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, usam arquiteturas diferentes e foram criados para finalidades distintas. 

Peça ao seu chatbot pessoal para buscar informações sobre uma conta específica, e ele vai adivinhar ou não conseguirá responder. Peça a um agente de IA de atendimento ao cliente 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 em que pontos a IA conversacional e a IA generativa se sobrepõem e explica como os produtos usam cada vez mais as duas juntas para oferecer uma experiência ao cliente mais consistente.

Resumo

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

O que é IA conversacional?

IA conversacional descreve uma tecnologia capaz de simular um diálogo entre uma pessoa e um sistema por texto ou voz. Seu principal objetivo é interagir, seja para descobrir o que alguém precisa, seja para responder a uma pergunta. A IA conversacional funciona combinando compreensão de linguagem natural, gestão de diálogo e geração de linguagem natural. Em geral, ela usa 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 escala para lidar com formas de expressão mais variadas e perguntas complementares inesperadas. Essas capacidades são especialmente visíveis em aplicações 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 a um agente humano, se necessário.

O que é IA generativa? 

A IA generativa vai além de interpretar e analisar informações para 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 as palavras para estabelecer um padrão plausível e prever a próxima palavra ou frase. Ao receber um comando, ele pode usar esses dados e essa compreensão para escrever um novo texto em resposta.

Esses modelos abrangem texto, vídeo, áudio, imagens e código, permitindo que as pessoas criem conteúdo a partir de comandos em linguagem natural. Os LLMs, desenvolvidos com arquitetura transformer, fazem a maior parte disso para texto e código, enquanto os modelos de difusão são responsáveis por boa parte da criação de vídeos, imagens e áudio. 

IA conversacional vs. IA generativa: principais diferenças

A IA conversacional e a IA generativa são otimizadas para usos distintos. A primeira se concentra no diálogo e na interação em tempo real, enquanto a segunda é feita para criar conteúdo novo com base em informações fornecidas naturalmente.

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, pois 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 complementares além de um roteiro fixo, assim como 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 termos amplos, a capacidade é definida por três categorias: IA fraca, IA geral (Inteligência Artificial Geral, AGI) e IA superinteligente. Este 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 ter memória de conversas anteriores, trabalhando apenas com os dados disponíveis no momento.
2. IA com 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 pensamentos e emoções, 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 ainda indisponível.

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

Escolhendo a IA certa para o objetivo do seu negócio

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 de usuários que precisam encontrar informações ou consultar seus pedidos, a IA conversacional é a escolha natural.

Se você quer criar conteúdo novo, seja para uma campanha de marketing personalizada ou conteúdo localizado, a IA generativa é a opção mais adequada.

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 implementar IA generativa para produzir uma proposta de acompanhamento personalizada com base na conversa.

Casos de uso da IA conversacional

Os casos de uso da IA conversacional geralmente se concentram em apoiar usuários ou oferecer um serviço específico.

Veja alguns exemplos comuns:

• Agentes de atendimento ao cliente: Agentes de voz e chat podem resolver contestações recebidas de clientes, responder a 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, se tornaram sistemas populares para uso doméstico, que as pessoas usam para realizar 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 atender a ligação de um cliente e marcar um horário para ele, ou qualificar um lead de vendas antes que um representante entre em contato. 

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

Casos de uso da IA generativa

Os principais casos de uso da IA generativa vêm de sua capacidade de produzir conteúdo original 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 cartaz para seu próximo show e crie materiais visuais de marketing.
• Criação de conteúdo: Elabore ideias, pense em 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 levaria manualmente.

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Perguntas frequentes sobre IA conversacional vs. IA generativa