Na inteligência artificial, os Large Language Models (LLMs) são modelos de linguagem de grande escala que são treinados em enormes quantidades de dados textuais usando técnicas de aprendizado de máquina. Esses modelos são capazes de gerar frases, responder perguntas e “entender” o significado semântico das palavras. O ChatGPT, ferramenta que conhecemos recentemente, é um exemplo de LLMs, no qual o processo de treinamento envolveu alimentar o modelo com milhões de exemplos de texto e permitir que ele aprendesse a relação entre palavras, frases e ideias.
Como sabemos, o gerenciamento de redes sociais é uma parte fundamental da estratégia de marketing de uma empresa. Ele permite que as partes se conectem com seu público, aumentem sua visibilidade e gerenciem sua reputação online. Além disso, o gerenciamento de redes sociais pode ajudar as empresas a entender melhor seu público, melhorar o engajamento e fornecer um adequado atendimento ao cliente. Tendo em vista o potencial dos LLMs e o papel das redes, diversas soluções surgem com o poder de aumentar a eficácia das atividades.
Com esse tipo de ferramenta, ganhamos o poder de analisar grandes quantidades de dados textuais gerados nas redes sociais, incluindo informações de interação, engajamento e demografia dos usuários. Isso pode ajudar as empresas a entender melhor seu público-alvo, identificar tendências e padrões de comportamento, além de adaptar sua estratégia de marketing condizente. Os LLMs também permitem monitoramento do que está sendo dito sobre uma empresa, marca ou produto nas redes sociais. Isso pode ajudar as empresas a detectar rapidamente feedback negativo e positivo, além de responder apropriadamente para proteger sua reputação e manter seus clientes satisfeitos.
A aplicação mais comum ainda são os chatbots, os quais podem interagir com os usuários nas redes sociais, fornecer informações, responder a perguntas e ajudar com problemas técnicos. Isso pode ajudar a melhorar a experiência do usuário e fornecer um atendimento ao cliente mais eficiente. Por outro lado, podemos utilizar o ChatGPT para gerar conteúdo nas redes sociais, incluindo posts, propagandas e copy. Isso pode ajudar as empresas a criar conteúdo de qualidade rapidamente e economizar tempo e recursos.
Uma outra aplicação interessante de inteligência artificial é a personalização da experiência nas redes sociais, mostrando conteúdo relevante com base nas preferências e interesses. Isso pode melhorar a satisfação do consumidor e usuário, além de aumentar o engajamento nas redes sociais, situação perseguida por grandes, médias e pequenas empresas.
Mesmo com os notáveis avanços no desenvolvimento e pesquisa dos LLMs, e com a qualidade de suas aplicações, ainda há vários, e críticos, problemas a serem resolvidos. O ChatGPT, como um exemplo de LLMs, é um modelo de linguagem treinado com base em uma grande quantidade de dados e pode ser capaz de responder a uma ampla variedade de perguntas, mas nem sempre tem a capacidade de fornecer respostas precisas ou completas. A neutralidade também é um fator crítico, pois se o conjunto de dados utilizados para treinar o modelo contém preconceitos ou ideologias, esses vieses podem ser refletidos nas respostas do ChatGPT, o que torna o modelo parcial e enviesado.
As respostas e decisões tomadas através dos LLMs, em sua maioria, podem ser muito úteis e corretas, mas os LLMs são altamente dependentes dos dados e informações que foram alimentados em seu treinamento, podendo ter limitações ou deficiências em sua compreensão. Por exemplo, lidar com sarcasmo e ironia é uma tarefa extremamente difícil para um LLMs geral, como o ChatGPT.
Nesse ponto, o serviço é capaz de entender o significado literal das palavras, mas não necessariamente pode compreender o contexto social e cultural. Com investimentos em pesquisa e na evolução de hardware, a perspectiva é que os LLMs e suas aplicações derivadas, como o ChatGPT, venham a se popularizar, consumindo menos recursos computacionais e tendo cada vez mais qualidade na execução de tarefas. No entanto, é importante sempre estar consciente das limitações e garantir que essas tecnologias sejam utilizadas de forma ética e responsável.
A inteligência artificial, como os LLMs e ChatGPT, poderão, futuramente, “roubar” os empregos? A resposta é sim, mas ainda depende do ponto de vista e da tarefa executada. Desde que a tecnologia surgiu no processo de industrialização, as automações tomaram lugar no trabalho humano, principalmente em tarefas consideradas repetitivas.
Por fim, o que vem ficando cada vez mais claro é a suma importância na adaptação das pessoas às mudanças tecnológicas assim como a qualificação para tirar proveito dessa evolução. Afinal, um profissional não será substituído por uma ferramenta como o ChatGPT, mas será substituído por outro profissional que saiba tirar proveito do ChatGPT.
