A inteligência artificial está transformando os negócios como nunca. Sua empresa está preparada?

Compreender o que é inteligência artificial e suas aplicações práticas ajuda a criar uma estratégia alinhada aos objetivos de negócio para aproveitá-la amplamente.

Inteligência artificial é a capacidade das máquinas imitarem a inteligência humana, incluindo o aprendizado, o raciocínio e a tomada de decisões, para solucionarem problemas ou executarem tarefas de forma autônoma.

A IA, junto de outras tecnologias como IoT (Internet das Coisas), Realidade Aumentada (AR), Realidade Virtual (VR) e Blockchain, formam um grande conglomerado de tendências tecnológicas que suportarão o crescimento e o sucesso das organizações de forma permanente.

Desde sua origem na década de 50, a IA evoluiu rapidamente, e hoje temos máquinas que podem realizar tarefas que antes eram consideradas exclusivas dos humanos.

Esses avanços estão gerando novas oportunidades e desafios.

Por um lado, a IA tem o potencial de revolucionar muitas áreas da nossa vida, desde a saúde até a educação. Do outro, a tecnologia também levanta questões importantes de segurança, responsabilidade e ética.

Neste artigo, trago para você um overview sobre inteligência artificial, passando por sua evolução até os dias atuais, como diferentes setores a tem usado para aprimorar suas operações, os cuidados para implementá-la e as previsões e tendências para o futuro da IA.

Bora conferir?

A origem da inteligência artificial

Apesar do termo “Inteligência Artificial” ter se popularizado nos últimos anos, a IA nasceu lá nos anos 50.

Alan Turing, matemático britânico, foi o responsável por testar a capacidade de uma máquina imitar a cognição humana por meio do “Teste de Turing”.

Ele acreditava que, se uma máquina pudesse “enganar” um humano em uma conversa, isso seria um sinal de que ela era inteligente.

Mas o ponto de partida oficial da IA foi mesmo a partir da “Conferência de Dartmouth”, em 1956.

Foi nessa conferência que Newell e Simon apresentaram ao público o que foi considerado o primeiro sistema de IA, o “Logic Theorist”. Um programa de computador que podia resolver problemas de lógica, imitando as habilidades humanas de resolução de problemas.

A ascensão

A AI, então, cresceu exponencialmente com o desenvolvimento do Machine Learning (ML) – aprendizado de máquina – especialmente a partir de 2010, com o Deep Learning (DL) – aprendizado profundo.

O ML é uma área da IA que permite às máquinas aprenderem sem serem explicitamente programadas. Já o DL é uma subárea do Machine Learning que usa redes neurais artificiais para aprender.

Empresas de diferentes segmentos já usam essas tecnologias para:

• melhorar seu desempenho;
• obter previsibilidade sobre cenários diversos;
• calcular probabilidades com precisão;
• tomar decisões melhores;
• reduzir custos;
• identificar fraudes;
• personalizar a experiência do cliente.

É o caso, por exemplo, de organizações dos setores industrial, farmacêutico, financeiro, além de áreas como agricultura e logística. Mais adiante falarei com detalhes sobre as aplicações práticas da IA nesses e em outros setores da economia.

Basicamente, tanto o ML quanto o DL se desenvolvem em duas fases.

Treinamento

A primeira fase é chamada de “treinamento”, em que os desenvolvedores do sistema de IA em questão apresentam uma quantidade determinada de dados primários para a rede a fim de ensiná-la.

Inferência

Na segunda fase, a de “inferência”, apresenta-se ao programa uma situação e, a partir dos dados que ele consumiu, executará uma ação em resposta de maneira autônoma.

Quanto mais situações o programa de IA resolve, mais casos ele pode arquivar em sua rede, aprimorando-a constantemente.

Para você compreender melhor como funciona a inteligência artificial, pense em um carro autônomo.

Para ele entender do que precisa desviar, você mostra fotos de pessoas ou cachorros, por exemplo. Assim, ele os identificará em uma rua e não os atingirá.

Outro exemplo é a análise de imagens feitas por ressonância magnética e outros exames de imagem.

Ao aplicar o ML, é possível não apenas detectar a situação dos pacientes com muita precisão, mas também reduzir o tempo de diagnósticos que podem ser cruciais para a sobrevida do paciente.

As novas tecnologias de IA

Com o passar do tempo, os estudos no campo da inteligência artificial ficaram cada vez mais complexos, originando novas tecnologias a partir do que já era conhecido.

Algumas delas continuam em fase de desenvolvimento, como a IA quântica, que usa os princípios da mecânica quântica para criar máquinas mais inteligentes; e a IA neuromórfica, que se inspira no cérebro humano para criar máquinas mais eficientes e adaptáveis do que as máquinas atuais.

No entanto, outras tecnologias avançadas de IA já estão disponíveis para usarmos em nosso cotidiano. Explicarei sobre algumas delas a seguir.

IA conversacional

É a capacidade das máquinas conversarem com os humanos de forma natural.

Geralmente, envolve o uso de PLN (Processamento de Linguagem Natural), mas também pode incluir outros aspectos da IA, como aprendizado de máquina e visão computacional.

Esse é o tipo de IA que comumente está por trás dos assistentes virtuais – chatbots – de atendimento à clientes, fornecedores e funcionários.

IA de visão computacional

Permite que as máquinas entendam e processem imagens por meio de técnicas como processamento de imagens e aprendizado de máquina.

A principal diferença com outras IAs é que a IA de visão computacional lida com dados visuais, enquanto as outras lidam com dados textuais.

Assim, é possível usar esse tipo de IA em sistemas de reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de imagens médicas, por exemplo.

IA de processamento de linguagem natural

Garante que as máquinas entendam e processem a linguagem humana.

É similar à IA conversacional. Porém, a principal diferença entre elas é o foco.

A IA conversacional foca na capacidade das máquinas se comunicarem com humanos de forma natural, enquanto a IA de PLN é focada na capacidade das máquinas entenderem e processarem a linguagem humana.

Esse tipo de IA é frequentemente usada na tradução de idiomas, análise de sentimentos e geração de conteúdo criativo.

Outra parte importante da IA de processamento de linguagem natural é a IA de fala. Essa tecnologia é capaz de entender e processar a fala humana, a fim de, por exemplo, transcrever áudio em texto ou transformar texto em áudio, auxiliando em diferentes trabalhos.

Através da IA de fala é que interagimos também com os dispositivos inteligentes, como Siri, Alexa e Google Assistant.

Ou ainda com equipamentos IoT, usando sistemas de reconhecimento de fala e controle de voz para ajudar, mesmo que de longe, a melhorar a segurança e a eficiência da produção.

IA de aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é uma área do aprendizado de máquina que permite às máquinas aprenderem com as consequências de suas ações.

A partir de um sistema de recompensas baseado em tentativas e erros, esse tipo de IA aprende a tomar decisões que não foram programas previamente.

Essa técnica possui uma variedade de aplicações, incluindo jogos, robótica e controle de tráfego. Por exemplo, um carro autônomo integra a tecnologia de IA de aprendizado por reforço para aprender a dirigir pelas ruas de forma segura e eficiente.

IA: Hype ou revolução tecnológica?

Quando comparamos o presente ao passado, percebemos o quanto a inteligência artificial está mais acessível e influente em nossas vidas.

As novas tecnologias de IA estão se desenvolvendo para atender, principalmente, os usuários finais. Ou seja, pessoas como nós, das áreas de negócio.

Uma pesquisa produzida em 2023 pela consultoria Access Partnership, em parceria com a AWS e divulgada pela Época Negócios, mostra que 90% dos empregadores e funcionários entrevistados esperam usar IA nos próximos cinco anos.

Além disso, as organizações estão dispostas a pagar salários 46% mais altos para colaboradores que tenham habilidades de IA.

Esses indicadores sugerem que a IA é realmente mais do que uma hype. É uma tecnologia capaz de revolucionar todas as indústrias e o modo como trabalhamos.

Uma era de democratização e acessibilidade da IA

Com a democratização da inteligência artificial, a tendência é que a tecnologia promova cada vez mais impactos na sociedade e estimule disrupções em ritmo acelerado.

A expansão da acessibilidade dessa ferramenta é garantida por avanços tecnológicos como as plataformas low-code, por exemplo. Elas facilitam criar modelos de IA personalizados sem a necessidade de escrever códigos ou ser um especialista em TI.

Também é impulsionada pela alta adoção da nuvem pelas empresas. Além de não exigir altos gastos com infraestrutura, a computação em nuvem ainda suporta o armazenamento e o processamento dos grandes volumes de dados gerados e consumidos pela IA.

Aspectos como esses estão transformando a IA numa verdadeira revolução tecnológica.

Isso porque estão permitindo à mais pessoas e organizações usarem IA a fim de resolverem problemas, desenvolverem novos modelos de negócio e criarem produtos e serviços cada vez mais alinhados às demandas do mercado e expectativas dos clientes.

Exemplos de aplicações da IA em diferentes áreas e setores

Há muito tempo, organizações de segmentos variados usam inteligência artificial para otimizar processos e seu desempenho como um todo. Isso não é uma novidade.

Em instituições financeiras, por exemplo, já é comum o uso de algoritmos avançados de IA em análises de crédito e detecção de fraudes.

Nas indústrias, o uso da IA vem ajudando a otimizar linhas de produção, controlar estoques de produtos e de matérias-primas e, assim, a reduzir desperdícios.

Então, o que mudou agora? Por que o mundo todo está alarmado quanto ao uso da inteligência artificial?

Te explico. A principal diferença no uso atual da IA está:

• na maturidade e na sofisticação dos algoritmos;
• na capacidade de processar enormes conjuntos de dados – big data;
• no acesso ao poder computacional avançado.

As técnicas de aprendizado profundo – deep learning – estão permitindo que os sistemas de IA aprendam padrões cada vez mais complexos e realizem tarefas de forma ainda mais próxima da capacidade humana.

Além disso, a chegada da IA generativa nos mostrou que ainda há muitas evoluções por vir. E, com elas, mais oportunidades de facilitar o trabalho usando apenas a linguagem natural.

Essa característica dispensa o uso de códigos e garante mais acessibilidade ao desenvolvimento de novos produtos e serviços, à automação de processos empresariais e industriais, colocando mais pessoas na linha de frente dessas operações.

Nos próximos tópicos, trago alguns exemplos de como usar o poder da inteligência artificial, agora mais forte do que nunca, em diferentes setores da economia.

IA no marketing

É possível usar IA no marketing para personalizar a experiência do cliente, segmentar o público-alvo e otimizar campanhas.

Alguns exemplos disso são:

• Recomendar produtos e serviços aos clientes com base em suas preferências e histórico de compras.
• Realizar análise de sentimentos.
• Segmentar o público-alvo com base em dados demográficos, interesses e comportamentos.
• Otimizar campanhas por meio de testes A/B, pesquisa de relevância de palavras-chave e análise de dados em linguagem natural.

IA em vendas

Em vendas, é possível automatizar tarefas, melhorar a produtividade e aumentar as conversões.

Trago como exemplos:

• Automatizar tarefas de atendimento ao cliente, como responder a perguntas e resolver problemas.
• Gerar leads e qualificar clientes potenciais.
• Acompanhar o progresso dos leads e identificar oportunidades de vendas no melhor momento.

Dessa forma, os vendedores podem focar no que mais importa: estreitar o relacionamento com leads e clientes.

IA no recursos humanos

Nos recursos humanos, a IA ajuda a automatizar tarefas, melhorar a tomada de decisões e aumentar a satisfação dos funcionários.

Alguns exemplos de uso são:

• Automatizar tarefas de recrutamento e seleção, como triagem de currículos e agendamento de entrevistas.
• Avaliar o desempenho dos funcionários e identificar oportunidades de desenvolvimento.
• Fornecer suporte aos funcionários, como aconselhamento e orientação.

IA na manufatura

Na indústria, a IA está impulsionando a automação avançada. Os sistemas inteligentes otimizam processos de produção, identificando falhas e realizando manutenção preditiva para evitar tempo de inatividade.

Robôs colaborativos (cobots) também são integrados em linhas de produção para trabalhar lado a lado com os humanos.

Veja só o que é possível fazer com IA na manufatura:

• Automatizar tarefas como montagem, inspeção e monitoramento de qualidade.
• Monitorar e controlar cada etapa de produção.
• Otimizar a logística e a cadeia de suprimentos.

IA no agronegócio

Sistemas baseados em IA podem analisar dados de sensoriamento remoto para monitorar as condições do solo, otimizar o uso de água e identificar áreas que necessitam de tratamento específico. Além disso, ajudam a prever safras e padrões climáticos.

Outros exemplos são:

• Monitorar as condições das plantações e dos animais.
• Determinar a melhor época para plantar e colher.
• Aplicar fertilizantes e pesticidas de forma eficiente.

IA no setor financeiro

O setor financeiro pode automatizar tarefas com IA, melhorar a tomada de decisões e reduzir os riscos.

Alguns exemplos de uso da IA no setor são:

• Automatizar tarefas de atendimento ao cliente, como responder a perguntas e resolver problemas.
• Avaliar o risco de crédito e fraude em tempo real.
• Otimizar e personalizar estratégias de investimento e a gestão de portfólio.

IA na saúde

Na área da saúde, hoje a IA consegue diagnosticar doenças, desenvolver novos tratamentos e melhorar a qualidade dos cuidados de saúde com mais eficácia.

A IA pode se aplicar à área médica para:

• Realizar diagnósticos mais precisos e rápidos.
• Fazer a triagem de pacientes para indicá-los às especialidades certas.
• Personalizar tratamentos com base em suas taxas de assertividade.
• Prever surtos de doenças.
• Descobrir novos medicamentos.

Algoritmos de aprendizado profundo também analisam imagens, como exames de ressonância magnética e tomografia computadorizada, para identificar anomalias a partir dos padrões celulares que aprenderam.

Além disso, chatbots e assistentes virtuais baseados em IA generativa estão fornecendo informações e orientações de maneira ágil, sem necessidade de programações prévias de respostas.

IA na educação

Na educação a IA tem papel fundamental para melhorar a qualidade do ensino e impulsionar a competitividade do país no futuro.

Alguns exemplos de como ela atua nessa área são para:

• Personalizar o ensino, conforme as necessidades de cada aluno.
• Avaliar e melhorar o desempenho dos alunos.
• Automatizar tarefas administrativas e de secretaria.
• Auxiliar em Pesquisa e Desenvolvimento.

IA nas áreas de mobilidade e transporte

A revolução na indústria da mobilidade e transporte pode ser impulsionada por inovações tecnológicas e a incorporação da inteligência artificial em sua essência.

A IA nesse sentido, pode, por exemplo:

• Estar por trás de veículos autônomos, além de ajudar a desenvolver veículos mais sustentáveis a fim de reduzir as emissões de carbono.
• Melhorar a gestão de tráfego.
• Prever padrões de trânsito.
• Otimizar rotas logísticas.
• Criar modelos de negócios na área de mobilidade urbana.

IA em sustentabilidade e conservação

No atual contexto global, a sustentabilidade emergiu como uma prioridade crucial, impulsionando mudanças significativas em como encaramos e preservamos nosso ambiente.

Na conservação ambiental, portanto, a IA pode:

• Monitorar habitats.
• Rastrear espécies ameaçadas de extinção.
• Prever mudanças climáticas.
• Otimizar o uso de recursos naturais.

Potencializando a IoT (Internet das Coisas) com inteligência artificial

A integração da inteligência artificial com a Internet das Coisas está transformando a conectividade e a capacidade de processamento de dados.

Essa combinação permite que dispositivos coletem e analisem informações de forma inteligente, proporcionando insights valiosos para tomadas de decisão eficientes.

Por meio da IA, os dispositivos IoT podem aprender padrões, prever comportamentos e realizar ações automaticamente.

Além disso, os algoritmos avançados de machine learning e deep learning capacitam os dispositivos a reconhecerem dados complexos e, com isso, oferecerem respostas rápidas e precisas.

Isso impulsiona inovações em diversas áreas, desde cidades inteligentes até a indústria 4.0.

Ao unir a IA à IoT, portanto, há um fluxo em que os sensores coletam dados em tempo real, os dispositivos os processam e a IA interpreta essas informações, criando sistemas autônomos e adaptáveis.

Como resultado, há melhorias significativas na eficiência operacional, manutenção preditiva, segurança cibernética avançada e na criação de experiências personalizadas para os usuários.

A combinação entre IA e IoT está moldando um futuro de dispositivos interconectados, capazes de aprender e tomar decisões para impulsionar melhoria na qualidade de vida das pessoas e a perpetuação dos negócios.

Segurança, responsabilidades e ética no campo da inteligência artificial

A segurança, as responsabilidades e a ética são áreas importantes de preocupação no campo da inteligência artificial à medida que ela se torna mais sofisticada e difundida.

No entanto, apesar dos riscos associados à IA, menos da metade dos entrevistados na recente pesquisa da consultoria Mckinsey “O estado da inteligência artificial em 2023: o ano do crescimento explosivo da IA Generativa“, afirma que suas organizações estão voltando seus esforços em aspectos de segurança e imprecisão da inteligência artificial.

Mas sua empresa não precisa fazer parte dessa estatística. Veja alguns cuidados que você precisa ter para o uso seguro e confiável da IA.

Segurança

Um dos principais desafios de segurança associados à IA é a possibilidade de ataques cibernéticos aos dados.

Os modelos de IA podem ser vulneráveis a ataques de adulteração, injeção de dados e engenharia social, podendo resultar em uma variedade de problemas, incluindo a perda de dados, a interrupção de serviços e até mesmo danos físicos.

Outro desafio de segurança associado à IA é a possibilidade de vieses. Os modelos de IA podem ser enviesados a partir dos dados nos quais são treinados.

Isso leva a resultados segregativos, como a negação de crédito ou emprego a pessoas com base em sua raça, gênero ou origem étnica.

Para mitigar esses riscos, é importante que os desenvolvedores de IA implementem medidas de segurança, como criptografia de dados, além de políticas de governança robustas.

Também é importante que os desenvolvedores estejam cientes de potenciais vieses nos dados de treinamento e tomem medidas para preparar esses dados da melhor maneira possível.

Responsabilidades

A IA também levanta questões de responsabilidade. Quem é responsável pelos riscos do sistema de IA? O desenvolvedor do sistema? O proprietário do sistema? O usuário do sistema?

Essas questões são complexas e não há respostas fáceis.

No entanto, é importante que os desenvolvedores de IA se unam aos líderes corporativos para compreenderem essas questões e determinarem as possíveis ações para tal.

Isso pode incluir a criação de sistemas de IA robustos e confiáveis, assim como a adoção de políticas e procedimentos que responsabilizem proporcionalmente os envolvidos no desenvolvimento, uso e operação dessa tecnologia.

Ética

A ética também é uma área de preocupação no campo da IA. Afinal, é preciso usar os sistemas de IA de forma ética e responsável. Isso significa que eles devem respeitar os direitos humanos e evitar danos à sociedade no geral.

Para garantir as boas práticas, é importante desenvolver princípios éticos para orientar o desenvolvimento e o uso de sistemas de IA.

Esses princípios devem se basear nos valores fundamentais da sociedade, como a dignidade humana, a justiça e a igualdade.

Como evitar problemas de segurança e de ética no uso da IA?

Existem algumas medidas que sua organização pode adotar para garantir o uso seguro e confiável da IA:

• Conscientização dos riscos associados: à medida que os riscos da IA se tornam mais conhecidos, é necessário conscientizar não apenas os colaboradores, líderes e desenvolvedores, mas abrir diálogos com a sociedade em geral sobre as medidas de segurança, responsabilidades e ética necessárias para a condução e evolução da tecnologia.
• Cuidados com os dados: definir políticas de governança de dados robustas, assim como preparar os dados para o treinamento das IAs é fundamental para evitar vieses, o vazamento de informações sensíveis e o uso indiscriminado desses ativos.
• Desenvolvimento de novos padrões e regulamentações: diversos governos e organizações internacionais já estão empenhados em desenvolver novos padrões e regulamentações para orientar o desenvolvimento e o uso de sistemas de IA. É necessário que sua empresa mantenha o compliance com essas regulamentações, assim como contribua ativamente com a definição de políticas internas para cada finalidade de uso.

Leia também: 5 desafios da inteligência artificial e como superá-los para inovar.

O futuro das tecnologias de IA

Ao analisar diferentes pesquisas e relatórios de fontes confiáveis, como da consultoria Gartner, além de plataformas especializadas em dados de mercado, como a Statista e a IDC, trago algumas previsões sobre o futuro da IA:

• O mercado global de IA deve crescer vinte vezes nos próximos anos, aumentando seu valor de quase US$ 100 mil em 2021 para quase US$ 2 bilhões em 2030. Isso reflete a crescente adoção dessa tecnologia por empresas de todos os segmentos.
• Até 2026, as organizações que investirem recursos em AI TRiSM (Gerenciamento de Confiança, Risco e Segurança de Inteligência Artificial) – um framework de gerenciamento de riscos para sistemas de inteligência artificial – aumentarão a precisão de sua tomada de decisões ao eliminarem 80% de informações ilegítimas.
• No início de 2023, menos de 10% dos engenheiros de software corporativos usavam um assistente de codificação baseado em IA. Mas até 2028 essa porcentagem tende a aumentar para 75%. A IA, especialmente os modelos generativos, tem enorme potencial para aumentar a produtividade dos desenvolvedores e acelerar a colocação de novos produtos no mercado. Por isso, deve ser amplamente difundida não só para profissionais de TI, mas também para usuários de negócio, que podem ampliar suas habilidades e, assim, ajudar no desenvolvimento de soluções sob demanda.
• O Gartner também prevê que até 2026, 30% dos novos aplicativos terão IA para aprimorar a experiência do usuário, por meio de interfaces adaptáveis e personalizadas. Hoje, esse percentual é de 5%.
• A IA generativa será cada vez mais democratizada nas organizações. Mais de 80% das empresas terão usado modelos generativos em seus ambientes de produção até 2026.
• Segundo a IDC, até 2024, 33% das empresas do G2000 explorarão modelos de negócios com potencial de duplicar a monetização da GenAI – inteligência artificial generativa.

Junte-se às empresas que usam IA para impulsionar inovação e crescimento

Sem dúvidas, a IA será cada vez mais uma força disruptiva na economia global.

Por outro lado, ela tem o potencial de criar oportunidades, transformar empregos e melhorar a qualidade do trabalho e da vida das pessoas ao eliminar esforços desnecessários e apoiar atividades mais sustentáveis.

À medida que a adoção da IA por pessoas e empresas aumenta, mais aprendizados vamos adquirindo sobre ela. Assim, podemos melhorá-la, mitigar seus riscos e adaptá-la para ser realmente uma aliada de nossa produtividade e dos objetivos de negócio.

Hoje, há inúmeras formas de usar a inteligência artificial em diferentes setores da economia. Mas o que conhecemos ainda é a ponta do iceberg.

Como costumo dizer, a evolução da IA não vai parar. Pelo contrário, continuará acelerada. E são nossas habilidades humanas que nos ajudarão a explorar seu máximo potencial para descobrir novas maneiras de gerar valor a partir dela.

Se você não sabe por onde começar a implementar a IA em sua organização, conte com o apoio de especialistas no setor.

A Niteo, com qualificação comprovada em Dados & IA e 18 anos de experiência no mercado, pode ajudar você a conquistar desde uma base sólida de dados para gerar modelos confiáveis e personalizados de inteligência artificial, até a alcançar a máxima adoção dessa tecnologia em sua empresa por meio da capacitação de suas equipes.

Fale conosco e descubra como transformar sua organização ao obter o verdadeiro valor da inteligência artificial para seus negócios.

A inteligência artificial depende de uma infraestrutura robusta para um uso confiável. Leia mais: 5 requisitos para uma infraestrutura de IA de sucesso.

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo