A indústria de IA conversacional explodiu e teve um crescimento imenso na última década. Só o mercado de chatbots de IA, que utilizam Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Machine Learning (ML) para funcionar, chegará a 454,8 milhões de dólares em 2027, segundo o Statista. O que parecia apenas uma ferramenta de atendimento ao cliente, hoje está agregando valor aos processos de negócios, sendo usados pelas marcas para construir um sólido pipeline de vendas, atingir objetivos de marketing, habilitar o comércio, impulsionar o engajamento, induzir a fidelidade à marca, e por aí vai. Setores como comércio eletrônico, varejo, saúde, finanças, imóveis, educação e viagens têm estado na vanguarda do uso. Mas…
Desde os recentes episódios com o LaMDA, do Google, e o BlenderBot 3, da Meta, que os pesquisadores e desenvolvedores têm se perguntado sobre a viabilidade da próxima geração de chatbots, alimentada pelos grandes modelos de linguagem. Torná-los poderosos o suficiente para serem úteis, evitando respostas prejudiciais, é uma tarefa que vem se demonstrando nada trivial, assim como não é trivial a ideia de fazer com que o chatbot melhore a cada chat e se adapte ao que os clientes dizem e fazem.
Modelos como o GPT-3 ensinam que, em uma conversa, tentam dar a resposta mais provável, conforme o contexto e todas as conversas que tiveram acesso em seu treinamento. Na prática, o chatbot nem sempre dará as mesmas respostas para as mesmas perguntas.
Este é um conteúdo exclusivo para assinantes.
Cadastre-se grátis para ler agora
e acesse 5 conteúdos por mês.
É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.
A relação entre board e C-suite está mudando. Mais colaboração, planejamento de cenários e segurança psicológica são agora pilares de uma governança centrada no futuro
Estudo revela que a sustentabilidade corporativa ganhou força, mas ainda há dependência de modelos estimativos e falta padronização entre países e setores
Empresas que tratam rotulagem como capex cognitivo, e não custo operacional, estão melhor preparadas para transformar aprendizado em ROI.
O pico de expectativas sobre vibe coding está cedendo lugar a um uso mais controlado. Em protótipos e automações locais, funciona. Em produção, sem governança, vira dívida técnica e risco.
Cisco mede a prontidão, IBM mede a transformação — juntas, expõem o ponto cego da maturidade em IA. Charlene Li mostra o caminho para atingi-la.
Segundo a McKinsey, liderar na era da IA Agêntica exige CEOs fluentes em tecnologia, capazes de equilibrar velocidade, confiança e responsabilidade em um modelo híbrido entre humanos e agentes inteligentes
Aproveite nossas promoções de renovação
Clique aquiPara continuar navegando como visitante, vá por aqui.
Cadastre-se grátis, leia até 5 conteúdos por mês,
e receba nossa newsletter diária.
Já recebe a newsletter? Ative seu acesso
