Principais insights
- A IA generativa cria novos conteúdos, como imagens ou artigos, enquanto a IA preditiva prevê eventos futuros com base em dados históricos.
- A IA generativa é centrada no usuário, enquanto a IA preditiva é usada principalmente por grandes grupos, como empresas.
- A IA preditiva requer menos intervenção humana do que a IA generativa porque utiliza conjuntos de dados específicos para fazer previsões baseadas em factos.
IA generativa é uma palavra da moda que pode ser encontrada em todos os lugares novos anúncios de smartphones Para Ferramentas de mídia social. Embora o potencial e a novidade tenham colocado a IA generativa em destaque, ela está longe de ser a única ferramenta de aprendizado de máquina que causa um grande impacto na tecnologia. A IA preditiva é, na verdade, uma forma mais antiga de aprendizado de máquina, mas espera-se um crescimento significativo em 2025. Mas o que é IA Preditiva? Qual é a diferença entre IA generativa e IA preditiva e como os dois tipos são usados?
Tanto a IA generativa quanto a IA preditiva são ferramentas de aprendizado de máquina usadas em diversos setores e aplicações diferentes. Mas enquanto a IA generativa é projetada para criar novos conteúdos, a IA preditiva é projetada para analisar dados.
Embora a pessoa média possa escolher entre diversas ferramentas generativas de IA para aumentar a produtividade, o software de IA preditiva é usado principalmente nos setores empresarial, corporativo, de saúde e de pesquisa. Embora seja improvável que os indivíduos tenham baixado um aplicativo de IA preditiva em seus smartphones, se você já clicou em um anúncio ou recebeu um alerta automático de fraude bancária, você testemunhou o impacto potencial da IA preditiva.
Veja como a IA generativa e a IA preditiva se comparam e como cada uma é usada para finalidades diferentes.
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O que é IA generativa? Aprendizado de máquina para criação
A IA generativa foi projetada para criar algo novo com base em dados anteriores
IA generativa é um tipo de aprendizado de máquina que cria algo novo. Quando o Google Gemini redige um novo e-mail para você, o DALL-E cria uma “pintura” em aquarela ou o ChatGPT Voice faz um brainstorming de novas ideias, a IA generativa está em ação.
Usando uma grande quantidade de dados de treinamento, a IA generativa aprende como é um e-mail, artigo, imagem ou até mesmo uma conversa comum. Com base nesses dados, a IA generativa pode então fazer suposições sobre padrões e, quando solicitada, criar algo novo. Este conteúdo recém-gerado é baseado nos padrões dos dados de treinamento, mas não é uma cópia exata.
IA generativa é um termo abrangente que abrange vários tipos de conteúdo gerado por computador. Alguns modelos generativos de IA, como ChatGPT, são projetados para criação de conteúdo escrito. Outros, como o DALL-E, são projetados especificamente para a criação de imagens, gráficos e outros conteúdos visuais. A IA generativa também pode funcionar em outras categorias, como música.
A IA generativa, por outro lado, requer intervenção humana para procurar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros na geração de imagens, como pessoas com sete dedos.
A maior parte da IA generativa é projetada para funcionar com algum tipo de entrada, como um prompt de texto em um chatbot. Uma IA generativa multimodal pode criar algo baseado em mais de um tipo de entrada. Por exemplo, você pode falar, escrever ou enviar uma imagem para o Gemini AI do Google.
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O que é IA preditiva? Aprendizado de máquina para análise de dados
A IA preditiva usa dados históricos para estimar o que acontecerá a seguir
Embora a IA generativa seja indiscutivelmente a palavra da moda tecnológica do ano, a IA preditiva é, na verdade, muito mais antiga do que isso. A IA preditiva usa conjuntos de dados sobre eventos passados para prever quais eventos têm maior probabilidade de ocorrer no futuro. Se você receber um alerta de fraude do seu banco segundos depois de finalizar a compra em uma loja que é incomum para seus hábitos de compra, você acabou de testemunhar um dos muitos usos da IA preditiva.
A IA preditiva é treinada com base em dados passados para fazer suposições informadas sobre o futuro. Como a IA preditiva não precisa aprender coisas como padrões de fala, ela normalmente usa modelos de treinamento menores do que a IA generativa. Os modelos preditivos de IA são frequentemente treinados para realizar uma tarefa específica, como prever quem tem maior probabilidade de comprar um determinado produto. Isso significa que os modelos de IA preditiva são geralmente menores e podem caber em um dispositivo, ao contrário da IA generativa, que normalmente requer uma conexão com a Internet para acessar servidores de dados que são grandes demais para caber em um único laptop.
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A IA preditiva e a IA generativa têm usos muito diferentes
A IA generativa está geralmente disponível para indivíduos e empresas
Embora tanto a IA preditiva quanto a IA generativa sejam formas de aprendizado de máquina, elas têm usos muito diferentes. Tanto os consumidores como as empresas podem ver alguns benefícios da IA generativa. Embora a pessoa média possa ver a IA preditiva em ação em alertas de fraude bancária e publicidade direcionada, a IA preditiva é usada principalmente por grandes grupos e não por indivíduos, incluindo empresas, pesquisa e saúde.
A IA generativa é usada para criar algo a partir de uma simples entrada do usuário, como:
- Gerar texto longo a partir de um prompt curto gerado por humanos
- Criando uma nova imagem do zero usando um prompt de texto
- Oferece mais interação de voz semelhante à humana de um assistente de voz virtual
Por outro lado, a IA preditiva é usada para estimar a probabilidade de resultados futuros com base em dados atuais e históricos. Alguns exemplos importantes de uso de IA preditiva incluem:
- Previsão de resultados médicoscomo exames de câncer de mama assistidos por IA
- Publicidade direcionada para o consumidor com maior probabilidade de clicar em um determinado anúncio
- Apoiar empresas no planejamento antecipado prevendo quanto estoque será necessário
- Análise de dados anteriores do mercado financeiro Faça previsões sobre o mercado de ações
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A IA generativa tende a exigir mais envolvimento humano do que a IA preditiva.
A IA preditiva tende a ser mais uma análise automática
Além de seus diferentes usos, uma das maiores diferenças entre a IA generativa e a IA preditiva é a quantidade de contribuição humana que cada uma requer. Os modelos preditivos de IA muitas vezes dependem de dados históricos específicos para servir a um propósito específico. Como resultado, este tipo de IA utiliza menos memória do computador, mas também requer menos interação humana. O conjunto de dados especialmente adaptado é menos propenso a erros porque, ao contrário da IA generativa, não consiste em informações aleatórias da Internet sem verificar a precisão, validade ou sarcasmo da fonte. Em vez disso, baseia-se em dados estatísticos e numéricos.
Embora os conjuntos de dados específicos possam tornar a IA preditiva menos propensa a erros, a IA preditiva é apenas isso: uma previsão do que pode acontecer. Embora a IA preditiva tenda a produzir melhores resultados do que uma estimativa aleatória, em casos de uso ela é implementada com o entendimento de que é apenas uma estimativa.
A IA generativa, por outro lado, requer intervenção humana para procurar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros na geração de imagens, como pessoas com sete dedos.
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E quanto ao texto preditivo?
Apesar do nome, o texto preditivo realmente gera a próxima palavra
É hora de uma pergunta capciosa sobre as diferenças entre IA generativa e IA preditiva: que tipo de IA é o texto preditivo?
Embora o nome possa levar a maioria a acreditar que o texto preditivo é, na verdade, IA preditiva, é um nome um tanto impróprio. Sim, o reconhecimento de texto consiste em adivinhar qual será sua próxima palavra enquanto você digita o texto ou e-mail. Mas a previsão de texto também gera a próxima palavra para você. É semelhante a digitar meia frase no ChatGPT e pedir ao chatbot para gerar as próximas palavras, só que está integrado a ferramentas como e-mail e mensagens de texto. Grammarly, uma ferramenta de escrita que faz sugestões de texto preditivas, bem como correções gramaticais e ortográficas, é considerada uma ferramenta de IA generativa, em vez de uma ferramenta preditiva.
A IA generativa e a IA preditiva são programas de aprendizagem automática, mas a IA generativa destina-se a criar algo novo onde a IA preditiva é desenvolvida para analisar dados existentes para melhor estimar potenciais padrões futuros.
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- A IA preditiva requer menos intervenção humana do que a IA generativa porque utiliza conjuntos de dados específicos para fazer previsões baseadas em factos.
IA generativa é uma palavra da moda que pode ser encontrada em todos os lugares novos anúncios de smartphones Para Ferramentas de mídia social. Embora o potencial e a novidade tenham colocado a IA generativa em destaque, ela está longe de ser a única ferramenta de aprendizado de máquina que causa um grande impacto na tecnologia. A IA preditiva é, na verdade, uma forma mais antiga de aprendizado de máquina, mas espera-se um crescimento significativo em 2025. Mas o que é IA Preditiva? Qual é a diferença entre IA generativa e IA preditiva e como os dois tipos são usados?
Tanto a IA generativa quanto a IA preditiva são ferramentas de aprendizado de máquina usadas em diversos setores e aplicações diferentes. Mas enquanto a IA generativa é projetada para criar novos conteúdos, a IA preditiva é projetada para analisar dados.
Embora a pessoa média possa escolher entre diversas ferramentas generativas de IA para aumentar a produtividade, o software de IA preditiva é usado principalmente nos setores empresarial, corporativo, de saúde e de pesquisa. Embora seja improvável que os indivíduos tenham baixado um aplicativo de IA preditiva em seus smartphones, se você já clicou em um anúncio ou recebeu um alerta automático de fraude bancária, você testemunhou o impacto potencial da IA preditiva.
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IA generativa é um termo abrangente que abrange vários tipos de conteúdo gerado por computador. Alguns modelos generativos de IA, como ChatGPT, são projetados para criação de conteúdo escrito. Outros, como o DALL-E, são projetados especificamente para a criação de imagens, gráficos e outros conteúdos visuais. A IA generativa também pode funcionar em outras categorias, como música.
A IA generativa, por outro lado, requer intervenção humana para procurar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros na geração de imagens, como pessoas com sete dedos.
A maior parte da IA generativa é projetada para funcionar com algum tipo de entrada, como um prompt de texto em um chatbot. Uma IA generativa multimodal pode criar algo baseado em mais de um tipo de entrada. Por exemplo, você pode falar, escrever ou enviar uma imagem para o Gemini AI do Google.
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A IA preditiva é treinada com base em dados passados para fazer suposições informadas sobre o futuro. Como a IA preditiva não precisa aprender coisas como padrões de fala, ela normalmente usa modelos de treinamento menores do que a IA generativa. Os modelos preditivos de IA são frequentemente treinados para realizar uma tarefa específica, como prever quem tem maior probabilidade de comprar um determinado produto. Isso significa que os modelos de IA preditiva são geralmente menores e podem caber em um dispositivo, ao contrário da IA generativa, que normalmente requer uma conexão com a Internet para acessar servidores de dados que são grandes demais para caber em um único laptop.
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Embora os conjuntos de dados específicos possam tornar a IA preditiva menos propensa a erros, a IA preditiva é apenas isso: uma previsão do que pode acontecer. Embora a IA preditiva tenda a produzir melhores resultados do que uma estimativa aleatória, em casos de uso ela é implementada com o entendimento de que é apenas uma estimativa.
A IA generativa, por outro lado, requer intervenção humana para procurar erros como imprecisões factuais, linguagem escrita estranha ou erros na geração de imagens, como pessoas com sete dedos.
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A IA generativa e a IA preditiva são programas de aprendizagem automática, mas a IA generativa destina-se a criar algo novo onde a IA preditiva é desenvolvida para analisar dados existentes para melhor estimar potenciais padrões futuros.
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