O que é Inteligência Artificial, como funciona e exemplos

Por Bruno Amaral

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30 de setembro de 2021
11 min. de leitura

A Inteligência Artificial está mais próxima do nosso cotidiano do que podemos imaginar.

Duvida? Então, pense em aplicativos atuais como o Uber ou mesmo no serviço de streaming Netflix e saiba que essa tecnologia não fica isolada nos filmes de ficção, tão irreais em outros tempos.

A IA é uma realidade e está presente nos auxiliando e sendo implementada em segmentos empresariais. São negócios que apostam nesse tipo de investimento primordial para aumentar seus resultados.

Afinal, a modernização não é mais uma escolha aos que querem usufruir de sua potencialidade na rotina e estão inseridos no futuro da tecnologia.

Te convido a ler até o final e descobrir como a Inteligência Artificial funciona e amplifica o desenvolvimento de estratégias pelo mundo! 

O que é inteligência artificial?

A IA faz parte da área de Ciência da Computação e é uma tecnologia que estuda:

  • redes neurais artificiais;
  • algoritmos ligados a resolução de problemas com base em capacidades humanas;
  • sistemas que simulam nossas habilidades.

Essas análises capacitam a identificação de padrões e geram soluções tecnológicas para a tomada de decisões, evitando a intervenção humana e de um modo inteligente.

Além disso, uma de suas ramificações é o Machine Learning ou o aprendizado das máquinas, que possibilita ampliar o conhecimento de acordo com o uso da tecnologia.

Ou seja, a Inteligência Artificial é um avanço no campo da ciência. Ela desenvolve sistemas e máquinas simuladoras de atividades humanas de forma autônoma.

Como a inteligência artificial surgiu?

A origem dessa tecnologia está na década de 1940 e tem como um de seus personagens Alan Turing.

O matemático — considerado ‘pai da computação’ — fez testes para avaliar a inteligência das máquinas e se havia a possibilidade de simular conversas como se o computador fosse um ser humano. Um marco para a história da IA.

A Segunda Guerra Mundial também envolveu outros cientistas pesquisando o desenvolvimento de armamentos e tecnologias bélicas, dando continuidade ao campo de estudo dessa ciência.

Logo, a IA foi reconhecida na década de 1950. Os cientistas Herbert Simon e Allen Newell criaram um laboratório dedicado ao seu desenvolvimento na Universidade de Carnegie Mellon.

Como funciona a inteligência artificial?

O estudo área possui diferentes abordagens e aplicabilidades.

Ou seja, a funcionalidade a qual nos referimos para a Inteligência Artificial depende do tipo estudado e da identificação de suas diferenças.

Por isso, explicamos as características de cada avanço tecnológico, suas similaridades neste campo, além dos desafios e aplicações.

Até porque a transformação digital é bem ampla e evolui constantemente. Tanto que a IA não é mais uma inovação, mas uma necessidade em segmentos que se dedicam ao progresso e a visão de oportunidades em sua área.

Então, entenda agora os conceitos e cenários do:

  • Machine learning;
  • Deep learning;
  • Processamento de linguagem natural (PLN).

Machine learning

A tecnologia machine learning é um campo dentro da IA referente ao aprendizado das máquinas.

Na prática, essa inovação utiliza algoritmos com o objetivo de coletar e analisar uma grande quantidade de dados, aprendendo com eles.

A partir disso, cria predições sobre o objeto estudado, sendo útil para treinar a máquina ao executar tarefas e evoluí-la em um menor espaço de tempo, sem a inteligência humana.

Logo, a abordagem da machine learning possibilita a inclusão da árvore de aprendizado e a análise de enormes quantidades de informações nos processos computacionais.

Concluindo, os algoritmos entendem de forma rápida e aprendem a resolver um problema que demandaria meses de trabalho humano, com menos propensão de erros do software.

Deep learning

Já deep learning — ou aprendizado profundo — é uma técnica poderosa que faz parte da Machine Learning para implementação dos algoritmos complexos.

Ou seja, a abordagem reproduz a rede neural do cérebro humano no mundo artificial, reproduzindo em um nível de dificuldade maior por causa das diversas camadas e conexões empilhadas para propagar dados.

Por exemplo, essa tecnologia é capaz de identificar uma imagem passando por camadas, até chegar a última e desvendar processos extremamente avançados sem interferência humana.

A arquitetura da rede define sua principal aplicação ao paralelizar algoritmos, que é o reconhecimento de imagens. 

A deep learning precisa de treino. Quer dizer, essa tecnologia da inteligência artificial treina computadores com milhões de imagens até descobrir os pesos de cada dado recebido e identificá-la.

Processamento de linguagem natural (PLN)

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é também uma vertente da IA e consiste na interpretação da linguagem humana.

Assim, PLN é compreender a comunicação entre humanos, algo complexo e que trabalha em parceria com a machine learning.

A tecnologia avança junto a linguística e entendemos como ela funciona quando ativamos comandos de aplicativos com a nossa voz ou por textos. Ou seja, o dispositivo aplica uma ação compreendendo a intenção da fala e interpretando mensagens.

Por exemplo, a Alexa responde aos consumidores com frases e ações rapidamente, em uma interação completa que só acontece devido ao PLN em conjunto a machine learning e deep learning.

Portanto, suas aplicações na inteligência artificial já são encontradas em diversos momentos de nossa vida!

Inteligência artificial nas empresas

Veja que as empresas aplicam soluções da IA para situações às quais nem nos damos conta em boa parte do tempo.

Assim, a tecnologia no mundo corporativo está nas principais ferramentas trocando dados da organização constantemente e simulando a capacidade humana.

Saiba como extrair a maior produtividade das equipes com as ferramentas utilizando IA enquanto economiza tempo dos colaboradores e aumenta o resultado dos negócios.

Desse modo, observe a implementação das inovações nas empresas para potencializar a resolução de tarefas em vários setores. Usamos como exemplo:

  • mude a rotina do atendimento;
  • mapeie a jornada do cliente para o marketing;
  • agilize operações e automatize processos.

Atendimento

O serviço de atendimento ao cliente utiliza a Inteligência Artificial em empresas de gerenciamento eficiente.

Por exemplo, a implementação de chatbots impacta diretamente na automatização do SAC para ganhar escalabilidade. 

O chatbot é um assistente virtual que usa a IA e melhora a experiência do usuário conversando de forma natural com ele. Uma grande vantagem, pois simula o bate-papo humano e ainda atende instantaneamente o consumidor.

Assim, o atendimento permanece tendo qualidade e o cliente é respondido pelo canal escolhido, no momento mais confortável. 

Além disso, a plataforma de chatbot pode integrar com softwares como CRMs e ERPs, puxando a sua base de dados e reconhecendo os contatos.

Marketing

A estratégia de marketing só tem a ganhar com a tecnologia IA mapeando atividades na jornada do cliente, capturando e identificando oportunidades a serem convertidas em vendas.

Logo, cada ponto de contato é qualificado nos canais de comunicação por programas que utilizam Big Data e traçam perfis do consumidor importantes para a empresa. 

Desse modo, assistentes virtuais inteligentes também conseguem disparar conteúdos personalizados para a sua base de contatos e, assim, educar o seu público e informá-lo sobre novidades.

Entender o comportamento do usuário fica muito mais fácil categorizando os clientes em perfis com a ajuda da IA. 

O que antes era um grande desafio, hoje é um conhecimento acessível para as empresas com o investimento em tecnologia.

Operações

As operações também podem ser simplificadas com automação de processos e análises inteligentes.

Programas que otimizam o tempo dos funcionários realizando tarefas repetitivas de forma automática ou transformando dados em relatórios com grande rapidez podem gerar insights estratégicos nas equipes.

Ou seja, o colaborador tem tempo para pensar em atividades importantes no desenvolvimento do negócio e entrega mais resultados com a ajuda da Inteligência Artificial.

Os segmentos do mercado aproveitam a melhora de processos operacionais e crescem frente à concorrência que ainda não usufruem de metodologias modernas na rotina da empresa.

Assim, é possível ter um melhor planejamento, estrutura e otimização de tarefas com o acesso a novas tecnologias em operações diárias.

Exemplos de Inteligência Artificial

Como podemos perceber, o uso da IA transforma cenários e impacta toda a visão de futuro em amplos segmentos.

Então, o investimento estratégico é exemplificado por ações pelo mundo, estimulando e apoiando a inovação em setores que precisam de soluções tecnológicas. Por exemplo, a educação, a saúde e a área governamental.

A análise de dados e o uso ético e administrativo dessa tecnologia empregados em prol de pilares da sociedade apresentam novos desafios. Entretanto, são iniciativas importantes para reestruturar visões ultrapassadas.

Veja como a IA está circulando nessas áreas ampliando conhecimento, incentivando pesquisas e criando estratégias incríveis de comunicação.

Educação

Conquistar alunos e oferecer atendimento remoto humanizado são alguns dos desafios enfrentados pelas instituições, principalmente após a pandemia.

Por isso, iniciativas como o curso de capacitação feito pela Weni ao Sebrae-SP são tão interessantes para a transformação digital desse setor. A solução consiste em oferecer fluxos de conteúdo através do celular com uma tecnologia completa de integração, através do WhatsApp.

Este projeto inédito possibilitou que o acesso à educação ficasse mais acessível com automações eficientes e gerando escalabilidade, já que a busca por cursos à distância naturalmente aumentou após a disseminação do coronavírus.

O Serviço Social da Indústria (SESI) e o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI) também já apontam o crescimento nas escolas de tecnologias educacionais baseadas em IA até 2030, expandindo o ensino personalizado.

Saúde

A medicina deve priorizar o cuidado e a qualidade do atendimento aos pacientes. Então, a IA traz possibilidades inovadoras a essa área para evoluir em grandes mudanças na saúde.

O aprendizado das máquinas é extremamente útil ao reforçar o diagnóstico no raciocínio clínico. 

Por exemplo, um sistema computacional auxilia os profissionais da linha de frente a analisar uma imagem e buscar respostas em bancos de dados para confirmar a probabilidade de identificar doenças.

São aplicações que ajudam a comunidade médica e desenvolvem ferramentas com inteligência artificial para a área da saúde em diversas especialidades.

Ter os dados clínicos e medicamentosos do paciente também facilita na tomada de decisão através da previsão de complicações referentes à doença diagnosticada.

Governo

A administração pública requer estratégias que utilizem tecnologias inteligentes e promovam benefícios à população.

Nesse sentido, ter estratégias para informar a população sobre políticas públicas, oferecer atendimento sem burocracia e satisfazendo a todos os cidadãos da melhor forma são aspectos transformadores.

O chatbot auxilia na transformação digital de governos quando é uma ferramenta informativa ao público, fornecendo conteúdos relevantes digitalmente. Por exemplo, emitindo documentos, tirando dúvidas e fazendo agendamentos.

Assim, ações governamentais se comprometem com a melhoria de seus serviços mostrando eficiência e desburocratizando atendimentos. 

Recursos tecnológicos para otimizar a esfera governamental e aprimorar a comunicação com as instituições é o que a população precisa.

O futuro da Inteligência Artificial

Os principais desafios no futuro da Inteligência Artificial envolvem impulsionar o crescimento de tecnologias transformadoras.

Por exemplo, o taiwanês-americano Kai-Fu Lee definiu a IA dividida em quatro ondas:

  • a onda da internet;
  • a onda dos serviços oferecidos por aplicativos;
  • a onda da internet das coisas (IOT);
  • a onda da automação.

A tendência é que as máquinas continuem aprendendo e processando dados de formas avançadas. 

A certeza é que há muito por vir com a evolução do machine learning e deep learning, mudando a economia mundial e transformando profissões, serviços e operações diversas.

Desse modo, a IA está rodeada de grandes expectativas para as próximas décadas.

Conclusão

A transformação da Inteligência Artificial já é um contexto da atualidade que proporciona soluções para diversos setores.

Essa tecnologia só tende a avançar e causar grandes revoluções no modo como enxergamos o uso de aplicações hoje em dia. Vamos ver evoluções na área por um bom tempo.

O investimento em estudo desse campo é amplo e tende a aumentar devido aos resultados alcançados por softwares que o utilizam, gerando satisfação do público e a experiência positiva das instituições.

Portanto, caso tenha interesse em saber mais como aplicar a Inteligência Artificial no cenário positivo que se apresenta, leia também este artigo apontando a evolução e oportunidades da IA no Brasil.

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