A inteligência artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a novas entradas de dados e performem tarefas como seres humanos.
A maioria dos exemplos de IA sobre os quais você ouve falar hoje – de computadores mestres em xadrez a carros autônomos – dependem de deep learning e processamento de linguagem natural. Com essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas específicas ao processar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões nesses dados.
Qual é a importância da inteligência artificial?
A IA automatiza a aprendizagem repetitiva e a descoberta a partir dos dados. Mas a inteligência artificial é diferente da automação robótica guiada por hardwares. Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA realiza tarefas frequentes, volumosas e computadorizadas de modo confiável e sem fadiga. Para este tipo de automação, a interferência humana ainda é essencial na configuração do sistema e para fazer as perguntas certas;
A IA adiciona inteligência a produtos existentes. Na maioria dos casos, a inteligência artificial não será vendida como uma aplicação individual. Pelo contrário, os produtos que você já utiliza serão aprimorados com funcionalidades de IA, de maneira parecida como a Siri foi adicionada aos produtos da Apple. Automação, plataformas de conversa, robôs e aparelhos inteligentes podem ser combinados com grandes quantidades de dados para aprimorar muitas tecnologias para casa e escritório, de inteligência em segurança à análise de investimentos;
A IA se adapta através de algoritmos de aprendizagem progressiva para deixar que os dados façam a programação. A IA encontra estruturas e regularidades nos dados para que o algoritmo adquira uma capacidade: ele se torna um classificador ou predicador. Então, assim como o algoritmo pode ensinar a si mesmo a jogar xadrez, ele pode ensinar a si mesmo quais produtos recomendar em seguida. E os modelos se adaptam quando recebem mais dados. Propagação retroativa é uma técnica de IA que permite que o modelo se ajuste, através de treinamento e com a entrada de novos dados, quando a primeira resposta não está totalmente correta;
A IA analisa e mais dados, e em maior profundidade usando redes neurais que possuem muitas camadas escondidas. Construir um sistema de detecção de fraudes com cinco camadas escondidas era quase impossível alguns anos atrás. Tudo isso mudou com um poderio computacional impressionante e big data. Você precisa de muitos dados para treinar modelos de deep learning porque eles aprendem diretamente com os dados. Quanto mais dados você puder colocar neles, mais precisos eles se tornam;
A IA atinge uma precisão incrível através de redes neurais profundas – o que antes era impossível. Por exemplo, suas interações com a Alexa, pesquisas do Google e Google Fotos são todas baseadas em deep learning – e elas continuam ficando mais precisas conforme as vamos utilizando. Na área médica, técnicas de IA baseadas em deep learning, classificação de imagens e reconhecimento de objetos podem agora ser usadas para encontrar cânceres em ressonâncias com a mesma precisão de radiologistas bem treinados;
A IA obtém o máximo dos dados. Quando algoritmos aprendem sozinhos, os dados em si podem se tornar propriedade intelectual. As respostas estão nos dados; você só precisa aplicar IA para extraí-las. Uma vez que o papel dos dados é mais importante do que nunca, eles podem criar uma vantagem competitiva. Se você possuir dados numa indústria competitiva, e ainda que todos estiverem colocando técnicas semelhantes em prática, ganha quem tiver o melhor conjunto de dados.
Acredito em cinco cenários que serão chave para o desenvolvimento da inteligência artificial em 2021:
- O momento da transformação digital (DX)
A COVID-19 veio destacar a necessidade drástica da transformação digital em 2020. Uma tendência que só tende a continuar em 2021. Em 2020, as empresas foram forçadas a executar em meses, planos de DX previstos para cinco (ou mais) anos, para responder à nova realidade trazida com a pandemia. Depois de perceber esse sucesso, as lideranças se perguntam quais outros projetos de transformação digital são possíveis e que eles acreditavam ainda não ser a ocasião de implementá-los.
Com a maior demanda de consultas dos consumidores e a adoção do trabalho remoto, crescem os desafios. Ou seja, amplia-se a demanda por automação em inteligência artificial e consequentemente o monitoramento de perto dessas interações. A hiper automação ajudará a dar agilidade aos fluxos de trabalho na era pós-covid, só que as empresas ainda terão que compreender o que a IA está fazendo para assim, prever e monitorá-la, para que não privem os clientes, quaisquer que sejam, de seus direitos.
- O desafio dos consumidores que ignoram a IA
É fato que o avanço das discussões de proteção de dados em todo o mundo e no Brasil, por conta da LGPD que entrou em vigor em setembro de 2020, as pessoas se tornem mais céticas por ainda não compreendem ou ainda não se aperceberam que já utilizam a IA diariamente – como nas redes sociais (Facebook, Google, TikTok, etc.), que já utilizam mecanismos de inteligência artificial em troca de dados pessoais. Ainda há um longo percurso para que as empresas estabeleçam processos mais transparentes e eduquem melhor seus consumidores.
Apesar disso, há algumas evidências de avanços na confiabilidade da IA. Pelo menos 81% dos líderes de negócios entrevistados em uma pesquisa da Pega disseram estar otimistas de que o viés da IA será mitigado em cinco anos. Cabe, então, às empresas educarem seu público como a IA otimiza suas vidas em termos de agilidade, facilidade de processos e a oferta de produtos e serviços mais adequados para cada situação.
- Algo vai acontecer no quesito governança de IA
Embora a questão da regulamentação não tenha atingido o ponto máximo, especialmente na América Latina, a governança da IA continuará a ser uma tendência em 2021. À medida que a IA é difundida, as partes interessadas estão despertando para as dificuldades em potencial junto ao público. Dessa forma, as organizações de diversas localidades – das mais modernas às tradicionais – devem fornecer sistemas de IA responsáveis, transparentes e imparciais. Mas de quem é a responsabilidade de garantir uma regulamentação para a IA – o governo, as empresas, grupos industriais ou uma combinação de todos?
Se as empresas quiserem se autorregular antes que o governo assim proceda, terão que providenciar garantias que os dados que alimentam sua IA sejam justos e imparciais, e que seus modelos sejam empáticos, transparentes e robustos. As organizações também terão que implementar um jeito de monitorar de perto a IA para que nada saia dos trilhos ao ‘aprender’.
- IA ultrapassando limites
Na proporção em que cresce a capacidade computacional de armazenamento, mais funcionalidades serão acessadas pela rede corporativa. Nosso estudo descobriu que 41% dos líderes de negócios acreditam que os casos de uso de edge (borda) estendidas são altamente dependentes do amadurecimento da IA e de outras tecnologias, como automação e machine learning, o que sugere uma relação complementar entre elas. Com a proliferação de dispositivos de Internet das coisas (IoT) e a crescente adoção do 5G alimentando essa tendência, o poder computacional aumentará e, como consequência, a capacidade de aproveitar a IA na edge.
Para ter sucesso, as empresas vão garantir que tudo na periferia esteja sincronizado com um cérebro central para alcançar uma visão holística do cliente. Isolar a IA em silos diminuiria o poder da inteligência artificial. Portanto, garantir que a edge esteja constantemente conectada a um local central, permitirá que IA ultrapasse os limites do que é conhecido como possível.
- ModelOps se tornará a abordagem “go-to” para implementação de IA
Muito semelhante a forma de como o DevOps deu estrutura a maneira como as aplicações são implementadas, o ModelOps chegará a um ponto crítico em 2021, como uma forma das empresas convencionais desenvolverem e operacionalizarem melhor seus modelos de IA. O que acarretará num jeito sistemático de desenvolver, testar e implementar modelos de IA eficientes por meio da nuvem.
A AW Consultores vem ajudando empresas a implantar os conceitos da boa gestão empresarial, garantindo resultados e margens sustentáveis.
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