O documento aborda a importância da inteligência artificial (IA) e sua relação com dados para impulsionar a produtividade na indústria. Apresenta casos de sucesso na aplicação de IA, como na Toyota e em call centers, destacando benefícios e desafios éticos e técnicos. Também discute técnicas como prompt engineering e a necessidade de bancos de dados vetoriais para otimizar o uso da IA.

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Preparando e
Processando Dados
para Inteligência
Artificial
Leo Naressi
// Tech & Dados

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Agenda
1. Introdução: A IA e o futuro da Indústria
2. Como a IA se alimenta de dados?
3. Processos e tecnologias de dados para IA
4. Agentes de Inteligência Artificial
5. Para não esquecer

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IA e o futuro da Indústria
Sociedade

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Impacto
econômico
da IA é
imenso.
Em todas as
áreas da
sociedade.

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A adoção já
começou
IA Generativa
(GenAI)
+ IA Preditiva

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Quem não quer
mais produtividade
na indústria, não é?

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Benefícios da IA já
começam a ser
percebidos como
importantes na
Indústria, mas,
falta de
conhecimento e
dificuldades
técnicas impedem
a adoção
Fonte: 2024 The State of AI in Manufacturing - rootstock

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Apesar dos desafios,
potencial de retorno
em 2+ anos inclui
produtividade, corte
de custos e
aumento na receita

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Estudo de Caso:
Toyota acelera
prototipação de
carros otimizando
design com GenAI
para atingir os
requisitos de
engenharia
https://pressroom.toyota.com/toyota-research-institute-unveils-new-generative-ai-technique-for-vehicle-design/

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Estudo de Caso:
Otimizar o feed
de produtos
para campanhas
de e-commerce
com IA gera
+83% de receita
https://www.fifty-five.com/case-study/optimizing-product-feed-data-with-generative-ai

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Estudo de Caso:
Call Center
reduz 50% do
tempo de
atendimento
com GenAI
https://www.bcg.com/publications/2023/maximizing-the-potential-of-generative-ai

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Estudo de Caso:
Ferramenta de
geração de
conteúdo e peças
criativas para
campanhas
otimiza
produtividade,
eficiência e
resultados
https://trypencil.com
Velocidade
Tempo de
entrega
Escala
Anúncios por
projeto
Qualidade
% anúncios
aprovados
Resultados
Retorno x
Baseline
Custo
Produção de
anúncios
>40k anúncios
1.6-6x mais rápido 93% score
CreativeX
+151% ROAS 30-50% menor
custo de produção

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Mas, nem tudo
são flores (ou
dólares)… Vieses e
preconceitos em
escala
Privacidade e
Segurança
Alucinação e
erros da IA
Custo Ambiental
Propriedade
intelectual
Desemprego
Integração de
tecnologias e
dados
Problemas
regulatórios e
legais

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..e nem
tudo
parece
Inteligência

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Por isso, precisamos
gerenciar e “domar” a IA
para entregar resultados e
agir responsavelmente

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Antes que seja tarde
demais…

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Como domar a IA?
Técnicas paras evoluir o entendimento e a inteligência para casos e
contextos específicos
OTIMIZAR

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Modelos de IA e
LLM respondem
a partir dos
dados que
foram treinados
Dados / Internet IA / LLM
Treinamento
Prompt /
Comando
+ Contexto
Resposta!

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O que podemos
fazer para
melhorar a
resposta?
Dados / Internet IA / LLM
Treinamento
Resposta!
Treinar com dados
melhores Prompt /
Comando
+ Contexto
Fornecer mais
contexto
Melhorar nossas
instruções

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Técnicas para evoluir ou adaptar modelos de IA / LLM
Consultas mais estruturadas
Instruções mais detalhadas e com
abordagens metodológicas para guiar
a execução das respostas
● Definir personas ou papéis
● Condições lógicas
● passo-a-passo para tarefas
● Etapas de validação
● fornecer exemplos (few-shot,
chain-of-thought)
● formato de saída
● Encadeamento de prompts
Treino especializado
Re-treinamento dos modelos com
conjuntos de dados específicos, tanto
de conteúdo quanto de pares de
prompts e respostas
● Base de dados de conhecimento
específicos (jurídico, produto,
região, etc)
● Conteúdo em determinado
estilos
● Modelos mais leves e mais
especializados
● Propriedade intelectual
controlada
Extensão dos Modelos Gerais
Pesquisa e contextualização dinâmica
a partir dos prompts para direcionar
os modelos pré-treinados
● Grounding: Embasar respostas
com fornecimentos de dados
factuais
● Afunilar temas ou contextos de
interesse com conteúdo para
não divagar
● Personalizar respostas de
acordo com dados do solicitante
Prompt Engineering
Engenharia de Prompt, Prompt Design
Fine-Tuning
Ajuste-fino nos modelos
RAG
Retrieval-Augmented Generation

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Técnicas para evoluir ou adaptar modelos de IA / LLM
Resposta
Prompts
Prompts e
Respostas
Melhorias
nos prompts
Pré-treino
geral
Treino
especializado
Modelo
IA / LLM
Modelo
IA / LLM
Dados
abertos /
internet
Dados privados
ou especializados
Modelo
IA / LLM
Prompts
Retriever
Prompt Engineering
Engenharia de Prompt, Prompt Design
Fine-Tuning
Ajuste-fino nos modelos
RAG
Retrieval-Augmented Generation
Dados privados
ou especializados
Resposta
Embedding /
Vetorização /
Bancos de
dados em
grafos e vetores
Incorpora
dados no
prompt
(Augmenting)
Consulta
dados
relevantes

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Quando usar?
● Fácil, ou simples de replicar
● Flexível, se adapta a cada consulta
de acordo com as necessidades
de cada usuário
● Acessível, não requer tecnologias
adicionais
● Baixo impacto computacional
● Precisão escalável
● Consistência e qualidade,
consolidação do conhecimento
● Adaptação máxima ao tema,
indústria, segmento, área de
conhecimento
● Menor tempo de atualização,
informações mais “frescas”
● Relevância: Menos alucinações,
mais fatos, referências diretas
● Eficiência na busca por respostas
contextuais e bem embasadas
● Limitado ao conteúdo já treinado
nos modelos
● Limitado nos formatos de entrega
de cada modelo / tecnologia
● Resultados variam de acordo com
a qualidade técnica dos prompts
● Alto impacto computacional e
ambiental
● Baixa velocidade de atualização
● Exige recursos e conhecimento de
tecnologia, IA, Machine Learning
● Exige grandes volumes dados para
treinar os modelos
● Envolve desenvolvimento,
machine learning, e programação
complexa
● Requer estruturas e formatos de
dados específicos para consultas
dinâmicas
● Médio impacto computacional
Prompt Engineering
Engenharia de Prompt, Prompt Design
Fine-Tuning
Ajuste-fino nos modelos
RAG
Retrieval-Augmented Generation

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Mas, peraí,
Vetorização?
Embedding?
WTF?
Dados privados
ou especializados
Embedding /
Vetorização /
Bancos de
dados em
grafos e vetores

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Novas estruturas
Falando de dados de um jeito que IA entende

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Processar conteúdo em
muitas dimensões
(texto, imagens,
atributos) significa
“entender” estas
dimensões e armazenar
de uma maneira que
possa ser pesquisada
com facilidade

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Uma pesquisa em um
banco de dados vetorial
pode encontrar com
facilidade documentos,
textos, imagens que
representam
determinado conceito

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Isso é especialmente
importante para IA
Generativa, pois
todas as referências
são úteis como
contexto de um
processo RAG ou de
Fine-Tuning

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Tecnologias
de bancos de
dados
vetoriais que
começam a
despontar
como
referências

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Bancos de dados vetoriais estão em alta popularidade e devem
ver um crescimento de dois dígitos nos próximos 3 anos

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MyDatAgent:
Criador de agentes
de dados para
análise e insights
Automatiza a
ingestão e
vetorização dos
dados, orquestração
de agentes e provê
uma interface
conversacional e
APIs
http://MyDatAgent.ai

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Para extrair real valor, precisamos ir além dos pilotos, escalar e
impactar o negócio

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Para não esquecer
Recapitulando

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Preparando e Processando Dados para
Inteligência Artificial
1. Modelos de IA/LLM aceleram produtividade e trazem benefícios mas também
carregam problemas como imprecisões, alucinações e dilemas éticos, sociais e
legais
2. Prompt Engineering, Fine-Tuning e RAG são técnicas que permitem aprimorar
os resultados obtidos com IA e mitigar problemas
3. Novas tecnologias e estruturas de dados como bases de dados vetoriais e
grafos são necessárias para alimentar e direcionar os modelos
4. Adquirir este conhecimento no time técnico irá permitir escalar os resultados
obtidos com IA para além dos pilotos e testes e impactar a rentabilidade do
negócio

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OBRIGADO(A)!
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