A crescente demanda por produtos de IA generativa não dá sinais de desaceleração. E, à medida que grandes empresas de tecnologia integram ferramentas como ChatGPT e Gemini aos seus sistemas operacionais, usar esse tipo de tecnologia para criar conteúdo tem se tornado cada vez mais comum.
Mas essas ferramentas ainda estão longe de serem perfeitas. Muitas vezes, conseguimos identificar um conteúdo gerado por IA sem ter que recorrer a verificadores ou programas de detecção.
Existe um tipo de filtro subconsciente que nos faz perceber quando algo soa artificial demais, sem sutileza – ou tão “perfeito” que causa o incômodo descrito pela teoria do “vale da estranheza”, que explica por que robôs ou imagens com aparência quase humana provocam uma reação estranha nas pessoas.
Nosso cérebro está constantemente processando informações em tempo real e ajustando nossas respostas com base em um vasto repertório de conhecimento, experiências e percepções – tudo isso de forma instintiva e inconsciente. A tecnologia tenta imitar esse processo, mas geralmente falha porque falta contexto.
Por mais avançadas que as ferramentas atuais de IA pareçam, sem inteligência contextual elas continuam limitadas em aplicações reais, nas quais precisão e confiabilidade são indispensáveis. É por isso que precisamos da inteligência contextual – e é assim que ela pode ser incorporada de forma eficaz em produtos de IA generativa:
POR QUE PRECISAMOS DE INTELIGÊNCIA CONTEXTUAL
A inteligência contextual não é algo novo nem exclusivo da inteligência artificial. Na verdade, ela sempre foi uma das formas mais valiosas de conhecimento, geralmente encontrada em líderes e profissionais experientes.
Anos de vivência e prática fazem com que esses profissionais tenham uma compreensão mais apurada do mercado: conhecem as tendências, sabem quem são os principais concorrentes e tomadores de decisão e conseguem criar mensagens capazes de gerar engajamento e credibilidade.
Esse tipo de repertório é justamente o que falta aos modelos de IA. O ChatGPT, por exemplo, foi treinado com informações públicas disponíveis online.
Embora a internet seja uma fonte quase infinita de informação, ela produz modelos de linguagem com conhecimento vasto, mas superficial. Eles funcionam bem para perguntas genéricas, mas tropeçam em assuntos muito específicos.
A inteligência contextual surge como uma forma de superar esse problema. Ao dar acesso a informações mais profundas e específicas, os modelos conseguem raciocinar com mais precisão na hora de gerar relatórios, apresentações e outros tipos de conteúdo.
Normalmente, essa camada de nuance é adicionada a partir de um modelo base, com o uso de uma técnica chamada “geração aumentada por recuperação” (RAG, na sigla em inglês).
Nela, o sistema indexa dados estruturados e não estruturados de fontes internas e externas, construindo um repertório mais especializado – o que torna a ferramenta muito mais útil para as empresas.
QUANDO “QUASE BOM” NÃO É O SUFICIENTE
Startups e empresas de tecnologia costumam lançar versões iniciais de seus produtos – os chamados MVPs (mínimos produtos viáveis, em português), permitindo que usuários testem o serviço e forneçam feedback. Esse retorno ajuda a corrigir erros e melhorar a experiência de uso.
A primeira geração de ferramentas de IA generativa pode ser vista dessa forma: como versões iniciais, não produtos finalizados. Para quem trabalha com tecnologia, conseguir que esses modelos funcionem bem na maior parte do tempo já é uma grande conquista – mesmo que ainda apresentem falhas ou “alucinações”.
Mas em muitos setores, “quase bom” não é o bastante. Imagine uma empresa biofarmacêutica que precisa apresentar um relatório a investidores sobre o andamento de um ensaio clínico.
Em teoria, a IA generativa poderia ajudar a preparar os slides e relatórios de forma mais rápida e eficiente. Na prática, porém, a natureza ainda experimental dessas ferramentas representa um risco: um simples erro no uso de termos técnicos, por exemplo, poderia comprometer a reputação da empresa.
Essas falhas não são meros detalhes. Eles podem abalar a credibilidade da companhia e prejudicar sua relação com investidores e parceiros.
No futuro, produtos de IA que incorporarem inteligência contextual terão uma vantagem significativa sobre as soluções genéricas disponíveis hoje. E essa diferença pode ser decisiva para conquistar a confiança de profissionais de setores mais exigentes – da publicidade à biotecnologia.