{"id":7819,"date":"2024-02-07T18:52:58","date_gmt":"2024-02-07T23:52:58","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=7819"},"modified":"2024-05-29T18:40:35","modified_gmt":"2024-05-29T23:40:35","slug":"aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/","title":{"rendered":"AI&amp;YOU #40: Gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG) na IA empresarial"},"content":{"rendered":"<p><strong><u>Estat\u00edsticas da semana:<\/u><\/strong><u> Taxa de crescimento anual de 37,3% nas ind\u00fastrias de IA de 2023 a 2030<\/u><\/p>\n\n\n<p>Na edi\u00e7\u00e3o desta semana, continuamos a nossa s\u00e9rie sobre \"Ligar os dados da sua empresa a um LLM como o ChatGPT\", analisando a Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (RAG).<\/p>\n\n\n<p>Iremos explorar alguns temas-chave, tais como:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Compreender a Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (RAG)<\/p><\/li><li><p>Aplica\u00e7\u00f5es do RAG nas empresas<\/p><\/li><li><p>Vantagens da integra\u00e7\u00e3o do RAG com os LLM da empresa<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p><strong>Tamb\u00e9m vamos mergulhar em algumas estat\u00edsticas importantes de IA para empresas e for\u00e7a de trabalho que voc\u00ea deve saber para 2024.<\/strong>\n\n\nNa Skim AI, reconhecemos o significativo retorno do investimento que a liga\u00e7\u00e3o de modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o aos seus dados oferece. A nossa equipa \u00e9 especializada em aconselhar e construir tais solu\u00e7\u00f5es para as empresas, de modo a reduzir custos, aumentar a escala e trazer conhecimentos aos decisores. Se estiver interessado em explorar como os LLMs podem melhorar as suas opera\u00e7\u00f5es comerciais, por exemplo, com suporte ao cliente personaliz\u00e1vel e agentes de FAQ, agentes de Linguagem Natural para SQL, agentes de marketing e agentes de capacita\u00e7\u00e3o de vendas, contacte-nos para uma consulta.\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#AI_YOU_40_Retrieval-Augmented_Generation_RAG_in_Enterprise_AI\" >AI&amp;YOU #40: Gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG) na IA empresarial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Understanding_Retrieval-Augmented_Generation_RAG\" >Compreender a Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (RAG)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Components_of_RAG\" >Componentes do RAG<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Applications_of_RAG_in_Enterprises\" >Aplica\u00e7\u00f5es do RAG nas empresas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Challenges_and_Considerations_in_Implementing_RAG\" >Desafios e considera\u00e7\u00f5es na implementa\u00e7\u00e3o das RAG<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Future_of_RAG_in_Enterprise_AI\" >O futuro das RAG na IA das empresas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#10_Enterprise_AI_Stats_to_Know_in_2024\" >10 estat\u00edsticas de IA empresarial para conhecer em 2024<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/aiyou-40-retrieval-augmented-generation-rag-in-enterprise-ai\/#Top_10_Consumer_and_Workforce_AI_Stats_for_2024\" >As 10 principais estat\u00edsticas de IA do consumidor e da for\u00e7a de trabalho para 2024<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_YOU_40_Retrieval-Augmented_Generation_RAG_in_Enterprise_AI\"><\/span><strong>AI&amp;YOU #40: Gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG) na IA empresarial<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nNo dom\u00ednio da intelig\u00eancia artificial, particularmente no \u00e2mbito das aplica\u00e7\u00f5es empresariais, a integra\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas como a Retrieval-Augmented Generation (RAG) est\u00e1 a inaugurar uma nova era de efici\u00eancia e precis\u00e3o. Como parte da nossa s\u00e9rie atual sobre <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/maximizar-o-potencial-do-negocio-como-integrar-os-sistemas-de-gestao-de-llms-com-os-dados-da-empresa\/\">ligar dados empresariais a modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLMs)<\/a>A compreens\u00e3o do papel e da funcionalidade do RAG torna-se fundamental.\n\n\nO RAG situa-se na intersec\u00e7\u00e3o de tecnologias inovadoras de IA e de aplica\u00e7\u00f5es comerciais pr\u00e1ticas. Representa uma evolu\u00e7\u00e3o significativa na forma como os sistemas de IA, especialmente os LLM, processam, recuperam e utilizam a informa\u00e7\u00e3o. No contexto das empresas que lidam com grandes quantidades de dados, o RAG oferece uma abordagem transformadora para lidar com tarefas de conhecimento intensivo, garantindo a entrega de informa\u00e7\u00f5es relevantes e actualizadas.\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_Retrieval-Augmented_Generation_RAG\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/recuperacao-geracao-aumentada-rag-na-empresa-ai\/\">Compreender a Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (RAG)<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nO RAG \u00e9 um mecanismo sofisticado de IA que melhora a funcionalidade dos LLMs atrav\u00e9s da integra\u00e7\u00e3o de um sistema de recupera\u00e7\u00e3o din\u00e2mico. Este sistema permite que os MMN acedam e utilizem fontes de dados externas e actualizadas, enriquecendo assim as suas respostas com um leque mais vasto de informa\u00e7\u00f5es.\n\n\nNo seu n\u00facleo, o RAG combina dois processos principais: a recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es relevantes de uma base de dados extensa e a gera\u00e7\u00e3o de uma resposta contextualmente enriquecida com base nesses dados recuperados. Inicialmente, o modelo efectua uma pesquisa sem\u00e2ntica numa base de dados estruturada, frequentemente conceptualizada como um espa\u00e7o vetorial. Esta base de dados vetorial \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o organizada de representa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas de v\u00e1rios pontos de dados, incluindo texto e outras formas de informa\u00e7\u00e3o. Algumas das bases de dados vectoriais mais populares incluem: <strong>Chroma, Pinecone, Weaviate, Faiss,<\/strong> e <strong>Qdrant.<\/strong>\n\n\nQuando o RAG recebe uma consulta, utiliza algoritmos avan\u00e7ados para navegar neste espa\u00e7o vetorial, identificando os dados mais relevantes em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 consulta. O mecanismo de recupera\u00e7\u00e3o foi concebido para compreender as rela\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas entre a consulta e o conte\u00fado da base de dados, garantindo que os dados seleccionados est\u00e3o contextualmente alinhados com a inten\u00e7\u00e3o da consulta.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/91e430f7-d9ce-4a16-b995-a1a9eec7603a.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Components_of_RAG\"><\/span>Componentes do RAG<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nO funcionamento do RAG pode ser entendido atrav\u00e9s das suas duas componentes principais:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Mecanismo de recupera\u00e7\u00e3o<\/strong>: Este componente \u00e9 respons\u00e1vel pela fase inicial do processo RAG. Envolve a pesquisa na base de dados vetorial de dados semanticamente relevantes para a consulta de entrada. Algoritmos sofisticados analisam as rela\u00e7\u00f5es entre a consulta e o conte\u00fado da base de dados para identificar a informa\u00e7\u00e3o mais adequada e a resposta mais exacta para a gera\u00e7\u00e3o da resposta.<\/p><\/li><li><p><strong>Processamento de linguagem natural (PNL)<\/strong>: A segunda fase envolve a PNL, onde o LLM processa os dados recuperados. Utilizando t\u00e9cnicas de PNL, o modelo integra a informa\u00e7\u00e3o recuperada na sua resposta. Esta etapa \u00e9 crucial, pois garante que o resultado n\u00e3o seja apenas factualmente exato, mas tamb\u00e9m linguisticamente coerente e contextualmente adequado.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Atrav\u00e9s destes componentes, a recupera\u00e7\u00e3o aumentada pela gera\u00e7\u00e3o amplia significativamente as capacidades dos LLMs, especialmente em tarefas que requerem a recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o relevante. Esta combina\u00e7\u00e3o de processos de recupera\u00e7\u00e3o e gera\u00e7\u00e3o permite que os LLMs forne\u00e7am respostas mais abrangentes e alinhadas com o estado atual do conhecimento, tornando-os ferramentas inestim\u00e1veis em v\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es empresariais onde a informa\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e precisa \u00e9 fundamental.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/2b96c2dc-c769-4c79-acd6-b0abfb4ca5ef.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_RAG_in_Enterprises\"><\/span><strong>Aplica\u00e7\u00f5es do RAG nas empresas<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nO RAG oferece uma grande variedade de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas em ambientes empresariais, especialmente nos dom\u00ednios da pesquisa sem\u00e2ntica, da recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, do servi\u00e7o ao cliente e da cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados. A sua capacidade de aceder e utilizar dinamicamente uma vasta gama de dados torna-o uma ferramenta inestim\u00e1vel para as empresas que procuram otimizar v\u00e1rias opera\u00e7\u00f5es.\n\n\n<strong>Pesquisa sem\u00e2ntica e recupera\u00e7\u00e3o eficiente de informa\u00e7\u00f5es<\/strong>\n\n\nO RAG melhora a pesquisa sem\u00e2ntica para empresas, fornecendo resultados contextualmente relevantes a partir de grandes volumes de dados, ideais para empresas que necessitam de informa\u00e7\u00f5es precisas rapidamente.\n\n\n<strong>Melhorar o servi\u00e7o ao cliente<\/strong>\n\n\nO RAG melhora a efici\u00eancia do servi\u00e7o ao cliente, fornecendo respostas precisas e personalizadas utilizando dados em tempo real, tais como o estado das encomendas ou recomenda\u00e7\u00f5es de produtos com base no hist\u00f3rico de compras.\n\n\n<strong>Melhorar a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados<\/strong>\n\n\nO RAG ajuda a criar conte\u00fados relevantes e cativantes, acedendo a informa\u00e7\u00f5es actualizadas, alinhando-se com as tend\u00eancias actuais e os interesses do p\u00fablico para campanhas de marketing eficazes.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/ffee559b-5c4f-4d5a-95a3-406272a9d0b4.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_and_Considerations_in_Implementing_RAG\"><\/span><strong>Desafios e considera\u00e7\u00f5es na implementa\u00e7\u00e3o das RAG<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nA implementa\u00e7\u00e3o da gera\u00e7\u00e3o aumentada de recupera\u00e7\u00e3o em ambientes empresariais traz o seu pr\u00f3prio conjunto de desafios e considera\u00e7\u00f5es. Para aproveitar todo o potencial da RAG, as empresas devem prestar muita aten\u00e7\u00e3o a aspectos como a qualidade dos dados, a gest\u00e3o e as preocupa\u00e7\u00f5es \u00e9ticas e de privacidade associadas \u00e0 sua utiliza\u00e7\u00e3o.\n\n\n<strong>Escalonamento para al\u00e9m das janelas de contexto fixo<\/strong>\n\n\nO RAG permite que os LLMs acedam a vastos conjuntos de dados para al\u00e9m das suas janelas de contexto fixas, o que \u00e9 crucial para empresas com dados din\u00e2micos e em grande escala, melhorando o processamento de informa\u00e7\u00f5es e a escalabilidade dos modelos.\n\n\n<strong>Melhorar a precis\u00e3o e a relev\u00e2ncia das aplica\u00e7\u00f5es empresariais<\/strong>\n\n\nA integra\u00e7\u00e3o do RAG com os LLM melhora a precis\u00e3o e a relev\u00e2ncia das respostas, incorporando informa\u00e7\u00f5es em tempo real de v\u00e1rias fontes, essenciais em sectores como o financeiro para obter informa\u00e7\u00f5es actualizadas sobre o mercado.\n\n\n<strong>Manter as informa\u00e7\u00f5es actualizadas e em dia<\/strong>\n\n\nO RAG garante que os LLM utilizam os dados mais actuais, vitais para tarefas que exigem as informa\u00e7\u00f5es mais recentes para a tomada de decis\u00f5es, como na gest\u00e3o da cadeia de abastecimento para actualiza\u00e7\u00f5es de invent\u00e1rio e log\u00edstica em tempo real.\n\n\nA integra\u00e7\u00e3o do RAG com os LLMs empresariais aumenta significativamente a sua funcionalidade, tornando-os mais eficazes para a tomada de decis\u00f5es informadas, planeamento estrat\u00e9gico e gest\u00e3o operacional em v\u00e1rios cen\u00e1rios empresariais.\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/c7cbc495-2286-477a-9b35-7a3ca2ad2e81.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Future_of_RAG_in_Enterprise_AI\"><\/span>O futuro das RAG na IA das empresas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\nO RAG est\u00e1 a moldar rapidamente o futuro da IA empresarial, prometendo avan\u00e7os em termos de precis\u00e3o, velocidade e tratamento de consultas complexas. \u00c0 medida que os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica progridem, espera-se que o RAG consiga uma recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es mais matizada, melhorando a utilidade do modelo de linguagem grande em v\u00e1rias tarefas comerciais.\n\n\nO seu papel estrat\u00e9gico na IA empresarial \u00e9 crucial, oferecendo vantagens competitivas na utiliza\u00e7\u00e3o de dados e conhecimentos accion\u00e1veis. Os LLMs equipados com RAG s\u00e3o essenciais para as empresas que navegam na transforma\u00e7\u00e3o digital, levando a decis\u00f5es mais inteligentes, solu\u00e7\u00f5es inovadoras e experi\u00eancias personalizadas do cliente. Esta tecnologia marca uma mudan\u00e7a significativa na forma como as empresas operam e competem num mundo orientado por dados, com o seu percurso evolutivo definido para impulsionar a inova\u00e7\u00e3o e a efici\u00eancia em todo o sector.\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Enterprise_AI_Stats_to_Know_in_2024\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/10-estatisticas-de-ia-empresarial-a-conhecer-em-2024\/\">10 estat\u00edsticas de IA empresarial para conhecer em 2024<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\u00c0 medida que avan\u00e7amos em 2024, o cen\u00e1rio da IA corporativa continua a se desenvolver de maneiras sem precedentes. Esta semana, tamb\u00e9m nos aprofundamos em 10 estat\u00edsticas de IA corporativa que voc\u00ea deve saber para este ano:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Espera-se que a dimens\u00e3o do mercado da IA atinja $407 mil milh\u00f5es at\u00e9 2027<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Taxa de crescimento anual de 37,3% nas ind\u00fastrias de IA de 2023 a 2030<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>A IA est\u00e1 no topo da estrat\u00e9gia empresarial, sendo a sua prioridade para 83% das empresas<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>79% dos estrategas empresariais afirmam que a IA ser\u00e1 fundamental para o seu sucesso em 2024<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Prev\u00ea-se que a IA contribua para 14,5% do PIB norte-americano at\u00e9 2030<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>75% dos executivos de topo acreditam que a IA ser\u00e1 implementada nas suas empresas<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>O mercado global de IA tem um valor de $150,2 mil milh\u00f5es e prev\u00ea-se que aumente<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>64% das empresas acreditam que a IA ajudar\u00e1 a aumentar a sua produtividade global<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>25% das empresas est\u00e3o a recorrer \u00e0 ado\u00e7\u00e3o de IA para resolver a escassez de m\u00e3o de obra<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>A IA contribuir\u00e1 com um aumento l\u00edquido de 21% para o PIB dos EUA at\u00e9 2030<\/strong><\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<figure>\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/38854b41-8886-4bc2-8a97-12a8a912b33f.png\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_10_Consumer_and_Workforce_AI_Stats_for_2024\"><\/span><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/10-principais-estatisticas-da-ia-para-os-consumidores-e-a-mao-de-obra-em-2024\/\">As 10 principais estat\u00edsticas de IA do consumidor e da for\u00e7a de trabalho para 2024<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Tamb\u00e9m analisamos as frentes do consumidor e da for\u00e7a de trabalho com mais 10 estat\u00edsticas de IA para 2024:\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Maioria dos consumidores preocupados com a utiliza\u00e7\u00e3o da IA nas empresas<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>65% Confiar nas empresas que utilizam a IA de forma respons\u00e1vel<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Mais de metade acredita que a IA melhora o conte\u00fado escrito<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>77% Preocupado com o facto de a IA causar perda de emprego no pr\u00f3ximo ano<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>400 milh\u00f5es de trabalhadores potencialmente deslocados pela IA<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Prev\u00ea-se que a IA crie 97 milh\u00f5es de empregos<\/strong><\/p><\/li><li><p> <strong>Aumento do recrutamento para fun\u00e7\u00f5es de apoio \u00e0 IA<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>A ind\u00fastria transformadora ter\u00e1 o maior impacto financeiro da IA<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Metade dos utilizadores m\u00f3veis dos EUA utiliza diariamente a pesquisa por voz<\/strong><\/p><\/li><li><p><strong>Diversas utiliza\u00e7\u00f5es da IA populares em 2024<\/strong><\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p><strong>Obrigado por ler AI &amp; YOU!<\/strong>\n\n\n\u00c9 um fundador, diretor executivo, capitalista de risco ou investidor que procura servi\u00e7os especializados de consultoria ou dilig\u00eancia devida em mat\u00e9ria de IA? Obtenha a orienta\u00e7\u00e3o de que necessita para tomar decis\u00f5es informadas sobre a estrat\u00e9gia de produtos de IA da sua empresa ou oportunidades de investimento.\n\n\n<a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/meetings.hubspot.com\/gregg15\/15-min-about-enterprise-ai?utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-9zk2t5COOpGSso-2imFKrleNmhbXPwqS679dGMc0duBFBMzHLuxhPK3VB6hO9iFN7kiK1Q\">Reserve hoje a sua chamada de aconselhamento gratuita de 15 minutos!<\/a>\n\n\nCriamos solu\u00e7\u00f5es de IA personalizadas para empresas apoiadas por capital de risco e capital privado nos seguintes sectores: Tecnologia M\u00e9dica, Agrega\u00e7\u00e3o de Not\u00edcias\/Conte\u00fado, Produ\u00e7\u00e3o de Filmes e Fotos, Tecnologia Educacional, Tecnologia Jur\u00eddica, Fintech e Criptomoeda.\n\n\n<strong>Para obter ainda mais conte\u00fados sobre IA empresarial, incluindo infogr\u00e1ficos, estat\u00edsticas, guias de instru\u00e7\u00f5es, artigos e v\u00eddeos, siga o Skim AI em <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Stat of the Week: Annual Growth Rate of 37.3% in AI Industries from 2023 to 2030 In this week\u2019s edition, we are continuing our series on &quot;Connecting Your Enterprise Data to an LLM Like ChatGPT.&quot; by looking at Retrieval-Augmented Generation (RAG). 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