São Paulo — InkDesign News — Pesquisas recentes em machine learning e inteligência artificial (IA) focam no aprimoramento de modelos generativos e na monetização dessas tecnologias emergentes, destacando suas aplicações no ambiente digital.
Contexto da pesquisa
A crescente adoção de IA generativa tem impulsionado a necessidade de entender melhor seus impactos e usos comerciais. Recentemente, o Google integrou a rede AdSense para exibir anúncios dentro das conversas em chatbots operados por startups de IA, como iAsk e Liner. Essa iniciativa surge em um cenário onde novas soluções como OpenAI e Perplexity AI desafiam o domínio tradicional do Google no mercado de buscas e publicidade online.
Método proposto
O modelo adotado envolve o uso de plataformas de IA que operam com grandes modelos de linguagem (LLMs – Large Language Models) para responder dúvidas dos usuários em um formato conversacional. As startups realizam testes para inserir anúncios relevantes dentro do fluxo destas interações, explorando mecanismos semelhantes aos do Google AdSense para maximizar a relevância e eficácia dos anúncios. Essas experiências se baseiam em dados de interações e buscas para segmentar e vincular os anúncios aos conteúdos gerados pelos modelos.
Resultados e impacto
De acordo com especialistas, a inserção de anúncios durante as interações em IA pode criar novos ciclos de feedback e melhorar a monetização do setor. Um desafio destacado é a menor taxa de cliques em links tradicionais por usuários de IA, o que exige adaptações no modelo de publicidade para garantir rentabilidade. Por outro lado, plataformas como a Liner visam exibir poucos anúncios altamente relacionados às consultas, em busca de controle e eficácia. Esse método possibilita um impacto direto no financiamento e sustentabilidade dos sistemas de IA generativa.
“Feedback loops are incredibly important. Having greater visibility into what’s working is essential to success.”
(“Ciclos de retroalimentação são incrivelmente importantes. Ter maior visibilidade sobre o que funciona é essencial para o sucesso.”)— Tomasz Tunguz, General Partner, Theory Ventures
Além da experiência prática, esses avanços podem abrir caminho para ampliar as aplicações da IA em vários setores, especialmente no comércio digital e no suporte educativo, considerando que algumas plataformas focam em públicos específicos, como estudantes. Pesquisas futuras provavelmente explorarão a otimização desses modelos para melhorar tanto a experiência do usuário quanto a viabilidade econômica dos sistemas de IA conversacional.
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Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
