O Futuro da Automação: Introdução aos Large Action Models (LAMs)
Na velocidade da era digital, e já depois de acharmos que automatizamos muitas coisas, automação se ergue como um gigante adormecido, pronto para transformar profundamente a sociedade como a conhecemos.
E nesse cenário, surge uma nova força motriz para isso: os Large Action Models (LAMs), modelos de linguagem de inteligência artificial (IA) de última geração, com potencial para transformar diversos setores e moldar o futuro da automação.
À medida que a tecnologia evolui, a capacidade das máquinas de não apenas entender, mas também agir de maneira autônoma e inteligente tem sido o Santo Graal da automação.
O que são LAMs (Large Action Models)?
Os Large Action Models (LAMs) são sistemas avançados de inteligência artificial projetados para executar tarefas autonomamente, auxiliando humanos na realização de seus objetivos sem necessidade de supervisão.
Recentemente, esses modelos ganharam notoriedade com o lançamento do R1, um dispositivo de inteligência artificial desenvolvido pela Rabbit.
O R1 funciona com o sistema operacional Rabbit OS, que utiliza LAMs e oferece uma interface de usuário baseada em linguagem natural.
Este dispositivo se diferencia por sua simplicidade: conta com uma tela, um microfone integrado, uma câmera que gira e um botão analógico utilizado para ativar interações com a IA.
Ao contrário dos smartphones convencionais, o R1 não possui aplicativos tradicionais, optando por uma interface que prioriza o controle por voz, tornando a experiência do usuário mais direta e intuitiva.
Os LAMs são sistemas de inteligência artificial que combinam a compreensão profunda de linguagem, típica dos modelos de processamento de linguagem natural (PLN), com a capacidade de executar ações complexas em ambientes digitais.
Isso significa que, ao contrário dos modelos de IA tradicionais, que se limitam a gerar respostas textuais ou realizar tarefas simples, os LAMs podem realizar ações mais complexas, como escrever códigos, organizar dados e operar interfaces de software.
Funcionamento dos Modelos de Ação em Larga Escala (LAMs)
O funcionamento dos LAMs se baseia na integração entre a compreensão linguística e a execução prática.
Por exemplo, ao receber o comando “organize minha agenda para a próxima semana”, um LAM pode interagir diretamente com calendários digitais, programar compromissos e até sugerir a melhor logística para os eventos, tudo sem intervenção humana direta.
Os LAMs aplicam a técnica de programação neuro-simbólica para decifrar as interações estruturadas entre humanos e computadores em diversos aplicativos.
Esta metodologia da inteligência artificial combina elementos das redes neurais, que são inspiradas pela arquitetura cerebral, com aspectos da inteligência artificial simbólica, focada em lógica e símbolos. Essa fusão de técnicas ajuda os LAMs a capturar e modelar as complexas relações entre as intenções dos usuários e as ações executadas.
Adicionalmente, os LAMs são projetados para facilitar a execução de tarefas através de um profundo entendimento sobre as interfaces de usuário.
Durante o treinamento, estes modelos são expostos a uma vasta gama de interfaces de websites e aplicativos, aprendendo sobre suas características e funcionamento.
Uma estratégia central no treinamento dos LAMs é a “aprendizagem por demonstração”, onde o modelo observa e analisa como os usuários interagem com interfaces digitais — como o acionamento de botões ou a inserção de informações — e replica essas ações de forma precisa.
Esse método permite que os LAMs acumulem conhecimento prático a partir dos exemplos mostrados pelos usuários, adaptando-se continuamente a novos contextos e expandindo sua capacidade de gerenciar uma diversidade de tarefas.
Diferenças entre LAMs e LLMs
Os Modelos de Ação em Larga Escala (LAMs) e os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) apresentam diferenças em seus propósitos e capacidades.
LLMs são habilidosos na criação de texto a partir de instruções dadas, enquanto LAMs se especializam em interpretar ações e em coordenar sequências de ações para atingir metas específicas.
No cenário atual, os LLMs são competentes para compreender e produzir texto em linguagem natural, entretanto, eles não são necessariamente adaptados para a execução de tarefas específicas.
Por exemplo, podem identificar o melhor voo para escolher, mas a ação de reservar o voo no site da companhia aérea ainda precisa ser feita pelo usuário.
Em contraste, os LAMs são projetados para ir além da compreensão linguística.
Eles agem com base nesse entendimento, capazes de agendar compromissos, efetuar reservas ou completar formulários por meio de interações com aplicativos ou sistemas.
Adaptados especialmente para discernir as intenções humanas, os LAMs se mostram ideais para interações que requerem a conclusão efetiva de tarefas.
Enquanto os LLMs primam pela utilização de arquiteturas de redes neurais dedicadas ao processamento de linguagem, os LAMs frequentemente empregam métodos híbridos que mesclam essas redes a técnicas de raciocínio simbólico ou algoritmos de planejamento.
Essa combinação permite que os LAMs não só entendam o contexto linguístico, mas também as estruturas de ação necessárias para executar tarefas de forma eficaz.
Aplicações Comerciais dos Modelos de Ação em Larga Escala (LAMs)
Os Modelos de Ação em Larga Escala oferecem um potencial significativo para transformar uma variedade de aplicações comerciais em diversos setores.
Aqui estão alguns exemplos de como a tecnologia LAM pode ser utilizada:
Assistência Virtual e Apoio ao Cliente
Os LAMs podem ser a espinha dorsal na criação de assistentes virtuais sofisticados que fazem mais do que apenas responder a perguntas de clientes.
Eles são capazes de executar ações representativas, agindo diretamente em tarefas designadas, o que amplia a eficácia do atendimento ao cliente.
Automatização de Processos Organizacionais
Os LAMs têm a capacidade de simplificar processos que são tradicionalmente repetitivos e demorados, como a entrada de dados, o manuseio de documentos ou a administração de inventários.
Utilizando comandos de voz, por exemplo, é possível completar rapidamente formulários repetitivos, o que gera economias de tempo e custos.
Além disso, os avanços tecnológicos em reconhecimento de voz contribuem para uma maior precisão e redução de erros.
Varejo e Serviço ao Cliente
Utilizando análises de histórico de compras, preferências e comportamentos dos clientes, os LAMs podem fornecer recomendações personalizadas.
Eles são capazes de sugerir produtos ou promoções baseadas em compras anteriores enquanto os clientes navegam pelas lojas.
Avaliando continuamente as reações e feedbacks dos consumidores, os LAMs identificam oportunidades de melhoria e respondem a questões dos clientes em tempo real, potencializando a satisfação do cliente e aumentando a receita das lojas.
Estes casos de uso ilustram como os Modelos de Ação em Larga Escala podem ser estrategicamente aplicados para otimizar operações e enriquecer as experiências dos clientes em diversos setores.
Os Desafios e o Futuro dos LAMs
Os Modelos de Ação em Larga Escala são categorizados dentro do espectro mais amplo da Inteligência Artificial Generativa, e representam um salto evolutivo em relação aos tradicionais Modelos de Linguagem de Grande Escala.
Um exemplo inicial de tal inovação é o dispositivo R1, criado pela empresa Rabbit, que se caracteriza por ser um computador AI compacto, intuitivo e eficiente.
Este dispositivo simplificado é capaz de executar uma ampla variedade de tarefas complexas com uma eficácia que imita a ação humana.
Se isso representa apenas o início, quais possibilidades nos aguardam à medida que os LAMs forem mais detalhadamente definidos e utilizados?
Espera-se que eles evoluam para se tornarem assistentes extremamente precisos e úteis. Contudo, a ideia de conceder autonomia completa a esses sistemas ainda suscita preocupações.
Por exemplo, há dúvidas sobre sua capacidade de tomar decisões críticas de forma independente.
Assim, a participação e supervisão humanas continuam sendo fundamentais no processo de design e ajuste dos LAMs.
Os LAMs estão bem posicionados para se tornarem uma das tecnologias de IA mais influentes.
Com o aprimoramento contínuo em compreender as intenções humanas e executar tarefas, eles prometem melhorar significativamente a automação de atividades complexas em variados setores.
Esse avanço não se limita apenas a tarefas administrativas diárias, mas estende-se a decisões complexas e resoluções de problemas.
Em suma, o futuro dos LAMs parece destinado a transformar radicalmente como interagimos com a tecnologia, aumentando a automação, a produtividade e a conveniência no cotidiano.
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Autor deste Artigo: Edgar Crespo, Founder e CEO da Target.
Revisão: Paulo Florêncio, Diretor Comercial da Target
