Humanizando a IA: Dados humanos reais para gerar e prever o sucesso real da inovação

Humanizando a IA: Dados humanos reais para gerar e prever o sucesso real da inovação explora a importância de usar dados humanos reais para treinar modelos de IA para o sucesso da inovação. A IA apresenta uma oportunidade de melhorar a velocidade e, potencialmente, a taxa de sucesso de inovações, e a forma como fazemos isso determinará o nosso sucesso.

Os cérebros são como esponjas, eles absorvem aquilo a que são expostos, e a IA não é diferente. O desenvolvimento da IA requer dados, e a qualidade dos dados determina a qualidade do modelo de IA. Há duas formas principais de aprendizado para modelos de IA: aprendizado supervisionado, em que um ser humano ensina à IA o que aprender, e aprendizado autossupervisionado, em que a IA é alimentada com uma grande quantidade de texto para gerar previsões.

É mais provável que as ideias de novos produtos sejam bem-sucedidas se as fases de ideação e avaliação estiverem fundamentadas em dados que reflitam as necessidades e os desejos intrinsecamente humanos dos consumidores. Esses dados precisam ser atemporais ou, no mínimo, atualizados. Como os dados são fundamentais para a IA, o Humanizando a IA começa explicando como os dados de treinamento determinam a precisão do modelo.

Por esse motivo, os modelos de IA prontos para uso têm suas limitações, pois o que é necessário são dados reais do consumidor para gerar e prever melhores inovações. A Ipsos, por exemplo, usa reações humanas a novos conceitos de produtos para treinar modelos de IA para avaliação de conceitos.

A humanização da IA exige o uso de dados humanos reais para entender e prever melhor o comportamento humano real. Ao incorporar dados relevantes, representativos e atemporais, os modelos de IA podem ser mais precisos e eficazes para impulsionar o sucesso da inovação.

Principais conclusões

1. A qualidade dos dados de treinamento é crucial para a criação de modelos inteligentes de IA. Os dados precisam ser relevantes, representativos e atemporais.
2. Os modelos de IA prontos para uso, como os modelos de linguagem ampla (LLMs), podem ter limitações para capturar a essência do comportamento e das necessidades humanas reais. Humanizar a IA treinando-a com dados reais do consumidor pode levar a um maior sucesso da inovação.
3. A IA generativa pode ser usada na fase de ideação da inovação para desenvolver novas ideias de produtos, enquanto a IA analítica pode ser usada na fase de avaliação para prever o potencial de mercado.
4. Dados humanos reais, incluindo reações de consumidores e respostas literais, podem ser usados para treinar modelos de IA e melhorar sua precisão na previsão do sucesso da inovação.