De tecnologia futurista e filmes de ficção científica, a Inteligência Artificial tornou-se, na realidade, um recurso usado extensivamente no dia a dia, desde quando se realiza alguma função no smartphone, até no momento de realizar uma compra online.
As aplicações da Inteligência Artificial se popularizaram e foram difundidas. No entanto, quanto mais se pesquisa, mais a tecnologia releva novos potenciais e usos, mostrando que ainda há muitas possibilidades a serem exploradas.
Mesmo com a difusão da tecnologia, muitas pessoas ainda têm dúvidas de como ela funciona e como realmente pode ser aplicada em diferentes segmentos de negócios.
Continue a leitura deste post e entenda mais sobre o assunto!
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O que é e como funciona a inteligência artificial?
O termo Inteligência Artificial não é tão recente como parede. Em 1956 o professor John McCarthy criou a expressão para referir-se à capacidade de as máquinas resolverem problemas que, até então, só poderiam ser solucionados por humanos.
O conceito de IA continua o mesmo: a viabilidade de as máquinas pensarem como os seres humanos, desenvolvendo a capacidade de aprender, raciocinar, perceber, deliberar e decidir logicamente sobre os fatos.
Outro aspecto importante da IA é que, devido à capacidade de aprender, ela precisa ser constantemente alimentada para que possa continuar em evolução, assim como uma pessoa.
Por mais complexo que esse processo seja, ele só é possível com processos de computação simples, como:
- modelo de dados — estruturas para processar, categorizar e analisar dados de maneira inteligente;
- big data — disponibilizar grandes quantidades de dados para serem processados;
- poder de processamento — capacidade operacional e logística de processar as informações de forma rápida e eficiente.
Apesar dessa prévia, para entender o funcionamento da Inteligência Artificial é preciso saber que há uma combinação de tecnologias que a torna possível.
Quais tecnologias permitem o funcionamento da IA?
A Inteligência Artificial é composta por códigos e dados, sendo que os primeiros são responsáveis pela leitura e interpretação dos segundos. No entanto, a IA é mais do que apenas análise de dados e, para cumprir uma infinidade complexa de comandos que resultam na capacidade de imitar os humanos, ela inclui diversas tecnologias.
Machine Learning
O primeiro pilar da IA é o Machine Learning, ou aprendizado de máquina, pelo qual os computadores tornam-se capazes de aprender e evoluir. Na tecnologia, o que ocorre é o processamento lógico dos dados e a identificação de padrões que geram inteligência.
Sem o Machine Learning o que entendemos como inteligência artificial não se concretizaria. Atualmente, por exemplo, a tecnologia é vastamente usada pela Amazon para fazer recomendações mais personalizadas e relevantes aos clientes.
O sistema funciona da seguinte forma: a máquina monitora todas as ações dos clientes no site e identifica padrões, como quando clientes que viram um produto X também demonstram interesse por Y.
Assim, quando um usuário faz a primeira pesquisa, o sistema indica o outro produto, pois reconhece que há uma relação entre as pesquisas.
No Machine Learning esses padrões são identificados em teias infinitas, de forma que existem milhares de pontos de intersecção que consistem nas conexões entre as informações, viabilizando inteligência em grande escala.
Deep Learning
Outro conceito essencial para realização da IA atual é o Deep Learning, que consiste em um aprofundamento do Machine Learning, tornando-o mais inteligente e complexo. A tecnologia utiliza ferramentas mais sofisticadas que tornam os resultados mais acertados.
Por exemplo, no mesmo exemplo da Amazon citado, a tecnologia identifica exceções para não realizar sugestões desqualificadas. Se de 1000 clientes que pesquisam smartTV, 800 continuam a busca com home theater, o software entende que essa é uma indicação relevante.
No entanto, se cinco usuários depois de pesquisar por smartTV iniciam uma busca por sapato, por exemplo, o Machine Learning poderia entender como uma indicação válida. Por sua vez, o Deep Learning entende que são produtos não relacionados e, dessa forma, evita que algumas exceções do comportamento do usuário tornem-se regras.
Assim, a tecnologia usa redes mais complexas para compreender que, apesar de existir ocorrência, não se trata de uma pesquisa causal e, portanto, não é um resultado relevante para o usuário. Com isso, o Deep Learning consegue entender os pensamentos humanos com mais detalhamento do que o Machine Learning seria capaz.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O último pilar da IA é o Processamento de Linguagem Natural, que é responsável pela lapidação dos resultados, tornando-os mais naturais e mais humanos.
Por exemplo, atualmente diversos e-commerces usam os chatbots para atender aos clientes. No entanto, a qualidade da tecnologia está na presença ou não do PLN. Quando ele não é incorporado à solução, o robô fica artificial, incapaz de aprimorar a linguagem usada para torná-la mais semelhante a usada pelos clientes.
O excesso de perfeição da linguagem e a incapacidade de incorporar elementos mais informais é o que faz com que o robô se torne artificial, independentemente da capacidade de realmente auxiliar o consumidor.
Quais os benefícios da Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial tem viabilizado benefícios diretos e indiretos aos negócios, sendo incorporada em etapas operacionais e estratégias devido à multiplicidade de aplicações possíveis. Conheça quatro vantagens que a tecnologia tem proporcionado nas empresas.
Automação
A IA permite automatizar processos computacionais volumosos, evitando a necessidade de pessoas para executar as tarefas ou, até mesmo, identificar padrões. No entanto, para isso, são necessários profissionais capacitados para configurar o sistema.
O recurso também é usado na automação robótica e, nesses casos, substitui tarefas operacionais, como apertar um parafuso com precisão. Em ambos os casos a tecnologia otimiza os processos e melhora o desempenho do negócio.
Previsibilidade
Entre as aplicações da IA está a de previsibilidade de mercados, comportamentos e processos devido à grande análise de dados que identifica padrões e estabelece previsões a partir de eventos passados.
Por meio da análise preditiva utilizando Machine Learning e Inteligência Artificial é possível considerar infinitos dados e cenários para identificar os eventos mais prováveis, auxiliando em uma tomada de decisão mais efetiva e estratégica.
Aprofundamento dos dados
O Big Data já viabiliza, há alguns anos, uma análise sistemática dos dados. No entanto, a IA aprofundou essa capacidade interpretativa, gerando mais inteligência a partir da análise de informações.
Dessa forma, mesmo uma empresa que está competindo com uma concorrente usando técnicas semelhantes pode diferenciar-se enormemente se tiver um bom conjunto de dados e aplicar IA na identificação de padrões e previsões, permitindo extrair informações mais complexas e valiosas dos dados.
Melhora constante
A Inteligência Artificial viabiliza uma evolução constantemente no que se refere ao uso dos dados, pois utiliza redes neurais com diversas camadas que são usadas para construir estruturas interpretativas mais complexas e eficazes.
Para adotar o Deep Learning a empresa precisa de grandes dados para que o modelo possa aprender a partir dessas informações. Além disso, quanto mais dados são inseridos no modelo, mais efetivo ele se torna.
Como a IA funciona na prática?
A Inteligência Artificial já é usada em quase todos os segmentos de negócio devido à flexibilidade e personalização da solução. Com isso, os exemplos de aplicação da tecnologia incluem desenvolvimento estratégico, Marketing Digital, relacionamento com o consumidor, novos modelos de negócio etc.
E-commerces
Os e-commerces utilizam a Inteligência Artificial, principalmente, para fornecer uma melhor experiência ao consumidor. Entre os usos da IA nessa área destacam-se:
- identificar as preferências dos consumidores de acordo com os hábitos de navegação e consumo e proporcionar uma melhor experiência de compra;
- fazer recomendações aos clientes com base no comportamento dos demais;
- realizar atendimento integrado, como usando chatbots e CRM.
A partir dessas aplicações da IA, o e-commerce torna-se mais eficiente no relacionamento do cliente.
Apesar de gigantes como a Amazon inovarem no uso das tecnologias, ganhando diferenciais competitivos, ferramentas e parceiros especializados, cada vez mais, viabilizam que esses recursos também sejam adotados por pequenos e médios lojistas.
Automobilismo
Apesar de algumas aplicações da IA nos automóveis ainda estarem em fase de testes, como o carro autônomo do Uber, algumas empresas como o Google e Tesla já apresentam resultados sólidos do uso da tecnologia.
Esse recurso é usado para permitir que o carro cumpra diversos comandos sozinho, como estacionar, monitorar pontos cegos e detectar colisões. O objetivo é que a tecnologia aumente a segurança no trânsito e seja acessível no longo prazo.
Entretenimento
No segmento de entretenimento a IA tem sido usada inclusive para viabilizar novos modelos de negócios, como a Netflix. A empresa usa a tecnologia para fazer sugestões aos usuários e melhorar as recomendações que é um aspecto central da experiência na plataforma.
Além disso, o uso também se estende ao segmento de jogos, nos quais os personagens são dotados de personalidade, tornando a interação mais complexa.
Medicina
Diversas aplicações de Inteligência Artificial têm impactado a área médica para melhorar os serviços de saúde. Uma delas é o uso da IA para fazer a leitura de exames importantes, como a tomografia computadorizada. Com o treinamento do modelo, viabiliza-se que a tecnologia identifique alterações com tanta ou maior precisão que os médicos.
Além disso, algumas aplicações na saúde também referem-se à análise de dados dos pacientes para identificar precocemente doenças graves, como mal de Parkinson e Alzheimer.
Indústrias
Um dos primeiros segmentos a fazer uso da IA foi o industrial. Com a automação robótica tornou-se possível montar e embalar peças sem interferência humana, garantindo a qualidade do processo e, ao mesmo tempo, a otimização da produção.
A expectativa é que a tecnologia contribua não apenas para processos operacionais na indústria, mas seja cada vez mais determinante nas etapas de criação e planejamento, proporcionando inteligência produtiva e de mercado.
A Inteligência Artificial é uma tecnologia ampla e com aplicações tão diversas que, atualmente, está presente no dia a dia de todas as pessoas conectadas à internet, seja ao acessar uma rede social, site noticioso ou mesmo o e-mail.
Entender como ela funciona e quais os usos mais frequentes oferece insights e inteligência para haver maior difusão dos recursos.
Quais são os desafios de Ética e Responsabilidade na Inteligência Artificial?
Depois de conversarmos sobre todas as vantagens e aplicações promissoras da Inteligência Artificial, precisamos refletir sobre as consequências de uma tecnologia tão disruptiva sendo inserida em diversas funções e posições de mercado.
Como toda evolução tecnológica, a corrida por inovar pode levar instituições a negligenciarem questões éticas e morais, que são importantes para a manutenção de estabilidade econômica e social a longo prazo. Veja os pontos de preocupação sobre o uso de IA e por que devem ser discutidos.
Privacidade de dados
A elaboração e aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil é uma prova de como a preocupação com a privacidade de dados é crescente e constante na sociedade. Essa discussão aumenta ainda mais com a popularização de IAs.
O ideal é que os modelos de machine learning tenham uma determinação clara das fontes de informação utilizadas e como são lidas e analisadas para evitar o uso indiscriminado.
Este é inclusive, um dos primeiros grandes desafios da lei, que terá que se adaptar à realidade da tecnologia. Como a LGPD obriga empresas a informarem como dados serão utilizados e pedirem autorização, toda IA, própria ou terceirizada, está infringindo a norma ao alimentar o algoritmo sem anuência dos donos dessa informação.
Plágio
Quando ferramentas como ChatGPT e MidJourney popularizaram nas redes sociais, a primeira grande discussão ética sobre a tecnologia foi a de aparente plágio em resultados gerados por IA.
Isso é intrínseco da forma como esses algoritmos funcionam, principalmente os de imagem: utilizam elementos, cores e formas de trabalhos já existentes e remixam as referências em uma nova arte.
A melhor solução no futuro é limitando o acesso da IA a artes autorizadas para o uso por seus artistas. Um modelo similar ao que combate plágio entre humanos desde sempre.
Explicabilidade de IA e o conceito de caixa preta
Como garantir que uma IA usa dados e referências apenas autorizadas em seu processo generativo? Essa é a grande questão ética do uso de Inteligências Artificiais hoje.
A preocupação de autoridades e especialistas é o conceito de caixa preta: com Deep Learning, os algoritmos podem se tornar tão complexos que nem mesmo seus desenvolvedores sabem como eles chegaram a determinado resultado.
Ou seja, é virtualmente impossível determinar quais foram as fontes de dados utilizadas e como foram processadas e interpretadas. É por isso que pessoas e organizações no mundo inteiro advogam pela necessidade de explicabilidade de IA: que o próprio algoritmo tenha uma ferramenta de autorregulação e registro de etapas de construção de resultados.
Viés de algoritmo
A maior preocupação relacionada ao Black Box de IAs é o viés do algoritmo. Pense em todos os usos citados anteriormente e como elas decidem o que vamos assistir, como interpretamos dados de negócios, nossos relacionamentos digitais.
Todo esse poder pode criar distorções informativas, como já acontece em redes sociais. Elas influenciam como a gente se informa e se comunica baseados no viés do algoritmo em relação a como nos comportamos. Sem uma discussão profunda que envolva toda a sociedade, esses vieses irão apenas se reforçar com o tempo.
Impacto socioeconômico
Terminando a lista, existem todas as consequências de evolução de uma tecnologia capaz de realizar funções que são tradicionalmente humanas. Não apenas trabalho mecânico, mas lógico e criativo.
O impacto na sociedade pode ser bastante negativo ou positivo dependendo de como usamos e nos adaptamos às IAs. Além da necessidade de regulamentações e diretrizes éticas, é preciso também que empresas entendam a importância do uso consciente da tecnologia.
Afinal, ela é uma ferramenta, criada para potencializar o trabalho humano, não substituí-lo. As formas como faremos isso vão determinar o sucesso individual e coletivo do mercado daqui para a frente.
Como será o futuro da Inteligência Artificial?
A melhor forma de terminar nossa conversa é olhando para frente: as tendências mais positivas de Inteligência Artificial que transformam negócios sem colocar em risco a privacidade e a qualidade do seu relacionamento com o público.
Veja as principais tendências de IA para empresas, aquelas que você já pode estudar de perto desde já e até implementar em seu fluxo de trabalho.
IA autônoma
Grande parte das Inteligências Artificiais usadas hoje, tanto para finalidades empresariais quanto público geral, ainda seguem modelos supervisionados, que exigem a definição de parâmetros por humanos para apresentarem resultados consistentes.
Mas e quando a IA for capaz de construir outras? Esse futuro de Inteligência Artificial autônoma está perto e pode mudar bastante a forma como negócios lidam com dados.
Sem a necessidade de programação extensa, você poderá construir seu próprio algoritmo especializado para a sua empresa, incluindo uso em IoT para aumentar a produtividade e a eficiência.
A IA será mais acessível assim como tecnologias de Nuvem e análise de dados se tornaram nos últimos anos, independentemente do seu tamanho e capacidade de investimento.
Transformação de postos de trabalho
Embora haja uma preocupação genuína em relação ao impacto da Inteligência Artificial em postos de trabalho, o que o futuro promete é uma adaptação de funções mesmo em papéis corporativos e criativos.
Pessoas especializadas em execução poderão assumir posições mais estratégicas de produção e planejamento. Mesmo com toda a capacidade das IAs, o ser humano ainda é fundamental para apontar caminhos, criar parâmetros e finalizar projetos para que sejam engajantes para outros humanos: os clientes.
Integração completa entre conteúdo, marketing e relacionamento
O impacto das Inteligências Artificiais conversacionais (Large Language Model) já está sendo sentido no mercado, mas de um jeito negativo. Muitas empresas estão confundindo o potencial de suporte das IAs e utilizando suas capacidades para criar conteúdos que sofrem de credibilidade e autoridade no mercado.
O que a Inteligência Artificial promete para o setor é a integração e a aceleração de processos de relacionamento com o público. Além de trabalhar com dados profundos, podem segmentar e comparar informações entre departamentos para sugerir e ajudar na estruturação de campanhas e estratégias de Marketing de Conteúdo.
O contato precisa ser humano para cativar seus clientes. Mas a tecnologia contribui para que você amplie esse contato, tanto em abrangência quanto em personalização.
A Inteligência Artificial é uma tecnologia ampla e com aplicações tão diversas que, atualmente, está presente no dia a dia de todas as pessoas conectadas à internet, seja ao acessar uma rede social, site noticioso ou mesmo o e-mail.
Entender como ela funciona e quais os usos mais frequentes oferece insights e inteligência para que haja maior difusão dos recursos.
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