Pense rápido: o que vem à sua mente se eu te pedir para imaginar uma aplicação prática da inteligência artificial (IA)? Sua resposta talvez seja algo relacionado a robôs, assistentes pessoais como a Siri e Alexa ou carros autônomos? Sim, tudo isso diz respeito a este termo que, por mais contemporâneo que pareça, já é um idoso, nascido no ano de 1956. O termo IA foi aplicado originalmente em um convite de evento criado por John McCarthy, matemático do renomado Dartmouth College, em New Hampshire (EUA). Na ocasião, Inteligência Artificial fazia referência à ciência e à engenharia responsáveis por dar às máquinas a capacidade de exercerem tarefas humanas e de cognição, incluindo abstração, aprendizagem, planejamento e uso de linguagem.
Ainda que os princípios permaneçam os mesmos de sua criação até os dias atuais, a evolução da IA foi enorme, principalmente ao longo das últimas décadas, afetando a maneira como nós vivemos, nos comunicamos, trabalhamos e nos divertimos. Segundo a consultoria McKinsey esta nova onda de desenvolvimento de IA está relacionada ao crescimento exponencial no volume de dados gerados. Bilhões de gigabytes todos os dias, coletados por meio de dispositivos em rede, de navegadores a sensores de IoT.
Conceituando Inteligência Artificial
Fundamentalmente, Inteligência Artificial refere-se à capacidade de uma máquina ou sistema executar funções tipicamente relacionadas à inteligência humana, como reconhecimento vocal, percepção visual ou tomada de decisões.
Na prática, IA estabelece-se por meio da estatística automatizada, com a capacidade de entender um determinado cenário, modelar e prever um resultado ou decidir entre opções pré-estabelecidas aquela que melhor se adéqua. Ela viabiliza um recorte ideal, de acordo com o tipo de ação que está sendo executada, gerando insights que auxiliam e ampliam as possibilidades e tomadas de decisão.
Para que um sistema seja, de fato, artificialmente inteligente, ele precisa ter a capacidade de aprender sozinho, ou seja, deve conseguir melhorar suas capacidades e conhecimento, aprimorando as interações passadas da tecnologia. Os bancos de dados são constantemente abastecidos por novas informações geradas pelo próprio sistema, o que os torna mais robustos e capazes de decisões cada vez mais complexas diante do cenário.
Como funciona
Dois modelos dividem a Inteligência Artificial: o primeiro guia-se por dados conhecidos (big data), com o propósito de executar funções específicas e dar respostas padronizadas. O segundo é baseado em dados desconhecidos, no qual o algoritmo é responsável por interpretar os comportamentos ao seu redor e tomar uma decisão, reagindo a um determinado processo, tomando como verdadeiras as soluções que podem ser comprovadas.
Atualmente, a IA pode ser dividida em quatro grupos: linguagem natural, visão computacional, robótica e machine learning, ou aprendizado de máquina. Este último responde por 80% dos projetos no mundo e é o que será destaque neste artigo.
Machine Learning
Existe uma confusão comum entre os dois termos e é importante esclarecer. O aprendizado da máquina está dentro da Inteligência Artificial – e não o contrário. Trata-se de um aprendizado de algoritmo que utiliza sofisticadas técnicas de estatística e computação, com a capacidade de entender padrões numéricos, ser refinado com o tempo e aprender a relação entre as inúmeras variáveis da base. Desta forma, consegue avaliar e processar grandes massas de dados de forma rápida e automatizada para obter insights e predições que podem trazer impacto imediato ao negócio.
A viabilização do Machine Learning está diretamente relacionada a outros recursos, como:
- Redes Neurais: servem para que computadores possam “ouvir” e “enxergar”, simulando o funcionamento do cérebro humano, por meio de camadas de neurônios artificiais. Neste processo, cada dado é examinado pelo algoritmo e recebe um peso de relevância, que irá determinar a forma como a informação será julgada e como será a execução de uma ação sobre ela. Quanto mais variáveis forem captadas pelas redes, melhor será a determinação do peso e a indicação de resoluções;
- Aprendizado supervisionado: consiste no processo de ensino para que a máquina detecte os padrões desejados. Desta forma, ela executa um procedimento específico e, consequentemente, reconhece padrões para a obtenção de respostas;
- Análise preditiva: ao aprender por meio de dados fornecidos, a IA é capaz de oferecer análises baseadas em probabilidades da ocorrência de eventos futuros, com inúmeros benefícios aos negócios, otimização de campanhas, detecção de riscos, entre outros.
Aplicações de IA para os negócios
São inúmeras as possibilidades de aplicação de IA em benefício de negócios das mais diferentes áreas, por sua versatilidade e potencialidade, com impactos diretos em mais produtividade e automação de processos e rotinas. Confira algumas:
- Tomada de decisão: o avanço das tecnologias vem permitindo alcançar níveis de detalhamento e análises impressionantes, porém, ainda hoje, grande parte das decisões de negócios são tomadas com base em dados incompletos. Entre as causas, está a própria racionalidade humana, que é seletiva em relação aos aspectos a serem considerados em um processo de análise e tomada de decisão. É aí que as técnicas de predição da IA viabilizam uma visão mais acertada sobre as variáveis, por meio da coleta, previsão e análise de dados em tempo real;
- Segurança da Informação: empresas estão cada vez mais sujeitas às vulnerabilidades decorrentes dos avanços de sistemas tecnológicos. Investir em proteção de dados é crucial para evitar perdas ou ataques, e soluções em IA podem ser a resposta para a defesa cibernética com mais acuracidade, com rápido poder de identificação de vulnerabilidades decorrentes de varreduras e análises ágeis e constantes;
- Comportamento do mercado: aplicações de IA vem superando as capacidades humanas em termos de análise de dados e previsão de mudanças nas tendências de mercado. O mercado financeiro, por exemplo, é um dos setores que tem se beneficiado com a aplicação de IA para análise de dados econômicos e panoramas para o setor;
- Comportamento de clientes: compreender as demandas dos clientes é um aspecto cada vez mais essencial para o sucesso dos negócios. Aplicações de IA podem ser aliadas no levantamento de dados, segmentação de acordo com perfis e preferências, individualizando ofertas para resultados com mais assertividade;
- Saúde e prevenção: por meio da aplicação de técnicas de aprendizado supervisionado para algoritmos de classificação de sintomas e diagnósticos, busca-se encontrar padrões de sintomas para as diferentes enfermidades. Isso impacta diretamente no diagnóstico e procedimentos de tratamento, com o benefício de redução de custos operacionais e gastos individuais com saúde;
- Reconhecimento de imagens: IA e Machine Learning são grandes aliados no desenvolvimento de algoritmos de busca capazes de interpretar elementos de imagem, contribuindo cada vez mais para o desenvolvimento de pesquisas no campo visual.
O mercado de Inteligência Artificial deve atingir USD 8,81 bilhões até 2022. Empresas que souberem tirar proveito dessa tecnologia para avançar em seu campo de atuação certamente terão vantagem competitiva diante de um cenário cada vez mais competitivo. Para isso, é preciso compreender o efeito dessa tecnologia nos negócios e se antecipar na implementação e manutenção dos processos e tratamento de dados.
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