Determinando qual abordagem de IA generativa é adequada para sua equipe de marketing: ferramentas públicas versus proprietárias versus ferramentas empresariais

Uma pesquisa recente da Gartner revelou que 70% dos líderes executivos estão explorando soluções generativas de IA, com 19% já em modo piloto ou de produção. Com investimentos em IA generativa focados principalmente na criação de conteúdo e na experiência do cliente, os CMOs têm um grande interesse em identificar como a tecnologia de IA generativa será ou não integrada ao roteiro empresarial.

Quando se trata de criação de conteúdo gerado por IA, existem três caminhos principais de adoção que as marcas podem seguir: usar ferramentas públicas, construir ferramentas proprietárias ou aproveitar ferramentas empresariais. Cada opção oferece vantagens e desvantagens exclusivas. Neste guia, sintetizamos os prós e os contras de cada um para ajudá-lo a determinar a melhor opção para os requisitos, orçamento e capacidades técnicas da sua marca.

Vamos mergulhar.

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Opção 1: ferramentas públicas de IA generativa

Ferramentas públicas, como ChatGPT e Bard do Google, fornecem acesso aberto a modelos de IA generativos pré-treinados. Essas ferramentas permitem que os usuários gerem conteúdo por meio de uma interface conversacional não estruturada.

Vantagens das ferramentas públicas de IA generativa

1. Maneira rápida e barata de criar conteúdo: Ferramentas públicas de IA como Bard e ChatGPT fornecem um método conveniente e econômico para gerar conteúdo. Isso economiza tempo e dinheiro valiosos para as empresas, automatizando o processo de criação de conteúdo.
2. Sintetiza informações e interpreta instruções de estilo: essas soluções de IA podem resumir e revisar com eficácia o texto, compreendendo as instruções de estilo. Eles podem analisar e combinar informações de diversas fontes, criando esboços ou esboços coesos e bem estruturados.
3. Gera temas, tópicos e ideias para novos conteúdos: com as instruções certas, as soluções públicas de IA podem gerar ideias novas e inovadoras para a criação de conteúdo. Isso pode ser particularmente útil para empresas que buscam diversificar suas estratégias de marketing de conteúdo.
4. Cria novo conteúdo para tarefas simples de redação: Ferramentas públicas de IA podem ser utilizadas para gerar rapidamente conteúdo para tarefas que exigem redação direta. Isso pode ajudar as empresas a atender com eficiência às suas demandas de criação de conteúdo.
5. Otimiza conteúdo visual e baseado em texto: modelos de IA como ChatGPT e Bard podem ajudar na otimização de conteúdo visual e baseado em texto. Seja refinando o conteúdo escrito ou melhorando os elementos visuais, essas ferramentas podem aprimorar ou revisar os materiais de marketing existentes de uma empresa.

Desvantagens das ferramentas públicas de IA generativa

1. Desafiador dimensionar, monitorar e simplificar o uso entre os membros da equipe: gerenciar o uso de soluções públicas de IA pode ser difícil, especialmente quando vários membros da equipe estão envolvidos. É um desafio manter a consistência, acompanhar as contribuições individuais e garantir que todos sigam os mesmos padrões.
2. Potencial para gerar informações falsas: Os modelos públicos de IA, embora poderosos, podem ocasionalmente gerar informações imprecisas ou falsas. As empresas precisam analisar cuidadosamente e verificar os fatos produzidos para evitar a divulgação de informações incorretas ou enganosas.
3. Questões de propriedade intelectual e direitos autorais: As ferramentas públicas de IA dependem de modelos pré-treinados, o que pode levantar preocupações em relação à propriedade intelectual e aos direitos autorais. Primeiro, porque os modelos podem ter sido treinados em material protegido por direitos autorais de terceiros. Segundo, porque qualquer informação inserida na ferramenta pode ser armazenada ou ingerida nos dados de treinamento do modelo, expondo assim materiais e dados confidenciais da marca. As empresas devem ser cautelosas ao usar essas ferramentas para garantir a conformidade com as leis de direitos autorais e evitar complicações legais.
4. IA treinada em dados desatualizados ou limitados: As soluções públicas de IA podem ser treinadas em conjuntos de dados desatualizados ou limitados, o que pode afetar a precisão e a relevância do conteúdo gerado. Isso pode tornar difícil manter conteúdo atualizado e de alta qualidade para empresas que exigem informações atuais e precisas.
5. Potencial reforço de parcialidade, preconceito e desinformação: Os modelos públicos de IA aprendem com os dados em que são treinados, o que pode incluir conteúdo tendencioso ou preconceituoso. O uso não controlado dessas ferramentas pode exacerbar inadvertidamente preconceitos, preconceitos e desinformação existentes nos dados de treinamento, levando a resultados distorcidos ou problemáticos.

Embora as soluções públicas ofereçam geração de conteúdo rápida e econômica, elas apresentam desafios relacionados à escalabilidade, precisão e segurança.

Opção 2: Ferramentas proprietárias de IA generativa

Ferramentas proprietárias são desenvolvidas, pertencentes e mantidas pela sua empresa para atender às suas necessidades específicas. Esta pode ser uma boa opção se você tiver casos de uso exclusivos ou precisar de mais controle sobre os dados de treinamento e desenvolvimento dos seus modelos de IA.

Vantagens das ferramentas proprietárias de IA generativa

1. Hiperpersonalizado para suas necessidades comerciais específicas: ferramentas proprietárias de IA podem ser adaptadas com precisão para atender aos requisitos exclusivos de sua empresa. Essa personalização garante que os modelos de IA sejam otimizados para seus fluxos de trabalho, processos e dados específicos, levando a resultados mais precisos e eficientes.
2. Maior controle e proteção sobre a tecnologia de IA subjacente: Ao usar ferramentas proprietárias de IA, sua empresa mantém controle total sobre a tecnologia. Esse controle permite proteger dados confidenciais, informações confidenciais e segredos comerciais, reduzindo o risco de vazamento ou uso indevido.
3. Maior vantagem competitiva com direitos de propriedade intelectual (PI): Ao desenvolver ferramentas proprietárias de IA, sua empresa ganha direitos de PI. Esta propriedade dá-lhe uma vantagem competitiva significativa, uma vez que proíbe outros de utilizarem ou replicarem a sua tecnologia de IA, melhorando a sua posição no mercado.
4. Capacidade de incorporar conhecimentos de domínio/dados ou conteúdo proprietários em modelos: As ferramentas proprietárias de IA permitem que você aproveite o conhecimento de domínio e os dados proprietários da sua empresa para aumentar a precisão e a relevância dos modelos. Ao incorporar conhecimento interno e conteúdo exclusivo, você pode obter resultados mais personalizados e específicos da empresa.

Desvantagens das ferramentas proprietárias de IA generativa

1. Potencial limitado para se beneficiar da colaboração, do compartilhamento de conhecimento e dos avanços orientados pela comunidade: ao usar ferramentas proprietárias de IA, você perde a natureza colaborativa dos ecossistemas de IA de código aberto. Talvez você não consiga aproveitar a inteligência coletiva, o compartilhamento de conhecimento e os avanços impulsionados pela comunidade mais ampla de IA.
2. Custos significativamente mais elevados, incluindo taxas de desenvolvimento iniciais e manutenção contínua: O desenvolvimento e a manutenção de ferramentas proprietárias de IA podem ser dispendiosos. Estas despesas incluem taxas iniciais de desenvolvimento, que exigem um investimento substancial, bem como custos de manutenção contínua. É essencial avaliar cuidadosamente se os benefícios superam as despesas.
3. Flexibilidade e escalabilidade limitadas com algoritmos difíceis de modificar e incapacidade de integração com outros sistemas: soluções proprietárias de IA podem ter flexibilidade e escalabilidade restritas. Algoritmos personalizados podem ser difíceis de modificar ou adaptar, limitando sua capacidade de responder rapidamente à evolução das necessidades de negócios. Além disso, a integração de ferramentas proprietárias de IA com outros sistemas pode ser complexa, dificultando a interoperabilidade perfeita.
4. Requer um volume extremamente alto de dados e tempo de treinamento: o treinamento de modelos proprietários de IA geralmente exige uma quantidade significativa de dados de treinamento de alta qualidade, cuja coleta e curadoria pode consumir muito tempo e recursos. Pode levar mais tempo para alcançar resultados significativos em comparação com a utilização de modelos pré-treinados ou o aproveitamento de conjuntos de dados maiores disponíveis em alternativas de código aberto.

As ferramentas proprietárias de IA oferecem hiperpersonalização, controle, proteção e vantagem competitiva, ao mesmo tempo que incorrem em custos mais elevados e limitações no potencial colaborativo, flexibilidade, escalabilidade e requisitos de treinamento.

Opção 3: soluções empresariais de IA

Ferramentas empresariais, como o ATOMM da Skyword, são projetadas para atender organizações de grande porte com necessidades complexas de marketing. Essas ferramentas oferecem recursos de IA generativos específicos para tarefas em uma interface mais segura e controlada.

Vantagens das ferramentas de IA generativas empresariais

1. Criação de conteúdo em escala com mais controle de qualidade: As soluções empresariais de IA permitem que organizações de grande escala criem conteúdo de forma eficiente, ao mesmo tempo que ajudam a garantir que o conteúdo seja produzido de forma consistente e que atenda aos requisitos da organização.
2. A otimização da solução e o desenvolvimento contínuo são feitos para você : com soluções empresariais de IA, as empresas podem contar com a experiência do provedor de soluções para otimizar e aprimorar continuamente as ferramentas de IA. Isso evita que a organização invista tempo e recursos no gerenciamento da tecnologia por conta própria, permitindo que ela se concentre nas atividades comerciais principais.
3. Eficiência de tempo, custo e recursos: a implementação de soluções empresariais de IA pode resultar em economias significativas de tempo, custo e recursos para as organizações. Ao automatizar tarefas repetitivas e simplificar fluxos de trabalho, as empresas podem alocar os seus recursos de forma mais eficiente, reduzir custos e libertar tempo para iniciativas mais estratégicas.
4. Integração com ferramentas e fluxos de trabalho existentes: As soluções empresariais de IA normalmente são acessíveis em ferramentas empresariais existentes ou projetadas para integração com ferramentas e fluxos de trabalho existentes. Isso permite um processo de adoção e implementação mais rápido.
5. Mais seguras que as ferramentas públicas de IA: as soluções empresariais de IA priorizam recursos de segurança robustos, proporcionando às organizações um nível mais alto de proteção de dados em comparação com as ferramentas públicas de IA. Isto minimiza o risco de violações de dados e garante a conformidade com as regulamentações do setor, protegendo informações confidenciais.

Desvantagens das ferramentas de IA generativa empresarial

1. A qualidade e a confiabilidade dependem do fornecedor: A qualidade e a confiabilidade das soluções empresariais de IA podem variar dependendo do fornecedor escolhido. É essencial avaliar minuciosamente o conhecimento do fornecedor, as políticas de segurança de IA e a experiência com os casos de uso de aplicativos da sua marca.
2. Preocupações com a qualidade dos dados: A eficácia das soluções empresariais de IA depende fortemente da qualidade dos dados utilizados. Se as fontes de dados do provedor não forem confiáveis ​​ou estiverem desatualizadas, isso poderá impactar negativamente a precisão e a confiabilidade do conteúdo gerado. As empresas devem garantir que o fornecedor tenha práticas robustas de qualidade de dados em vigor.
3. Custo do investimento inicial e integração: a implementação de soluções empresariais de IA geralmente requer algum investimento inicial em termos de taxas de licenciamento, hardware e treinamento. Além disso, o processo de integração pode envolver uma curva de aprendizagem para os funcionários, o que pode impactar temporariamente a produtividade. As organizações precisam avaliar cuidadosamente as implicações em termos de custos e avaliar o retorno do investimento antes de se comprometerem com tais soluções.
4. Podem ser complexas e difíceis de operacionalizar: As soluções empresariais de IA, devido à sua complexidade, podem ser difíceis de operacionalizar. Eles podem exigir conhecimento especializado ou recursos dedicados para configurar, implantar e manter com eficácia. As organizações precisam de considerar as suas capacidades internas e potenciais lacunas de recursos antes de adotarem estas soluções.

Essas ferramentas exigem uma seleção cuidadosa de fornecedores confiáveis ​​e a consideração da qualidade dos dados e das complexidades operacionais.

Aqui na Skyword, oferecemos suporte a clientes de marketing de marca com ATOMM, um mecanismo generativo de IA projetado especificamente para marketing de conteúdo. ATOMM utiliza os mais recentes modelos GPT para transformar conteúdo original criado por humanos em novos ativos personalizados para diferentes públicos e canais.

Nosso aplicativo mitiga os riscos de IA generativa, combinando IA com a contribuição humana para produzir conteúdo original, confiável e diferenciado. As verificações gramaticais, de estilo e de plágio são automatizadas, seguidas de revisão editorial humana para manter a reputação da sua marca.

Através de uma API segura, garantimos a privacidade e a confidencialidade das suas informações proprietárias. Seus dados nunca são armazenados, expostos ou ingeridos em modelos de treinamento de IA.

Em última análise, a escolha do caminho a seguir pode não ser singular ou linear. Com ferramentas públicas que oferecem conveniência e economia, ferramentas proprietárias que oferecem personalização e controle, e soluções empresariais que oferecem escalabilidade e eficiência, a decisão certa pode ser buscar uma abordagem completa, algumas ou uma abordagem híbrida. À medida que o cenário continua a evoluir, é crucial manter-se informado, reservar orçamento para soluções piloto e ser absolutamente claro quanto aos requisitos, orçamento, prioridades e capacidades técnicas da sua marca.

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