precisa fornecer um pouco de informação para especificar o que deseja de volta.

Por exemplo, digamos que estamos criando uma ferramenta de criação de currículo. Precisaríamos coletar informações do usuário contendo suas informações pessoais, como e-mail, número de telefone e histórico de trabalho por meio de um site ou formulário.

Em seguida, combine essas informações com algumas instruções simples que explicam à API o que queremos fazer e, em seguida, agrupamos tudo e enviamos em uma chamada.

A API então processaria nossa solicitação e enviaria de volta a resposta. Como tudo isso é feito programaticamente, uma vez que você tenha uma maneira confiável de coletar a entrada do usuário e tenha as instruções que você envia para a API escritas perfeitamente, então você pode pegá-lo, repeti-lo indefinidamente e dimensioná-lo em um negócio.

No entanto, a escrita dessas instruções é uma habilidade totalmente separada em si.

Entendendo a Engenharia de Prompt

Essa habilidade é realmente tão importante que já escrevi um guia de engenharia imediato. Mas, por agora, vou dar-lhe um breve resumo. O termo correto para instruir uma inteligência artificial a realizar uma tarefa é conhecido como prompting.

Basicamente, dizemos ao AI, por exemplo, GPT 3 do Open AI, um conjunto de instruções, e ele executa uma tarefa com base nessas instruções.

Os prompts podem ser tão simples quanto uma frase ou uma pergunta ou tão complexos quanto vários parágrafos.

A razão pela qual a engenharia de prompts ou simplesmente como você cria seus prompts é tão importante é por causa de um conceito chamado “lixo dentro, lixo fora".

Essencialmente, a qualidade de sua entrada determina a qualidade de sua saída. Quando você tem grandes modelos de linguagem tão poderosos quanto o GPT-3 e outros, sua capacidade de escrever bons prompts determina o valor que você pode extrair deles.

Empresas inteiras estão sendo construídas com base em alguns prompts bem escritos ou mesmo apenas um.

Por fim, o que todos vocês esperavam era a maneira mais fácil de construir com base nesses grandes modelos de linguagem.

Construindo um negócio de IA em LLMs

Agora que você se familiarizou com todos os diferentes aspectos do empreendedorismo de IA, precisa começar a juntar tudo.

Obviamente, a grande questão é como você pode usar todo esse conhecimento não apenas para identificar, mas também para executar sua próxima grande ideia.

Aqui estão os três melhores formatos de negócios de IA que você pode começar a copiar e colar em diferentes setores hoje, e estou guardando o melhor para o final.

E se você quiser algumas ideias específicas de empreendedorismo de IA, também reuni um lista das melhores ideias de negócios do ChatGPT.

1. Negócios baseados em prompts

O formato de negócios número um são os negócios baseados em prompts. Esse formato de negócios exige que você encontre um caso de uso específico e, em seguida, escreva um ou muitos prompts realmente bem elaborados que convertam esses grandes modelos de linguagem em ferramentas para esse caso de uso específico.

Depois de brincar e construir esses prompts, tudo o que você precisa fazer é hospedar isso em um site e começar a comercializá-lo.

A maneira mais simples de fazer isso é escrever um bom prompt, receber algumas entradas do usuário do seu site, misturá-las e enviá-las na chamada da API.

O que retorna pode ser uma resposta realmente personalizada para as pessoas e parece mágica para elas.

Mas sob o capô, é muito baixo esforço e muito básico colocar um desses em funcionamento porque você está basicamente pegando um grande modelo de linguagem como GPT-3, dando-lhe algumas instruções, inserindo algumas entradas do usuário e, em seguida, deixando ele executa a resposta de volta.

Por exemplo, você pode usar uma ferramenta de redação de currículo com tecnologia AI e, em seguida, criar o prompt que mostra o formato GPT-3, o melhor formato possível para um currículo e, em seguida, incluir isso no prompt e incluir as informações do usuário, envie-o off em uma chamada de API e recuperá-lo e entregá-lo ao usuário.

Ou você pode criar algumas ferramentas de redação interessantes como copiar.ai fez.

Por exemplo, você pode criar um criador de cópia UGC do anúncio do Facebook, que obtém algumas informações sobre a empresa e os produtos, e sempre distribuirá uma boa cópia do anúncio do Facebook que inclui citações e análises de produtos.

Algo como adcreative.ai foi feito.

Dos 3, esse modelo de negócios de IA tem a menor barreira de entrada, pois basicamente tudo o que você precisa fazer é escrever um bom prompt.

Brincar com a construção dessas ferramentas básicas baseadas em prompts é a maneira perfeita de se familiarizar com o empreendedorismo de IA. Eu recomendo fortemente que vocês entrem no playground aberto da IA ​​e comecem a brincar e escrever alguns prompts e ver o que podem obter desses modelos.

2. Negócios baseados em sintonia fina

O próximo modelo de negócios de IA é um negócio baseado em ajuste fino. Grandes modelos de linguagem como GPT 3 podem ser ajustados.

Essencialmente, o ajuste fino permite que você ensine um modelo a reconhecer novos padrões. O Chat GPT é um excelente exemplo disso porque o Open AI ajustou Modelo de linguagem GPT-3, a fim de operar em um estilo de perguntas e respostas, treinando-o e fornecendo alguns exemplos de prompts no estilo de perguntas e respostas.

O ajuste fino pode ser usado para criar ferramentas que melhoram um grande modelo de linguagem para uma finalidade específica.

Por exemplo, você pode ajustar um desses modelos para se tornar um bot especialista em análise de sentimento de mídia social.

O que você precisa fazer é obter uma tonelada de comentários do Twitter, comentários do Instagram e comentários do Facebook, rotulá-los como positivos ou negativos e, em seguida, canalizar isso para o modelo para ajustá-lo.

O modelo de ajuste fino resultante seria melhor em prever o sentimento positivo ou negativo dos comentários de mídia social do que o próprio modelo GPT subjacente.

Embora o GPT-3 já possa fazer análises de sentimento por conta própria, ao fornecer esses exemplos, você o torna mais específico para ser melhor ao lidar com comentários de mídia social em particular.

A parte mais difícil desse formato de negócio é que você precisa de dados apropriados para ajustar.

É aqui que algumas lâmpadas podem acender para vocês, porque se você possui um negócio ou conhece alguém que possui, que possui uma tonelada de dados valiosos e interessantes que podem ser usados ​​para ajustar esses modelos para uma finalidade diferente.

Então você tem uma excelente oportunidade de usar esses dados, ajustá-los e criar um novo software como serviço.

Como acontece com a maioria das coisas em inteligência artificial e IA, quanto mais dados você fornecer, melhor será o desempenho do modelo.

3. Chatbot de negócios de dados personalizados

Finalmente, o formato de negócios que eu acho que tem mais potencial é um negócio de chatbot de dados personalizados.

Agora, não desligue porque você ouviu a palavra chatbot, me escute.

Se você conseguir obter alguns dados valiosos, seja por meio de seu próprio negócio ou de um amigo, ou se você entrar em contato com alguém e se oferecer para fazer parceria e criar este serviço de chatbot, se você puder ser a primeira pessoa em seu nicho a forneça algum serviço de chatbot, então você tem uma chance muito boa de ganhar muito dinheiro.

A principal oportunidade que vejo para esses chatbots é disponibilizar dados complexos estruturados em banco de dados de forma simples e de fácil acesso aos consumidores.

A questão de inserir dados nesses modelos para que possam ser usados ​​em diferentes casos de uso foi algo que me intrigou por muito tempo.

Recentemente, liguei os pontos que você pode usar esses modelos para converter linguagem natural como uma frase em uma consulta de banco de dados. Isso basicamente permite que você converta qualquer banco de dados que tenha com alguns dados interessantes em um serviço de chatbot.

Um exemplo disso em ação pode ser um assistente de relatórios de comércio eletrônico para proprietários de marcas.

Esse assistente pode receber uma solicitação em linguagem natural, como quais foram os três produtos com melhor desempenho no mês de dezembro com base na taxa de conversão.

Você pode enviar essas informações para um terminal de API e recebê-las de volta em uma consulta de banco de dados que pode ser usada para pesquisar seu banco de dados, extrair esses dados, formatá-los em uma frase bonita e, em seguida, devolvê-los ao usuário.

Palavras finais de empreendedorismo de IA

Então, isso é tudo que tenho para este guia sobre IA para empreendedores. Agora você está equipado com informações suficientes para sair e começar a farejar as oportunidades de negócios de IA que mudarão sua vida e que surgirão em todos os lugares.

A melhor parte é que você ainda está tão cedo. Você não só tem uma vantagem de conhecimento, mas também uma vantagem de tempo.

O resto do mundo está apenas acordando para as enormes oportunidades em IA bem à nossa frente, então você precisa aproveitar ao máximo sua vantagem.