Esse artigo foi publicado originalmente na revista Mundo Logística e complementado com cases.
Autoria: Gisela Mangabeira de Sousa e ChatGPT
Introdução: IA conversacional e ChatGPT
Nas últimas semanas tivemos um boom de publicações e comentários sobre o ChatGPT e, mais recentemente, sobre o investimento de US$10bilhões feito pelo Microsoft na OpenAI (empresa desenvolvedora do ChatGPT).
Como GPT-3, ChatGPT é treinado com grandes quantidades de dados de texto e é capaz de compreender e gerar texto com fluência e precisão. Isso o torna uma ferramenta poderosa para a automação de atendimento ao cliente, assistentes virtuais
O ChatGPT foi treinado principalmente na língua inglesa, e a qualidade da conversa é mais elevada nesse idioma. No entanto, ele foi projetado para ser capaz de gerar texto em vários idiomas, incluindo espanhol, francês, alemão, italiano, entre outros.
A capacidade de compreensão e geração de texto em outros idiomas além do inglês varia dependendo do idioma e do nível de treinamento do modelo. Isso porque, o GPT-3 foi treinado com mais textos em inglês do que em outros idiomas, então é natural que o desempenho em inglês seja superior a outros idiomas.
É importante notar que, mesmo que o ChatGPT seja capaz de gerar texto em vários idiomas, a precisão e qualidade das respostas podem variar dependendo do idioma e do nível de treinamento do modelo. E sempre é importante verificar a confiabilidade das informações geradas pelo ChatGPT, independentemente do idioma.
As IAs conversacionais são sistemas de inteligência artificial desenvolvidos para simular a interação humana em conversas. Elas são projetadas para entender e responder a perguntas e comandos em linguagem natural, geralmente através de texto ou voz. Elas podem ser usadas em aplicativos de bate-papo, assistentes virtuais, robôs de atendimento ao cliente e outros sistemas de interação com o usuário. O objetivo principal é tornar a comunicação mais natural e intuitiva entre as máquinas e os humanos.
Existem outros modelos de linguagem treinados como o GPT, como o BERT, o T5 e o RoBERTa. Esses modelos são todos treinados usando técnicas de linguagem similar, mas podem ter objetivos específicos e diferentes níveis de desempenho. Além disso, também existem outras ferramentas e tecnologias de processamento de linguagem natural, como o IBM Watson, o Microsoft Azure, o Google Cloud NL e o Amazon Comprehend, que podem ser usadas para resolver problemas específicos e tarefas relacionadas à linguagem.
Alguns dos modelos e tecnologias, como o BERT, T5 e CTRL, têm potencial para escalar rapidamente e serem usados de forma massiva pela população, assim como ocorreu com o ChatGPT, por conta de sua capacidade de realizar tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos, classificação de texto, tradução automática, resumo de texto e geração de texto. A figura 1 ilustra o crescimento de uso do ChatGPT desde seu lançamento e uma comparação deste com o de outras inovações.
Figura 1 - Crescimento do uso do ChatGPT
Esses modelos têm a capacidade de serem usados em aplicações como: chatbots, assistentes virtuais, sistemas de recomendação, sistemas de busca, entre outras, e podem ser usados em uma variedade de setores, como saúde, transporte, finanças, entre outros. Além disso, esses modelos também são capazes de se adaptar a diferentes idiomas e culturas, o que os torna ainda mais acessíveis à população em geral.
Já o Megatron, é mais voltado para aplicações mais complexas e de alto desempenho, como por exemplo, análise de imagens, processamento de áudio e vídeo, entre outros. Ele tem o potencial de ser usado em aplicações de inteligência artificial avançadas, como automação industrial, veículos autônomos, entre outras.
Comparando o ChatGPT com outras ferramentas GPT-3 que foram treinadas para tarefas específicas, como a geração de texto, este parece ser o mais eficaz em tarefas de conversação com humanos.
Explorando as conversações com “máquinas”, vale considerar que essa Inteligência Artificial é focada em textos mas que, no entanto, é possível usar a voz com o ChatGPT através de integrações com tecnologias de reconhecimento de fala, como o Google Speech-to-Text ou o Amazon Transcribe, para converter a fala em texto e enviá-lo para o ChatGPT. Além disso, existem algumas ferramentas baseadas em GPT-3, como o OpenAI's DALL·E 2, que convertem o áudio em texto, antes de gerar uma resposta.
Há vários modelos de inteligência artificial de conversação por áudio disponíveis no mercado, como o Google Assistant, o Amazon Alexa e o Apple Siri. Esses modelos podem ser integrados a dispositivos como smartphones e alto-falantes inteligentes, e são capazes de responder a comandos de voz para realizar tarefas como reproduzir música, definir lembretes e responder perguntas. No entanto, a capacidade desses modelos de responder a perguntas complexas e fornecer informações precisas varia e, em geral, não é tão avançada quanto a do ChatGPT.
Atualmente existem várias plataformas e ferramentas que utilizam o GPT-3 como:
OpenAI GPT-3 Playground: Uma plataforma desenvolvida pela OpenAI que permite aos usuários experimentar e interagir com o GPT-3, gerando texto, respondendo perguntas e realizando outras tarefas.
Hugging Face: Uma plataforma de processamento de linguagem natural que oferece acesso ao GPT-3 e a outros modelos de IA para desenvolvedores e empresas.
Copy.ai: Uma ferramenta de escrita automatizada que usa o GPT-3 para ajudar os usuários a escrever e-mails, artigos, posts de blog e outros tipos de conteúdo.
Replika.ai: Um assistente virtual baseado em IA que usa o GPT-3 para fornecer conversações humanas-like e apoio emocional para os usuários.
Automated Insights: Uma empresa de tecnologia de inteligência artificial que usa o GPT-3 para gerar relatórios automatizados e conteúdo personalizado para empresas.
OpenAI's API: Uma API da OpenAI que permite aos desenvolvedores acessarem o GPT-3 e usá-lo em suas próprias aplicações e sistemas.
O GPT-3 pode ser integrado a outros sistemas através de APIs, permitindo que ele seja utilizado em aplicações como assistentes virtuais, chatbots, geração de conteúdo automatizado e outros. Isso permite que ele seja utilizado em diversas áreas, como negócios, saúde, educação, entre outras. Além disso, ele pode ser combinado com outras tecnologias, como reconhecimento de voz e visão, para proporcionar uma experiência ainda mais completa e avançada para os usuários.
A figura 2 ilustra o mercado de IAs generativas.
Figura 2 - Mercado de IAs generativas
Aplicações de GPT-3 em logística e supply chain
Entrando nas diferentes esferas de aplicações de IAs conversacionais, vale termos em mente que é possível usar o ChatGPT, por exemplo, para descrever um problema e obter insights para a solução. Ele pode utilizar sua capacidade de compreensão de linguagem natural e seu grande banco de dados para fornecer sugestões e recomendações baseadas na informação disponível. No entanto, é importante lembrar que o ChatGPT é um modelo de aprendizado de máquina treinado com dados existentes, então a qualidade das respostas e insights dependerá da qualidade e relevância dos dados usados para o treinamento do modelo.
As IAs conversacionais são capazes de realizar cálculos e análises com base em indicações ou solicitações textuais. Elas usam algoritmos de processamento de linguagem natural para entender e interpretar o significado do texto e, em seguida, podem usar essa compreensão para realizar cálculos ou análises e fornecer uma resposta ou solução para o problema apresentado. Isso pode incluir tarefas como extração de informações, análise de sentimentos e classificação de texto, entre outras. Ou seja, elas conversam com você como sendo um bom companheiro de trabalho, capaz de auxiliá-lo em discussões técnicas complexas.
Vale ter em mente que testaram o ChatGPT na prova da OAB e em provas de universidades americanas e ele passou em todas as provas, mostrando que sua qualidade de resposta pode ser tão alta como a humana (ou superior a muitos humanos que não leram tanto quanto ela).
Tendo isso em vista, podemos imaginar diversas aplicações desse tipo de tecnologia em logística e supply chain como:
Previsão de demanda: pode ser usado para analisar dados históricos de vendas e produzir previsões precisas da demanda futura para ajudar as empresas a gerenciar seus estoques e planejar suas operações de logística.
Otimização de rotas: pode ser usado para analisar dados geográficos e de tráfego para ajudar as empresas a otimizar as rotas de transporte e reduzir os custos de transporte.
Geração automática de documentos: pode ser usado para gerar automaticamente documentos de transporte, notas fiscais e outros documentos logísticos, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Análise de dados: pode ser usado para analisar grandes conjuntos de dados de logística e cadeia de suprimentos e fornecer insights valiosos para melhorar a eficiência e reduzir os custos.
Atendimento ao cliente: pode ser usado para automatizar o atendimento ao cliente, respondendo perguntas comuns e ajudando os clientes a rastrear pacotes e resolver problemas.
Gerenciamento de estoque: as IAs conversacionais podem ser usadas para monitorar e gerenciar níveis de estoque, gerando alertas quando os níveis estão baixos e precisam ser repostos.
Gerenciamento de riscos: as IAs conversacionais podem ser usadas para identificar e avaliar riscos em diferentes etapas do processo de logística e supply chain, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas para minimizar esses riscos.
Automatização de processos: as IAs conversacionais podem ser usadas para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, liberando tempo para tarefas mais estratégicas e complexas.
As IAs conversacionais podem ser usadas em atividades de logística e supply chain, como o gerenciamento de armazéns, para automatizar tarefas como o rastreamento de inventário, planejamento de rotas de entrega, gerenciamento de pedidos e programação de produção. Elas podem ser usadas para ajudar a planejar a movimentação de produtos dentro do armazém, por exemplo, através da otimização do espaço de armazenamento, alocando os produtos de forma mais eficiente. Além disso, as IAs conversacionais podem ser usadas para fornecer informações em tempo real sobre a localização de itens, status de pedidos e previsões de demanda. Elas também podem ajudar na identificação de problemas e na tomada de decisões, analisando dados em tempo real e oferecendo sugestões e soluções para melhorar o desempenho da cadeia de suprimentos.
As torres de controle são um conceito interessante para se pensar em como as IAs conversacionais podem ser utilizadas. Elas poderiam ser usadas para automatizar tarefas rotineiras e simplificar o processo de gerenciamento de armazéns, como por exemplo, garantir que os produtos sejam armazenados corretamente, monitorar o estoque, gerenciar pedidos e fornecer informações em tempo real sobre a localização de produtos. Elas também poderiam ser usadas para ajudar os funcionários a se comunicar entre si e com os sistemas de transporte, aumentando a eficiência e a precisão. E com a capacidade de análise e geração de insights, as IAs conversacionais podem ajudar a identificar problemas e oportunidades de melhoria, tornando os processos de logística e cadeia de suprimentos mais eficientes e eficazes.
Além disso, é possível que IAs conversacionais sejam utilizadas para melhorar e/ou substituir sistemas atuais de comunicação com máquinas em sistemas do tipo WCS (Warehouse Control System). Elas podem fornecer uma interface mais fácil e intuitiva para os usuários, permitindo que eles interajam com os equipamentos de automação de forma mais eficiente e precisa. Além disso, as IAs conversacionais podem ser treinadas para entender e interpretar comandos e solicitações de movimentos específicos, o que pode aumentar a velocidade e precisão das operações.
Essas são apenas algumas das possibilidades que podemos pensar em termos de aplicações para IAs conversacionais como o ChatGPT em logística e supply chain.
A figura 3 ilustra algumas áreas de aplicação de IA conversacional em logística e supply chain.
Figura 3 - Aplicações de IA conversacionais como ChatGPT em logística e supply chain
Conclusão
As IAs conversacionais podem ser utilizadas para facilitar a comunicação entre ser humano e equipamentos diversos, além de serem uma ferramenta robusta para desenvolvimento de cálculos, análises e insights para tomada de decisão.
Elas podem facilitar a aplicação de IA em diversas atividades e processos de logística e supply chain melhorando de forma significativa os resultados do negócio.
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