Tecnologia permite combinar texto, imagem e áudio para criar soluções mais eficientes em diversos setores
A inteligência artificial (IA) multimodal está abrindo novas possibilidades de interação entre humanos e sistemas, oferecendo uma forma integrada de processar diferentes tipos de dados. Essa nova forma de comunicação, que combina texto, imagens e áudio, está permitindo que empresas acelerem processos, melhorem o atendimento ao cliente e até implementem diagnósticos médicos mais precisos.
Um estudo da McKinsey aponta que a adoção de tecnologias de IA avançada, como a IA multimodal, já gerou um aumento de 20% na eficiência em setores como saúde, serviços financeiros e comércio eletrônico. O estudo sugere que essa tecnologia continuará sendo um diferencial competitivo nos próximos anos, impulsionando inovações nas empresas.
Alan Nicolas, especialista em inteligência artificial para negócios e fundador da Academia Lendár[IA], a IA multimodal é uma ferramenta de automação e uma revolução na maneira como dados são compreendidos. “Empresas que investem nesse tipo de inteligência artificial estão transformando o modo como tomam decisões. Ao integrar diferentes dados, elas conseguem gerar conhecimentos mais profundos e precisos, o que impacta diretamente em resultados financeiros e na experiência do cliente”, afirma.
Usos diversos da IA multimodal
A inteligência artificial multimodal é uma tecnologia que combina dados de diferentes fontes para criar sistemas mais inteligentes e capazes de interpretar e responder a múltiplas formas de comunicação humana ao mesmo tempo. Porém, a aplicação da IA multimodal vai além da automação de processos.
Empresas estão utilizando essa tecnologia para criar sistemas de atendimento ao cliente mais inteligentes, capazes de interpretar linguagem verbal e visual simultaneamente. Isso significa que, em vez de depender exclusivamente de texto, os sistemas conseguem analisar fotos e sons para fornecer soluções mais rápidas e completas.
No setor de saúde, a IA multimodal está sendo usada para cruzar dados de exames de imagem com históricos médicos em formato de texto, melhorando a precisão de diagnósticos e tratamentos. “Essa integração tem o potencial de red
Imagem de Vicki Hamilton por Pixabay