O conceito de Inteligência Artificial é imprescindível para que possamos falar da maioria das tecnologias que são tendência hoje. Entretanto, essa área da ciência da computação muitas vezes é explicada sem muito detalhamento e acaba gerando mais dúvidas do que respostas. Por isso, preparamos um guia completo para explicar para você o que é Inteligência Artificial e ajudá-lo a entender melhor o que é possível fazer com auxílio do recurso.

Aqui você entenderá não apenas o conceito, mas como funciona a Inteligência Artificial, quais são as tecnologias que a tornam possível, onde ela é utilizada e quais benefícios gera. Além disso, você terá um guia para a aplicação da Inteligência Artificial nas empresas e saberá como fazer uso dela. Cases e tendências ilustram este material para ajudá-lo a compreender melhor o tema.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial, ou AI na sigla inglesa, é a disciplina que se dedica a simular a inteligência humana em computadores e máquinas. Por definição, a Inteligência Artificial compreende processos como o aprendizado, a razão e a autocorreção. São eles que diferenciam essencialmente a forma como as máquinas eram programadas para tomar decisões antes e depois do surgimento da Inteligência Artificial.

Foi John McCarthy o primeiro cientista a utilizar a noção de AI, em 1956, em uma palestra na Dartmouth Conference. Desde então a Inteligência Artificial passou a ser sinônimo de uma porção de preceitos que, juntos, deram o pano de fundo para a criação do que chamamos de indústria 4.0. Hoje, ao falarmos de AI podemos fazer referência a coisas como Big Data, automação de processos ou à robótica tradicional.

O que diferencia a Inteligência Artificial das outras “inteligências” que um computador pode ser programado para ter são as tarefas que ela pode desempenhar. AI identifica padrões em dados, por exemplo, com eficiência maior até mesmo que seres humanos, e permite que os negócios obtenham direcionamentos claros aos quais seguir.

Inteligência Artificial, todavia, não é uma coisa só. Há tipos diferentes dela e cada uma pode ser classificada como “forte” ou “fraca” de acordo com certos padrões.

A Inteligência Artificial forte é aquela que demonstra capacidades humanas avançadas, como os sistemas de computação cognitiva. Elas são capazes de lidar mesmo com tarefas pouco familiares porque conseguem relacionar informação o bastante para detectar a solução mais adequada. Um exemplo de Inteligência Artificial forte é o Watson, da IBM.

As Inteligências Artificiais fracas, por outro lado, são treinadas para algumas tarefas em específico e limitadas a elas. Pense, por exemplo, em assistentes virtuais como a Alexa, criada pela Amazon. Seguindo comandos específicos ela é capaz de realizar uma porção de coisas, mas quando confrontada com um dado para o qual não foi programada, não apresenta nenhuma reação.

Outros tipos de classificação das Inteligências Artificiais separam-nas em reativas — como o Deep Blue, da IBM (uma inteligência feita para vencer jogos como o xadrez) — e de inteligência limitada — como sistemas de BI que usam dados do passado para informar decisões futuras. Ainda nessa classificação temos também tipos de AI que não existem, como as capazes de demonstrar desejos e intenções próprias ou que são conscientes da própria existência.

Há muitos exemplos de Inteligência Artificial, seja no processamento da linguagem natural, na robótica e no reconhecimento de padrões. Mais adiante você conhecerá algumas delas em detalhe.

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Como funciona a Inteligência Artificial?

Há centenas de anos, filósofos se dedicam à tarefa de entender o pensamento humano. Essa disciplina nunca foi tão relevante quanto agora, quando temos a possibilidade de replicar nossa forma de pensar em máquinas. Por isso, é um consenso que a Inteligência Artificial depende muito das disciplinas humanas e de como utilizaremos o que os computadores podem fazer para avançar o endereçamento das nossas principais necessidades.

Dito isso, precisamos frisar que não há uma resposta universal para como a Inteligência Artificial funciona. Isso porque temos muitos tipos de AI e cada um deles opera sob regras em particular.

Machine Learning elimina a necessidade de codificar mensagens especificamente toda vez que buscamos uma resposta de um sistema, enquanto Deep Learning utiliza uma estrutura que se assemelha ao cérebro humano para conferir às máquinas o poder de tomar decisões conforme os problemas se apresentam.

De forma geral, entretanto, a Inteligência Artificial pode ser baseada em dois modelos: aquele que guia-se pelos dados que já conhecemos (modeling a priori) e aquele que não. A Inteligência Artificial modelada por conhecimentos que já existem compõe boa parte dos robôs que utilizamos hoje. Ela é definida seguindo propósitos claros e serve a funções específicas, com base em informação estruturada.

Essa informação estruturada fornece à Inteligência Artificial respostas baseadas nesses padrões, que necessariamente estão corretas, pois já temos essa informação. Lembra quando a Google criou uma AI especificamente para vencer o jogo chinês Go? Essa AI era uma inteligência baseada em conhecimentos modelados a priori.

Já as inteligências que não são baseadas em informações conhecidas seguem um padrão diferente (ou não estruturado). O algoritmo é responsável pela tomada de decisões e codificado para atender a um determinado comportamento. A maneira como ele interage ou percebe os problemas ao seu redor define seu curso de ação e essa Inteligência Artificial aprende, mais ou menos, como um bebê.

Por meio de tentativa e erro, modelos não baseados a priori são construídos e tomam como verdadeiros os resultados que assim podem ser comprovados. Digamos que uma Inteligência Artificial construída assim tem como objetivo sair de um labirinto: toda vez que ela atingir uma parede aprenderá que aquela não é a resposta correta e, em pouco tempo, conseguirá se orientar mesmo sem compreender de fato o labirinto como um todo.

Quais são as tecnologias por trás da AI?

Falar de Inteligência Artificial não é abordar um tema único. Sendo assim, precisamos compreender algumas das tecnologias que a tornam possível. Estamos falando especificamente de redes neurais, de Machine Learning, Deep Learning, aprendizado supervisionado e não supervisionado e processamento da linguagem natural. Saiba mais sobre o assunto nos tópicos abaixo.

Redes neurais

Redes neurais são um dos recursos utilizados pela Inteligência Artificial para operar. Elas tomam diversas formas, mas aqui falaremos especificamente do neurônio artificial. Essa é uma das maneiras mais simples de se construir uma AI.

O dado passa por nódulos de entrada e saída e também por nódulos escondidos. Ao longo desse processo, o peso de cada informação é avaliado pelo algoritmo, mais ou menos como o nosso cérebro faz no mundo real. O resultado, portanto, é baseado na maneira como cada informação foi considerada pelo sistema para obtenção de um resultado específico.

Redes neurais são muito utilizadas, por exemplo, para que computadores possam “ver” e “ouvir”. Quanto mais variáveis elas conhecem, melhor podem determinar o peso da informação submetida ao sistema e os resultados mais adequados.

Machine Learning

Machine Learning é fazer um computador tomar decisões sem necessariamente programá-lo para isso. Essa forma de Inteligência Artificial utiliza dois conhecimentos que abordaremos nos tópicos abaixo (aprendizado supervisionado e não supervisionado) e, grosso modo, dá uma função a grupos de dados — e graças a isso consegue obter deles uma resposta.

Deep Learning

O Deep Learning, por sua vez, é um tipo de Machine Learning um pouco mais complexo. Ele automatiza a análise preditiva e simula a maneira como cada um de nós adquire conhecimento. O Deep Learning, portanto, se encaixa na categoria de modelos não programados a priori e segue uma estrutura não linear, baseada em hierarquia e capaz de compreender abstrações.

Aprendizado supervisionado e não supervisionado

Chamamos de aprendizado supervisionado quando um sistema interpreta dados e os identifica, dando a eles uma etiqueta específica e, consequentemente, reconhecendo padrões para a obtenção de respostas. O aprendizado não supervisionado, por outro lado, ocorre quando esses mesmos dados não são identificados, mas agrupados de acordo com suas semelhanças e diferenças. Ao performar uma série de ações com esses grupos de dados, o sistema é capaz de oferecer feedback melhor a cada tentativa.

Processamento da linguagem natural

Processamento da linguagem natural é outro dos recursos de Inteligência Artificial importantes para entendermos essa tecnologia. A ideia por trás dele é fazer com que computadores entendam como nos comunicamos e não apenas linguagens específicas de programação. É o reconhecimento da linguagem natural que permite, por exemplo, a criação de sistemas anti-spam avançados que identificam que máquinas e não pessoas escreveram determinado texto.

Onde a AI pode ser utilizada?

As aplicações da Inteligência Artificial são múltiplas. Logo adiante citamos alguns exemplos de como essa tecnologia pode ser utilizada em setores como a saúde, a educação e a manufatura.

Inteligência Artificial e saúde

Um dos campos mais impactados pela Inteligência Artificial é a saúde, e falamos um pouco sobre isso no nosso artigo de computação cognitiva. O Watson é um dos grandes modificadores da área porque ele permite lidar com grandes grupos de informação em um tempo sobre-humano e encontrar respostas que salvam vidas. Um dos principais usos de AI na saúde está na área de diagnóstico.

Sistemas são capazes de minerar dados de pacientes, informações de exames e toda a literatura médica disponível para encontrar a resposta para os problemas que afligem determinado doente. No entanto, não é só nesse aspecto que Inteligência Artificial pode ajudar a cuidar melhor daqueles ao nosso redor.

Chatbots são outro recurso que vem sendo aplicado para melhorar o atendimento e para responder perguntas básicas sobre o uso de determinado remédio ou as consequências de um tratamento, reduzindo a fricção no setor.

Educação e AI

Quando falamos em AI e educação, não queremos necessariamente contemplar o ensino da Inteligência Artificial nas escolas e universidades. A tecnologia põe em jogo coisas como a correção automática de gabaritos, o que libera tempo na vida dos professores. Também pode ser utilizada para avaliar as necessidades especiais dos estudantes em uma classe e criar planos de aula mais efetivos.

Fábricas e a Inteligência das Coisas

É na indústria, porém, que a AI mostra o quanto pode fazer pela humanidade. A Inteligência das Coisas está por trás da incorporação de robótica nos espaços de trabalho, das modificações fundamentais no fluxo, na planta de manufaturas e na execução de tarefas complexas.

Se os robôs do passado eram encarregados exclusivamente de uma tarefa na planta, hoje eles estão integrados aos colaboradores humanos e fornecem dados que podem modificar a rotina de trabalho nos mais diversos setores industriais.

Como a Inteligência Artificial pode ser aplicada nas empresas?

Ainda tem dificuldade em ver como essas tecnologias emergentes podem ser aplicadas no ambiente de negócios e tornar a vida de empresários e colaboradores mais simples? Veja abaixo alguma das coisas que a Inteligência Artificial pode fazer pelas empresas.

Business Intelligence com Machine Learning

Você provavelmente já está ciente dos benefícios que o Business Intelligence gera para os negócios, otimizando a tomada de decisões e construindo um arsenal de dados que serão nivelados para o bem da empresa. Mas e se lhe disséssemos que Inteligência Artificial pode contribuir para que BI torne-se ainda mais eficiente?

HANA é a plataforma SAP na nuvem que as companhias estão utilizando para administrar melhor as databases dos conhecimentos que possuem. Ela replica e ingere dados estruturados (como transações e informações do consumidor), e observa tendências e irregularidades que podem oferecer oportunidades de melhoria para os negócios.

Grandes empresas como o Walmart usam HANA para processar o enorme volume de transações que têm mensalmente em alguns segundos e conseguem operar e controlar tarefas de back office com mais eficiência e velocidade — resultado de consolidar todos os processos e recursos em um só lugar e aplicar a Inteligência Artificial a favor do negócio.

Inteligência Artificial para vendas

Não é só na administração de dados que Inteligência Artificial se destaca auxiliando as empresas a se tornarem melhores. Soluções inteligentes podem oferecer recomendações e orientar as ações de empresas para promover um aumento nas vendas e tornar os resultados dos seus canais mais impressionantes. Apptus é uma ferramenta que faz isso, analisando automaticamente a intenção de compra de cada prospect e o retorno que ele pode gerar para o negócio.

Ela pode determinar exatamente o que o consumidor procura antes mesmo que ele tome essa decisão. Hoje, o sistema funciona com uma precisão de mais de 90% nesses casos.

Monitoramento de plantas com AI

O monitoramento de equipamentos industriais é fundamental para o sucesso de uma planta. Por isso, as tecnologias de Inteligência Artificial já estão sendo utilizadas para otimizá-lo. Uma plataforma aberta da Siemens, chamada MindSphere, é uma grande aposta do setor.

Ela administra com precisão o que está acontecendo no chão de fábrica e é capaz de comparar a performance de cada uma de suas plantas, mesmo que elas estejam separadas por milhares de quilômetros de distância. O benefício? É possível utilizá-la para programar manutenções e aumentar a performance dos equipamentos utilizados dentro da indústria.

A plataforma é compatível com máquinas de diversos fabricantes e tem como objetivo aumentar o tempo de disponibilidade das ferramentas utilizadas. Utilizando a tecnologia SAP, ela cruza informações em tempo real para detectar oportunidades de economia e outras possibilidades de otimização.

Quais são os benefícios da Inteligência Artificial para a humanidade e para as empresas?

Falar nos benefícios da Inteligência Artificial para a humanidade e para os negócios é, necessariamente, destacar como as máquinas podem performar melhor algumas atividades as quais nos dedicamos há anos. O principal ponto do investimento em AI, afinal, é reduzir erros e danos que poderiam ser causados pelo cansaço, pela falta de atenção ou por qualquer outro incidente que prejudique a performance humana.

Isso é comum na mecanização de todas as tarefas desde que foi inventada a linha de montagem, afinal, nosso objetivo era reduzir a possibilidade das coisas darem errado dentro de um negócio. Obviamente, desde então aprendemos muito sobre o papel dos equipamentos de ponta no sucesso de um empreendimento.

A automação de processos de negócios — tendência recente — é um tipo de Inteligência Artificial que encontra espaços nas mais variadas indústrias. Ela pode acelerar um departamento de marketing dentro de uma agência de publicidade ou transformar o atendimento em uma pequena cooperativa de produtores rurais. O que faz com que isso seja possível são as características essenciais da Inteligência Artificial: alta produtividade e baixa taxa de erro.

Entretanto, há outras vantagens que fazem com que o investimento na tecnologia seja justificado. Ao contrário de seres humanos, Inteligência Artificial não é influenciada por condições adversas. Por isso, ela tem grande potencial para ser utilizada na exploração das partes até então desconhecidas do universo ou na catalogação de espécies que vivem nos ambientes mais inóspitos da Terra.

Hoje, ela já substitui humanos em tarefas repetitivas, tediosas e que exigem muito trabalho, mas geram resultados baixos para justificar a contratação de um (ou muitos) funcionários. Isso faz com que a Inteligência Artificial seja, necessariamente, nossa parceira na criação de oportunidades para utilizarmos nossa criatividade e na terceirização de trabalhos menos nobres para as máquinas.

Além disso, AI oferece formas de prevermos os resultados que serão alcançados em cada uma das nossas atividades, de reduzir fraudes e de organizar melhor o mundo ao nosso redor. Por isso, nos próximos anos essa tecnologia se fará cada vez mais presente mas nossas vidas — e entender como ela pode funcionar para a sua empresa o quanto antes é fundamental.

Como começar a utilizar a Inteligência Artificial?

Diversas são as formas de começar a utilizar Inteligência Artificial em um negócio. Aqui estão três coisas que já podem ser implementadas nas suas operações:

Automação de processos

Frisamos a importância da automação de processos porque hoje ela é a forma mais comum de Inteligência Artificial. Por ser barata, a automação de processos ganhou popularidade com empresas de diversos segmentos, e graças à capacidade de desempenhar múltiplas tarefas, essa fama se consolidou.

Robotic Process Automation é a maneira mais fácil de fazer coisas como catalogar documentos e organizá-los. Graças às capacidades de processamento da linguagem natural que esses sistemas têm, transferir dados, atualizar cadastros e liberar seus funcionários para tarefas mais complexas enquanto as máquinas cuidam dessas coisas é uma maneira de melhorar o desempenho do negócio.

Insights cognitivos

Utilizar algoritmos para determinar as escolhas mais adequadas dentro de uma empresa é outra forma de investir em AI. Sistemas de Business Intelligence que integram recursos de Machine Learning são a aposta ideal nesse cenário.

Atendimento qualificado

Outro papel que Inteligência Artificial vem desempenhando nas organizações é o de simplificar o atendimento. Nesse campo podemos destacar chatbots, agentes inteligentes e outros recursos baseados em Machine Learning, que ajudam os consumidores a se engajar com uma empresa.

Quais são os cases de sucesso de empresas que utilizam a Inteligência Artificial?

Já citamos o que o Walmart conseguiu fazer utilizando a Inteligência Artificial. É fato, porém, que muitas outras empresas já estão colhendo os frutos de seus investimentos na área.

Segurança com Inteligência Artificial

A Putnam Investments é uma das empresas que apostam em AI para aumentar a segurança que oferecem a clientes. Depois de criar uma plataforma única para lidar com os dados do negócio, a empresa passou a utilizar Inteligência Artificial para analisar riscos e obter insights sobre o comportamento de compra dos seus clientes.

Previsão de futuro com AI

A Riverbed Technology usa Inteligência Artificial na venda de softwares. A empresa nivela dados históricos sobre clientes e os recursos do Machine Learning para identificar a demanda por seus serviços e prever se será possível realizar todas as entregas combinadas com os clientes.

Inteligência Artificial como produto

A Adobe Systems tem utilizado dados obtidos no Hadoop para acelerar sua TI e também suas decisões de negócios. A empresa emprega Inteligência Artificial para identificar falhas nos serviços que oferece e criar soluções automáticas para seus clientes.

Com a introdução do Sensei — uma camada de AI que se sobrepõe às suas ferramentas de publicação —, a Adobe espera vender Inteligência Artificial como um produto. A ferramenta serve para analisar a performance das publicações digitais de clientes.

Quais são as tendências da Inteligência Artificial para o futuro?

Identificar as tendências mais importantes em Inteligência Artificial pode ser um desafio. Afinal, como mostramos nos tópicos anteriores, há algumas possibilidades nesse campo que ainda estão apenas na teoria. Entretanto, você pode esperar ainda este ano para ver a AI se aventurar pelas seguintes ideias:

AI como mentalidade

Com a adoção cada vez maior de Inteligência Artificial o assunto se tornará um ponto de discussão. Governos, empresas e a sociedade precisam entrar em um acordo sobre o papel que a AI terá no futuro e como impactará situações como a geração de emprego.

Compreender que será exigido um novo perfil de profissional, mais focado no entendimento dos problemas humanos do que na execução de tarefas será um passo fundamental para manter-se relevante no mercado.

Logística mais eficiente

Inteligência Artificial fará com que distribuir produtos não seja mais algo tão dependente de pessoas. Carros autodirigíveis e robôs avançados são um ponto importante aí. A Amazon Robotics é uma das empresas que terá papel fundamental nas mudanças que vão guiar as formas como as empresas e lojas vão distribuir seus produtos a partir de agora.

Machine Learning e os profissionais do conhecimento

Ao contrário do que você imagina, Machine Learning não vai aposentar profissionais do conhecimento. A tecnologia servirá para ajudá-los a desempenhar seus papéis com mais eficiência e produtividade. A criatividade humana continua sendo o nosso grande diferencial, e os instrumentos que AI traz para a mesa serão apenas isso: ferramentas.

Inteligência Artificial é um tema complexo, com muitas variáveis e que precisa ser compreendido melhor para que uma empresa possa realmente se beneficiar dele. Aqui contemplamos os principais recursos, as tecnologias e as possibilidades do tema. Entretanto, AI é um assunto que se renova periodicamente, e ficar atento a isso vai gerar vantagens.

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