IA conversacional vs. IA generativa: principais diferenças explicadas

O que é IA para você? Para algumas pessoas, a resposta pode ser um chatbot pessoal ao qual fazem perguntas. Para outras, pode ser o agente de atendimento ao cliente com quem falam ao ligar para marcar um horário. Os dois exemplos podem parecer a mesma coisa: algo que responde. Mas, por trás disso, eles usam arquiteturas distintas e são criados para finalidades diferentes. 

Peça ao seu chatbot pessoal para buscar informações sobre uma conta específica e ele vai supor ou não conseguirá encontrar. Peça a um agente de atendimento ao cliente com IA para escrever um briefing de marketing para seu próximo anúncio e você receberá algo genérico, se receber alguma coisa. O primeiro é IA generativa. O segundo é IA conversacional.

Este artigo explora as diferenças entre esses dois tipos de IA, mostra onde a IA conversacional e a IA generativa se sobrepõem e explica como os produtos usam cada vez mais ambas ao mesmo tempo para oferecer uma experiência do cliente mais consistente.

Resumo

• A IA conversacional se refere a ferramentas que mantêm conversas dentro de um contexto e escopo específicos; a IA generativa cria conteúdo novo.
• A IA conversacional usa compreensão e geração de linguagem natural para impulsionar agentes de voz e chatbots.
• A IA generativa usa modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e deep learning para produzir imagens, textos, códigos, vídeos e muito mais.
• A IA conversacional e a IA generativa são classificadas como IA fraca com memória limitada.

O que é IA conversacional?

A IA conversacional descreve uma tecnologia capaz de simular um diálogo de ida e volta com uma pessoa por texto ou voz. Seu principal objetivo é interagir, seja para descobrir o que alguém precisa ou responder a uma pergunta. A IA conversacional funciona ao combinar compreensão de linguagem natural, gerenciamento de diálogo e geração de linguagem natural. Em geral, ela recorre a ferramentas ou consulta bancos de dados conectados para produzir respostas precisas e alinhadas à marca de uma empresa.

Os sistemas modernos de IA conversacional usam modelos de linguagem de grande porte para lidar com formas de expressão mais variadas e perguntas de acompanhamento inesperadas. Você vê esses recursos principalmente em implementações de IA conversacional, como agentes de IA para atendimento ao cliente, pois eles interagem com o usuário, solucionam seu problema, recomendam uma solução com base em informações internas ou encaminham a solicitação para um agente humano, se necessário.

O que é IA generativa? 

A IA generativa deixa de interpretar e analisar informações para se concentrar em criar e extrapolar. Em vez de identificar informações, os modelos de IA generativa entendem os padrões subjacentes nos dados e conseguem usá-los para criar conteúdo novo. Por exemplo, um LLM de texto é treinado com uma enorme quantidade de dados e aprende a relação estatística entre palavras para estabelecer um padrão plausível e prever a próxima palavra ou frase. Quando recebe um comando, pode usar esses dados e esse entendimento para escrever um novo texto como resposta.

Esses modelos abrangem texto, vídeo, áudio, imagens e código, permitindo que as pessoas criem conteúdo com base em comandos em linguagem natural. Os LLMs, baseados na arquitetura transformer, realizam a maior parte disso para texto e código, enquanto os modelos de difusão fazem grande parte da criação de vídeos, imagens e áudios. 

IA conversacional vs. IA generativa: principais diferenças

A IA conversacional e a IA generativa são otimizadas para usos diferentes. A primeira se concentra em diálogo e interação em tempo real, enquanto a segunda foi criada para produzir conteúdo novo a partir de entradas em linguagem natural.

Veja uma análise completa das principais diferenças entre IA conversacional e IA generativa:

Embora essas tecnologias sejam diferentes, elas começaram a se sobrepor de forma mais significativa, já que muitas ferramentas de IA conversacional usam LLMs que permitem lidar com temas além do escopo previsto. Um agente de voz baseado em um LLM pode manter uma conversa natural e responder a perguntas de acompanhamento além de um roteiro fixo, da mesma forma que um modelo de IA generativa lida com um comando imprevisível. Mas sua principal função ainda é conversar com precisão, enquanto a da IA generativa é criar. 

Onde a IA conversacional e a IA generativa se encaixam entre os tipos de IA?

A IA costuma ser classificada por capacidade ou funcionalidade. Em linhas gerais, a capacidade é definida por três categorias: IA fraca, IA geral (Inteligência Artificial Geral, AGI) e IA superinteligente. O último grupo ainda é teórico e prevê uma tecnologia cognitivamente muito mais avançada que os humanos.

Por funcionalidade, a IA é dividida em quatro grupos:

1. IA de máquina reativa: Reage a uma entrada atual sem memória de conversas anteriores, trabalhando apenas com os dados disponíveis no momento.
2. IA de memória limitada: Usa dados recentes para orientar a tomada de decisões e é o grupo de sistemas de IA mais usado atualmente.
3. IA com teoria da mente: Pesquisadores de IA tentam criar uma classe de IA capaz de entender pensamento e emoção, simulando a compreensão humana da arte e respondendo em um nível emocional.
4. IA autoconsciente: A IA autoconsciente tem sua própria consciência e plena autoconsciência, outra categoria possível, mas que ainda não está disponível.

Em termos de capacidade e funcionalidade, a IA conversacional se encaixaria na categoria de IA fraca com memória limitada. A IA generativa também se encontra nessas mesmas categorias. Nenhuma das tecnologias retém memória fora de uma janela de contexto definida. Dentro dessas categorias, elas diferem pela função: uma busca dialogar com os usuários, enquanto a outra serve para criar conteúdo.

Como escolher a IA certa para seu objetivo de negócios

A escolha entre IA conversacional e IA generativa depende da principal tarefa que você quer realizar. Se precisa resolver um grande volume de solicitações recebidas, como usuários que precisam encontrar informações ou verificar seus pedidos, a IA conversacional é a escolha natural.

Se você busca produzir conteúdo novo, seja para uma campanha de marketing personalizada ou conteúdo localizado, a IA generativa é a melhor opção.

Claro, essas ferramentas não precisam funcionar de forma isolada. Você pode combinar diferentes modelos de IA em um workflow. Por exemplo, pode usar IA conversacional para interagir com um lead recebido e IA generativa para produzir uma proposta de acompanhamento personalizada com base na conversa.

Casos de uso de IA conversacional

Os casos de uso convencionais de IA geralmente se concentram em apoiar usuários ou fornecer um serviço específico.

Veja alguns exemplos comuns:

• Agentes de atendimento ao cliente: Agentes de voz e chat podem resolver reclamações de clientes, responder perguntas relacionadas aos seus documentos internos, processar devoluções ou atualizações de pedidos e fornecer informações de rastreamento sem precisar envolver um agente humano.
• Assistentes digitais: Dispositivos de consumo, especialmente Alexa e Google Home, tornaram-se sistemas populares para casa que as pessoas usam em tarefas sem as mãos, como apagar as luzes, tocar música, definir lembretes ou controlar outros dispositivos inteligentes conectados.
• Assistentes virtuais: Agentes empresariais podem gerenciar workflows como receber uma ligação de um cliente e agendar um horário para ele ou qualificar um lead de vendas antes do envolvimento de um representante. 

Veja um exemplo de agente de IA conversacional que qualifica leads em tempo real.

Casos de uso de IA generativa

Os principais casos de uso da IA generativa vêm de sua capacidade de produzir conteúdo inédito a partir dos seus comandos. Por exemplo:

• Artes e design: Crie arte para um produto, desenvolva anúncios completos a partir de um comando, faça um pôster para seu próximo show e crie peças visuais de marketing.
• Redação de conteúdo: Esboce ideias, crie textos para uma campanha de jornal, resuma rapidamente um relatório interno e escreva um briefing de conteúdo.
• Programação: Identifique bugs e escreva correções, crie novas ferramentas com alguns comandos ou converta código de uma linguagem para outra em uma fração do tempo que isso levaria manualmente.

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Perguntas frequentes sobre IA conversacional vs. IA generativa