Mas o que tudo isso significa, na prática? Alguma dessas coisas realmente funciona? E se sim, quão eficaz é? É algo mais do que um brinquedo divertido para brincar?
Atrevo-me a responder a essas perguntas e muito mais enquanto coloco à prova a ferramenta de análise avançada de dados do ChatGPT.
Do que é capaz a análise avançada de dados?
Antes de mergulhar nos testes, vamos discutir o que esse recurso deve ser capaz de fazer.
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Analise dados estruturados: pode interpretar e processar arquivos de dados estruturados como CSVs para fornecer insights e resumos.
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Visualize dados: crie vários tipos de gráficos, como gráficos de barras, gráficos de dispersão, mapas de calor, gráficos de linhas, gráficos de pizza, histogramas, gráficos de caixa e gráficos de área.
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Resolução de problemas matemáticos: Resolva problemas matemáticos complexos e interprete equações de texto ou imagens.
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Reconhecimento de imagem: entenda e analise imagens, leia textos e símbolos dentro delas e classifique objetos ou extraia dados.
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Interpretação de código: gere e execute código Python com base nas solicitações do usuário.
- Gerar código a partir de capturas de tela: produza código a partir de imagens como capturas de tela.
Testando análise, manipulação e visualização de dados
Para começar, eu queria ver como o ChatGPT poderia lidar com a manipulação de dados. Afinal, o recurso é chamado de Análise Avançada de Dados.
Então, pedi para gerar dados de vendas falsos para o ano de 2023 para cinco produtos fictícios diferentes.
ChatGPT executou um script Python que criou um arquivo CSV com números de vendas, preços e receitas totais gerados aleatoriamente para cada dia do ano para cada produto.
Uma vez gerados os dados, solicitei que o ChatGPT criasse um gráfico a partir desses dados, representando cada produto com uma cor diferente.
O ChatGPT produziu então um gráfico de barras ilustrando o total de vendas de cada produto ao longo do ano.
Percebendo que faltava clareza no gráfico na transmissão das informações, pedi ao ChatGPT que anotasse no gráfico o total de vendas de cada produto. ChatGPT editou o gráfico de acordo, colocando os números acima de cada barra para facilitar a leitura. Mas não colocou os números de vendas onde eu queria:
Então carreguei uma imagem do gráfico de saída e repeti meu pedido, pedindo que incluísse as informações de vendas sobre as barras coloridas no gráfico.
Infelizmente, houve alguns problemas e a saída ficou ilegível. Estava no caminho certo, mas o posicionamento era instável, para dizer o mínimo:
Então, pedi revisões para corrigir a cor e o posicionamento do texto:
Nesta saída alterada, o posicionamento do texto ainda estava errado, mas alterou a cor do texto conforme solicitado:
Sentindo que havia chegado a um impasse com essa abordagem, decidi testar a capacidade do ChatGPT de conduzir análises preditivas. Eu o acionei com um pedido simples: Qual produto tem maior probabilidade de ter o melhor desempenho em 2024?
A saída foi direta:
Pude ver como, se tivesse fornecido dados mais variados, o resultado provavelmente seria mais útil e ofereceria insights reais sobre tendências potenciais. Mas isso dá uma ideia do que é possível aqui.
Depois disso, pedi para criar uma imagem com base nos dados de vendas.
Forneci várias especificações de cor, posicionamento e o que as imagens deveriam conter. E o resultado não foi terrível para uma primeira tentativa:
No entanto, foram exibidos seis produtos em vez de cinco e os números de vendas estavam todos incorretos. O esquema de cores também estava um pouco errado, mas estava na vizinhança certa do que eu pedi.
Solicitei revisões, mas não foi possível fazer isso, então, em vez disso, produzi uma nova imagem.
Infelizmente, esse resultado realmente não foi melhor. Existem limitações definidas para o que o ChatGPT pode fazer. Os recursos de Análise Avançada de Dados são funcionais ao lidar com conjuntos de dados e saída gráfica geral. Posso ver que isso é muito útil ao tentar organizar um catálogo de produtos, números de vendas ou tendências, mas desmorona quando você pergunta algo muito específico sobre isso.
Testando Web Design e Saída de Codificação
Eu também queria testar a capacidade do ChatGPT de analisar e gerar código.
Comecei pedindo ao ChatGPT que criasse um site simples com elementos de design específicos: fundo preto, texto branco, rolagem paralaxe e uma animação de um círculo que se move pela tela da direita para a esquerda conforme você rola.
ChatGPT forneceu trechos de código abrangentes para HTML, CSS e JavaScript que alcançariam os efeitos desejados, explicando a função de cada bloco de código e como eles funcionam juntos para criar a funcionalidade e o estilo do site.
Tudo parecia bom para mim nos trechos de código, mas eu, é claro, tive que testar. Então, inseri esses trechos de código no testador de HTML tiiny.host e realmente funcionou.
Infelizmente, quando tentei publicar o site de exemplo, o código quebrou. Então, testei no CodePen e obtive resultados muito melhores:
Não é bonito, mas definitivamente seguiu as instruções que forneci.
Em seguida, eu queria testar se o ChatGPT conseguia visualizar a imagem de um site e replicar seu código apenas com base na aparência. Eu mantive minha sugestão bastante vaga. Eu realmente queria ver o que isso poderia fazer com essas informações.
O ChatGPT realizou diversos processos em sua resposta. Primeiro, gerou o HTML e CSS para este site. Mas o código era muito básico, então tive que intervir e solicitar que fosse mais detalhado desde o início. Depois que isso foi corrigido, ele gerou o código e criou duas imagens de IA para usar como espaços reservados.
Ele até me contou os prompts usados para gerar as imagens.
O ChatGPT voltou automaticamente e alterou o HTML para refletir os nomes das imagens. É claro que, quando baixei essas imagens de IA, os nomes dos arquivos também não foram inseridos no HTML. Mas eu discordo.
Eu insiro o código fornecido no CodePen. Em seguida, carreguei as imagens de IA para hospedagem externa e inseri os URLs nos locais apropriados do HTML. Tive que fazer ajustes e adicionar dimensionamento às imagens manualmente.
O site resultante é bastante simples. Mas como uso o LA Times como imagem fonte, isso é compreensível. E tenho certeza de que se continuasse alterando o prompt, obteria mais detalhes, como divisórias, colunas e espaços reservados para anúncios.
Mesmo assim, eu queria tentar mais uma vez com um site de aparência mais complexa para testar essa ferramenta.
A última coisa que pedi ao ChatGPT foi recriar o design da página inicial do SiteGround.
Desta vez, ele apresentou uma longa descrição da análise da imagem. Ele foi capaz de ler todo o texto da imagem e identificar onde deveriam estar a navegação, o logotipo, os links da página e o botão CTA.
Em seguida, gerou uma imagem para utilizar e criar o código do site. Ele agrupou HTML e CSS e, infelizmente, omitiu qualquer informação de estilo. Então, solicitei que ele dividisse o código em seções utilizáveis e adicionasse estilo. Eu forneci um esquema de cores.
A próxima saída foi ótima, mas estava cheia de espaços reservados e instruções para “repetir o texto aqui..” e tal, então solicitei ao ChatGPT mais uma vez que detalhasse o código para que pudesse ser usado imediatamente.
Houve um pouco mais de idas e vindas, porque omitiu totalmente o menu suspenso que solicitei, mas depois de mais duas tentativas, obteve um design geral de página inicial. Por fim, pedi para criar um logotipo para esta maquete e este foi o resultado final:
A análise avançada de dados vale a pena?
Se você já sabe codificar, não consigo imaginar que essa abordagem economizaria tempo na construção de um site. Ainda há muitas idas e vindas necessárias para chegar a algo próximo do utilizável e o resultado, mesmo assim, não é espetacular ou pronto para o site ao vivo.
Dito isto, se você não sabe codificar, isso funciona na criação de um código preciso que carregue corretamente e seja utilizável. Com mais refinamento, posso ver como você pode chegar a um resultado que atenda aos seus propósitos. Isso seria especialmente útil se você tiver muitas imagens de referência e/ou uma ideia clara do que deseja, incluindo fontes, esquemas de cores e imagens prontas para uso.
Agora, para analisar dados, isso é bastante eficaz. E embora não substitua a avaliação humana de dados, certamente poderia servir como uma boa maneira de agilizar a organização de dados e a criação de visualização de dados. Eu diria para deixar a interpretação para os humanos, mas colocar as informações em uma ordem mais utilizável? Sim, o ChatGPT Plus pode valer o preço apenas por esse recurso.
