Inteligência Artificial

Ouvimos muito sobre a Inteligência Artificial (IA) e como ela está cada vez mais presente em aparelhos e sistemas, mas muitas vezes sequer tivemos contato com uma explicação a seu respeito ou paramos para pesquisar sobre o que é de fato.

Saber sobre seu conceito pode ser interessante tendo em vista que a IA pode afetar o funcionamento de organizações, projetos e o uso de outras tecnologias.

O que é?

Uma solução de IA é um conjunto de tecnologias que funcionam de forma sincrônica para formar redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros que conseguem simular capacidades humanas ligadas à inteligência. Por exemplo, a percepção de ambiente, o raciocínio, a análise para tomada de decisões, o agrupamento de informações etc.

Onde está presente a IA, observamos soluções tecnológicas que possuem uma operação inteligente, ou seja, que percorre caminhos semelhantes ao que o cérebro humano é capaz de fazer.

Isso significa que a IA também têm capacidade de aprendizado. Conforme seu uso, ela armazena as informações aprendidas e os caminhos já percorridos e registra suas tentativas, seus sucessos e falhas para que aquele mecanismo seja replicado para uma situação futura.

É uma tecnologia de alto desempenho que funciona de forma autônoma.

“Até 2025, 10% dos dados produzidos virão de IAs gerativas. Haverá um aumento da inovação com IA e uma expansão de novos mercados focados em produção sem repetição. Ela será uma fonte criativa.” – Oraex

As IAs gerativas são aquelas que antes de serem colocadas em ação, tem a possibilidade de serem “treinadas”. Para isso, elas recebem uma base de dados e problemas a serem solucionados no contexto desejado, para que quando for à campo, ela já esteja capacitada para lidar com problemas e questões reais.

Como surgiu?

Desde 1921, a arte (em forma de cinema, teatro e escrita), já idealizava, de forma fictícia, o que seria a inteligência artificial. O primeiro contato com essa ideia teria sido através da peça de teatro R.U.R. ­– Rosumovi Univerzální Roboti – escrita pelo tcheco Karel Čapek. Essa peça foi responsável por cunhar o termo robô, que apresentava seres humanoides artificiais dotados de inteligência limitada.

Em 1950, surgiu o famoso Teste de Turing, por Allan Turing. O teste serve para analisar se um equipamento conseguiria se passar por um humano.

Em 1956, houve uma conferência no campus da Dartmouth College, em que Nathan Rochester e John McCarthy participaram. Foi aí que John batizou essa área de estudo de Inteligência Artificial.

Quais tecnologias estão envolvidas?

Como falamos anteriormente, a Inteligência Artificial possui diversos componentes tecnológicos que quando agrupados, trazem mais possibilidades de aplicação e maior capacidade de aprendizado. Os principais seriam:

Machine Learning, ou aprendizado de máquina. É um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É a forma como os sistemas aprendem com dados, identificando padrões com mínimo de intervenção humana.

Deep Learning, ou aprendizado profundo em tradução livre, é um tipo de machine learning, porém com a inclusão do reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões. O deep learning configura parâmetros básicos sobre os dados e treina o computador para aprender sozinho através do reconhecimento de padrões em vários níveis de processamento.

Processo de Linguagem Natural (PLN), é a vertente da IA que auxilia a máquina a entender, interpretar e manipular a linguagem humana. É o que busca preencher a lacuna entre a comunicação humana e o entendimento dos computadores.

Quais os principais benefícios?

Melhorar a tomada de decisão. A inteligência artificial é programada para análises. Ela tem total neutralidade diante dos dados e os organiza facilmente. Seus processos podem envolver correlações, regressões, estruturação da análise dos dados com precisão e exatidão.

Escalabilidade e agilidade. Isso porque a IA pode replicar processos distintos, realizando análises rapidamente e é capaz de encontrar informações rapidamente através de um recurso chamado mineração de textos, que vai no ponto específico.

Redução de erros, riscos e custos operacionais. A solução de inteligência artificial pode ser utilizada no monitoramento de máquinas e sistemas computacionais da empresa. De forma a diminuir erros e aumentar a eficiência das operações. O que também reduz custos e evita dificuldades técnicas e falhas.

Atendimento otimizado ao público. A inteligência artificial possui a capacidade de oferecer atendimento otimizado, com comunicação eficiente, agilidade em transações e personalização ampliada.

Onde se aplica?

Setor Financeiro

Nesse setor, a IA se faz útil pela sua capacidade de análise e processamento de dados. Avalia os indicadores para que sejam tomadas as decisões mais alinhadas ao negócio, podendo fazer sugestões de medidas. Possibilidade para atuação em processos gerenciais, como a automatização de cálculo de preço e avaliação de formas de atingir o melhor Retorno Sobre o Investimento (ROI). Pode atuar na prevenção de fraudes através da análise de concessão de seguros, de créditos e de risco. Concilia transações em massa e fornece uma compreensão das demandas, desejos e expectativas dos clientes que teve interação.

Recursos Humanos (RH)

Gerencia processos de ambientação de profissionais recém-contratados e executa funções mais simples para que os colaboradores possam focar no que realmente necessita de sua mão-de-obra.

Marketing

Colabora no mapeamento de tendências, comportamento e oportunidades com o público em questão. Ajuda no atendimento ao público, de forma muito superior aos chatbots. Identifica os hábitos do consumidor e consegue atingir mais de um consumidor por vez, podendo ser programada para mandar ofertas/alertas quando for oportuno. Uma pesquisa do IDC/Salesforce realizada em 2017, com projeção para 4 anos, avaliou a possibilidade de ampliar ganhos em Customer Relationship Management (CRM) através da inteligência artificial, que seria de US$1,1 trilhão com a sua implementação até 2021.

Operação:

Monitoramento de robôs — Aliada à robótica, a IA pode aprimorar processos fabris ao mapear gargalos e reduzir erros gerados por robôs. Isso devido ao acompanhamento contínuo de sensores, câmeras, equipamentos de telemetria, entre outros dispositivos de monitoramento;

Manutenção preditiva — Ao analisar dados como temperatura, nível de ruído, pressão etc., a IA pode antecipar a necessidade de manutenção antes que um problema afete algum equipamento;

Melhora nas simulações — A IA pode realizar testes em simulações virtuais do parque fabril em busca de processos de maior performance, de disposição otimizada dos elementos da fábrica etc.

O que fica claro é que existem infinitas possibilidades de aplicações a serem exploradas pela Inteligência Artificial, cada qual com seus benefícios, tanto para otimizações quanto para o aumento de faturamento. Basta adotar uma solução que faça sentido para os propósitos desejados e estudar sua aplicação para que seja feita de forma satisfatória.