A inovação é o que ajuda as pessoas a viverem melhor. A tecnologia possibilita novas oportunidades e faz com que as empresas desenvolvam novos produtos e serviços. Inovação e tecnologia, juntas, possibilitaram a Inteligência Artificial (IA), que faz com que máquinas aprendam com experiências, se ajustem e se adaptem a novos dados, além de serem capazes de performar com exatidão em tarefas cotidianas.
A ideia de Inteligência Artificial é relativamente antiga. Nasceu por volta da década de 50, e posterior a ela a ideia de aprendizagem de máquina – ou Machine Learning – por volta da década de 60.
Como toda a história da evolução humana, onde há problema, ali existem pessoas procurando soluções. A IA surgiu da necessidade de descobrir resoluções de problemas e métodos simbólicos.
Depois disso, o Departamento de Defesa dos EUA começou a treinar computadores para imitar o raciocínio básico humano. A Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) conseguiu, através da IA, mapear ruas nos anos 70 e, bem antes de conhecermos a Siri, já haviam sido criados assistentes pessoais inteligentes.
Porém, naquela época, os recursos computacionais não eram tão avançados e a quantidade de dados não era tão grande e disponível para realizar 100% da prática desses conceitos.
Foram esses primeiros pequenos passos que construíram essa trajetória sólida para o raciocínio formal e a automação que hoje conhecemos nos computadores – sistemas de apoio à decisão e sistemas de pesquisa inteligentes que potencializam a capacidade humana.
A Inteligência Artificial é uma subárea da ciência da computação e mesmo assim é bem ampla. Ela é uma tecnologia que tem o propósito de simular o processo humano para tomada de decisões. Isso se dá através de vários dados e suas previsões podem ser feitas através de machine learning, redes neurais e outras técnicas.
Os principais conceitos da Inteligência Artificial
Antes de você saber como a IA agrega valor ao seus negócios e aos negócios dos seus clientes, é preciso entender alguns dos principais conceitos que estão envolvidos nestes processos.
Para isso, conversei com o Gestor do Núcleo de Tecnologia da Informação da Universidade Federal de Santa Maria, unidade de Palmeira das Missões, Heitor Scalco Neto. Ele elencou e descreveu os principais conceitos a seguir:
Big Data
O termo “Big Data” pode ser entendido como a capacidade de analisar uma enorme quantidade de dados, com objetivo de obter informações importantes sobre um negócio ou situação. Essas informações muitas vezes são impossíveis de serem extraídas com uma quantidade reduzida de dados.
A aplicação de Big Data tem um grande potencial e ignorá-la pode ser um erro, visto que com a enorme quantidade de dados disponíveis podemos prever tendências e mudanças no mercado, comportamento de compra dos clientes e, até mesmo, a efetividade das suas campanhas de marketing. Exemplos de aplicações envolvendo Big Data podem ser:
– Identificar falhas de produção em tempo real;
– Criar anúncios baseados no histórico de compra dos clientes;
– Acusar fraudes (Ex.: Cartões de crédito);
– Identificar performance anormal de indicadores de gestão;
– Alertar gestores sobre previsões financeiras.
A Netflix, por exemplo, gera um histórico de utilização dos seus clientes. Com o passar do tempo, ela já tem dados suficientes para criar modelos preditivos para novos produtos e serviços, classificando os principais atributos de produtos ou serviços passados. Com informações como: público-alvo, preferência de gênero e duração média dos episódios assistidos, fica fácil para a Netflix saber como será a sua próxima série ou filme lançado.
Machine Learning
Já a técnica de Machine Learning ou, no português, Aprendizado de Máquina, utiliza conjuntos de dados (assim como o Big Data) para ensinar a máquina padrões existentes nesses dados. Por exemplo, posso ensinar a uma máquina qual é o padrão de qualidade de um produto que sai da linha de produção. Com isso, automaticamente posso descartar produtos defeituosos, melhorando assim a qualidade de entrega aos clientes.
Quando falamos de Machine Learning a regra é: quanto mais dados sobre determinada situação eu tiver, melhor. É por esse motivo que Big Data pode ser muito bem utilizado com Machine Learning.
O aprendizado de máquina é feito, geralmente, por regressões matemáticas, onde todas as amostras de dados são apresentadas e testadas incansavelmente, até que um padrão seja estabelecido. Porém, existem também outras formas de aprendizado. Modelos de classificação, por exemplo, são frequentemente utilizados.
Deep Learning
Deep Learning pode ser entendido como um subgrupo de Machine Learning, já que utiliza uma técnica de Machine Learning chamada Redes Neurais Artificiais. Essa técnica tenta imitar o comportamento do cérebro humano, formando uma rede de neurônios com várias “sinapses”. Conforme a imagem abaixo, as informações X0, X1, X2 … Xn, entram em todos os neurônios. Em cada neurônio é formado um coeficiente de peso que aquela informação.
Quanto maior peso uma informação tiver, mais relevante ela é para que o resultado seja alcançado. Após todos os dados passarem repetidas vezes por este processo, um padrão é estabelecido.
Fonte da imagem: https://bit.ly/2VwDBNo
NLP
O Natural Language Processing ou, no português, Processamento de Linguagem Natural, é uma técnica de Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer as máquinas entenderem a linguagem dos seres humanos. Essa compreensão da linguagem está relacionada ao reconhecimento do contexto, análise sintática, semântica e morfológica (assim como as sugestões de correção do Microsoft Word), fazer resumos, interpretar os sentidos, analisar sentimentos e aprender conceitos.
Esse tipo de técnica é utilizada, por exemplo, ao fazer um pedido para os equipamentos de automação, assim como Alexa e Apple Home.
As principais soluções práticas de IA nas empresas
Utilizar Inteligência Artificial é um caminho sem volta. O leque de oportunidades existentes com a implementação de IA nos negócios é amplo. Segundo Heitor Scalco Neto, ela é tão importante para as empresas pois representa a melhora contínua dos seus processos.
“A empresa pode oferecer melhores recomendações de produtos para os clientes, automação dos atendimentos via chat bots, detecção de falhas de produção, detecção de comportamento anômalo de funcionários e até mesmo previsões de vendas para os próximos anos, considerando possíveis crises econômicas”, afirma.
Por fim, a criação de sistemas de recomendação com Inteligência Artificial pode ser um excelente ponto de referência para gestores de todas as áreas, desde a área de vendas até o chão de fábrica.
Existem vários cases de sucesso com a implementação de IA em empresas, como por exemplo:
Automação de atendimento ao cliente (Chat Bots);
Sistemas de recomendação (compra e venda de ações);
Segurança da Informação (Firewalls e Detectores de Intrusão Inteligentes);
Definição de estratégia de vendas e marketing baseado no perfil dos clientes;
A implementação desses cases permitiu que as empresas pudessem definir as melhores estratégias para a gestão e planejamentos futuros.
Categorizando a Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial pode ser categorizada em três tipos teóricos importantes. São eles:
Inteligência cognitiva: É um conceito mais avançado do que a Inteligência Artificial. As técnicas de IA aprendem um padrão e seguem aquele mesmo padrão, até que um novo treinamento da técnica seja realizado. No caso da inteligência cognitiva é um pouco diferente. Além da técnica aprender padrões, ela tem capacidade de agir com base no aprendizado e raciocínio, sendo capaz de fazer deduções e ampliar conhecimentos. Como exemplo de aplicação, podemos citar um sistema que gerencia a frota de uma empresa, podendo solicitar o agendamento da manutenção preventiva, prever problemas e solicitar peças automaticamente.
Inteligência emocional: A Inteligência Artificial Emocional é a capacidade da tecnologia reconhecer emoções nos seres humanos. A partir da imagem do rosto das pessoas, é possível reconhecer emoções como: raiva, temor, desejo, alegria, medo, ódio, amor, entre outros. Esse tipo de aplicação tem sido muito utilizada em videogames, diagnóstico médico, educação, segurança automotiva e recrutamento de pessoal.
Inteligência humanizada: A Inteligência Humanizada traz com ela a inteligência social, que tem autoconsciência e é adaptável. Porém, ainda estamos muito longe dela. Conseguimos copiar os aspectos cognitivos e até mesmo emocionais do ser humano, mas ainda não conseguimos tornar robôs, humanos.
Para facilitar, vamos dar um exemplo: pense num robô, programado para executar uma atividade definida e repetitiva em uma linha de montagem. Podemos dizer que esse sistema automatizado possui uma IA fraca, pois apenas realiza as ações que estavam programadas.
Por mais que o robô tenha algumas opções automatizadas para casos de erros, baseados em seus sensores, ele não pensa e não consegue tomar uma decisão que não tenha sido programada. Por outro lado, uma IA forte sugere um sistema que consegue perceber o ambiente e é capaz de generalizar tomando uma ação não premeditada. Nesse caso esse sistema foi treinado para isso.
Com tudo que falamos aqui, fica claro que o objetivo da Inteligência Artificial é fornecer softwares que raciocinem sobre entradas e justifiquem saída de dados. Ela possibilita interações quase humanas, e, mais do que isso, serve de apoio para tarefas específicas e soluções cotidianas. Quer saber mais? Envie uma mensagem para a gente e saiba mais sobre como levar essa metodologia de trabalho para a sua empresa.
