Entenda o que é e como a inteligência artificial nas empresas pode revolucionar seu negócio

O que vem à sua cabeça quando se fala em inteligência artificial?

Máquinas inteligentes se ocupando de tarefas humanas? Robôs que jogam xadrez? Assistentes pessoais como Siri e Alexa que atendem a comandos de voz e respondem da mesma forma? Assistentes pessoais para negócios, que orientam executivos na tomada de decisão?

Na realidade, a inteligência artificial envolve tudo isso e muito mais. Ela está presente em nossas vidas de uma forma que muitos nem suspeitam.

Ao interagir em um chat de uma agência de viagens, por exemplo, ou ao comprar uma passagem aérea, muitas vezes você estará dialogando com um chatbot que usa inteligência artificial para direcionar você para as páginas certas dos site e resolver suas dúvidas sozinho.

Nesse contexto, entender realmente o que é inteligência artificial e como ela funciona pode ser de grande ajuda em seu dia a dia, seja na esfera pessoal ou na profissional.

Neste post, você vai entender definitivamente o que é inteligência artificial, o que é machine learning e deep learning e como a inteligência artificial nas empresas pode ajudar seu negócio a ser mais eficiente e produtivo.

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O que é inteligência artificial

Antes de falarmos sobre o uso da inteligência artificial nas empresas, vamos entender o que é inteligência artificial.

Existem diversas definições. Por isso, criamos uma que resume os principais pontos, veja:

“Inteligência Artificial, conhecida pela abreviação IA, é um ramo específico da ciência da computação. Ela tem o objetivo de desenvolver aparatos tecnológicos que têm a capacidade de simular o raciocínio humano. Isto é, ela procura criar, com auxílio da tecnologia, dispositivos capazes de perceber, entender, aprender, tomar decisões e resolver problemas de forma análoga a maneira como fazemos isso”

Pelo exposto acima, fica claro também como a inteligência artificial pode ajudar o ser humano em diversas outras tarefas, além das aplicações no trabalho.

Por exemplo: na hora de descobrir qual o caminho mais rápido para ir para casa, por que não usar um app, como o Waze?

Mas a inteligência artificial trilhou uma longa jornada desde seus primeiros experimentos até se transformar na verdadeira revolução que é hoje. Por isso, para entender o que é inteligência artificial, é preciso conhecer sua evolução.

Entender também o que é machine learning, qual a diferença de machine learning e deep learning e como se deu essa evolução que possibilita, hoje, o uso da inteligência artificial nas empresas.

Vamos lá?

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Pequena história da inteligência artificial

A primeira vez que se usou o termo inteligência artificial foi em 1956, em uma conferência no renomado Dartmouth College, nos Estados Unidos.

Mas os primórdios da inteligência artificial, não chamada por esse nome, podem ser vislumbrados até nos filósofos clássicos gregos, que queriam entender o processo de raciocínio humano comparando-o a um mecanismos que manipulava símbolos.

Foram necessários alguns milênios para que na década de 50 do século passado os primeiros experimentos com inteligência artificial começassem a explorar, por exemplo, a resolução de problemas por meio da simbologia.

Veja uma breve cronologia da inteligência artificial:

  • 1946: É criado o primeiro computador digital eletrônico de grande escala no mundo, o ENIAC (Electrical Numerical Integrator and Computer).
  • 1950: iniciam-se os primeiros trabalhos com redes neurais, em que se simulava o funcionamento dos neurônios em nosso cérebro por meio de dispositivos eletrônicos utilizando até 3 mil válvulas.
  • 1953: Criação do primeiro programa de jogo de xadrez, pela IBM.
  • 1959: primeira menção do termo “aprendizado de máquina”, por Arthur Samuel.
  • Década de 1960: O departamento de Defesa dos Estados Unidos inicia projetos para capacitar computadores a simular o raciocínio humano mais simples.
  • 1965: Criação do primeiro robô de conversação, ELIZA.
  • 1973: Um relatório critica a lentidão do desenvolvimento da inteligência artificial e a pesquisa se paralisa até a década de 1980.
  • Década de 1980: popularização e desenvolvimento do machine learning.
  • 1988: O centro de pesquisas Watson, da IBM, desenvolve uma tecnologia para tradução automática baseada em aprendizado de máquina.
  • 1995: Desenvolvimento do chatbot ALICE, que coleta dados da linguagem natural, com ajuda da internet.
  • 1997: O Deep Blue da IBM vence o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
  • 2001: A Amazon começa a fazer recomendação de produtos com base em inteligência artificial.
  • 2006: É a vez da Netflix lançar uma competição com o objetivo de se desenvolver um programa de recomendação para seus clientes.
  • 2011: A Microsoft passa a utilizar o deep learning em produtos de busca com voz. No mesmo ano, o Watson, plataforma de inteligência artificial da IBM. é lançado mundialmente.
  • 2013: O Facebook adere à inteligência artificial para melhorar o que é apresentado no feed de notícias de seus usuários.
  • HOJE: O deep learning se torna o grande destaque da inteligência artificial.

Fica bem claro ao se analisar essa cronologia como a inteligência artificial nas empresas beneficiou diversas marcas que hoje se destacam no mercado.

E, como você deve ter percebido, dois conceitos importantes se destacam nessa história da inteligência artificial: o machine learning, ou aprendizado de máquina, e o deep learning.

Vamos entender melhor o que é deep learning e o que é machine learning?

Mas, antes disso, confira este vídeo que mostra em mais detalhes o que é inteligência artificial e sua história:

O que é machine learning

Não é difícil entender o que é machine learning

“Machine learning é um método específico de inteligência artificial em máquinas que utilizam análises estatísticas de dados e algoritmos para aprender a resolver problemas e realizar tarefas”

De forma mais técnica, podemos dizer que o machine learning se caracteriza pelo uso de algoritmos na coleta de dados e na tomada de decisão.

Mas no aprendizado de máquina, os algoritmos não seguem regras totalmente fixas. Conforme os dados são coletados e com base nos resultados alcançados com cada ação realizada, a máquina aprende o que dá certo e o que não funciona tão bem e, assim,pode aprimorar a tarefa que realiza.

Em resumo, podemos definir o que é machine learning da seguinte forma: é uma maneira de fazer as máquinas aprenderem usando os dados de seu próprio desempenho.

Para finalizar, aqui vai a definição criada por um dos pioneiros do aprendizado de máquina, em 1959, Arthur Samuel:

“Aprendizado de máquina é a tecnologia que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”

Ficou claro para você o que é machine learning? Então, talvez alguns exemplos possam ajudar.

Machine learning: 6 exemplos

Agora que você já sabe o que é machine learning, confira alguns exemplos dessa tecnologia. Veja como essa modalidade da inteligência artificial nas empresas pode trazer diversos benefícios e otimizar processos.

1- Diagnósticos médicos

Apesar de não ser usado de forma independente, o aprendizado de máquina com o objetivo de fazer diagnósticos médicos pode ser de grande auxílio para profissionais de saúde.

Ao captar os dados sobre as condições clínicas do paciente, seu histórico médico, idade e outras informações, é possível fazer diagnósticos e até recomendar tratamentos.

Atualmente, computadores tem obtido grande sucesso no diagnóstico de câncer de mama, por exemplo.

2- Detecção de fraudes

É muito comum, atualmente, que bancos e empresas operadoras de cartões de crédito usem o machine learning para detectar transações com características de fraudes.

Com base no histórico das transações e nos resultados, a máquina aprende a detectar transações suspeitas.

3- Monitoramento de segurança com vídeos

Da mesma forma que uma máquina pode aprender a detectar transações estranhas, um sistema de monitoramento por vídeo também pode analisar movimentos nas imagens e perceber comportamentos suspeitos.

Assim, as centrais de segurança são avisadas. Dessa forma, muito mais que detectar criminosos conhecidos por meio de identificação facial, esses sistemas também percebem quando algo não está certo e pode significar uma ação criminosa em andamento.

4- Chatbots de atendimento ao cliente

Muitas das dúvidas e perguntas feitas pelos clientes são recorrentes. Tanto isso é verdade que existem os famosos FAQs ( Frequently Asked Questions, em inglês, que significa Perguntas Frequentes).

Mas um chatbot que usa machine learning vai muito além de dar respostas padrão para as perguntas dos clientes.

Na verdade, eles começam dando essas respostas. Mas conforme os cliente conseguem ou não solucionar suas dúvidas e dão notas sobre sua satisfação, os chatbots aprendem quais são as respostas mais eficientes para cada pergunta e vão melhorando a maneira como responde aos clientes.

Uma empresa que se destaca nesse tipo de chatbot é a Intercom.

5- Processamento de linguagem natural

Atualmente cada vez mais pessoas tem aderido aos assistentes pessoais acionados por voz, como Siri, Cortana Alexa, ou o Assistente do Google.

E essas ferramentas também usam algoritmos para melhorar a maneira como entendem os comandos realizados. Assim, com o passar do tempo, o machine learning aprimora sua capacidade de entender e processar as entradas de voz natural.

6- Recrutamento e seleção

Como a inteligência artificial pode ajudar no recrutamento e seleção? Através do uso de algoritmos e do aprendizado de máquina para analisar currículos e outros dados de candidatos e comparar com o desempenho de colaboradores semelhantes na empresa.

Assim, é possível saber quais deles têm mais chances de sucesso ao ocupar determinado cargo.

Outros exemplos de machine learning que podemos citar são sistemas de recomendação no e-commerce ou sites de streaming, veículos autônomos, ferramentas de busca, manutenção preditiva de máquinas e equipamentos, previsão de vendas, aplicações financeiras, logística e diversas outros.

Quer mais algumas dicas sobre o que é machine learning? Então, confira mais este vídeo do Alura:

O que é deep learning

Da mesma forma que o machine learning é uma maneira específica de se desenvolver inteligência artificial, o deep learning é uma maneira especial de se fazer o aprendizado de máquina.

Na verdade, com o desenvolvimento dessa tecnologia, surgiu a necessidade de se realizar procedimentos mais complexos por meio do aprendizado de máquina.

Assim, o deep learning, ou aprendizagem profunda, como o próprio nome indica, veio para tornar essa tecnologia ainda mais poderosa.

Para isso, utiliza diversas camadas de redes neurais em cascata, além de ter a capacidade de identificar e extrair dados.

Assim, ao empregar os algoritmos para processar os dados e imitar o funcionamento do  pelo cérebro humano, o deep learning também recolhe esses dados, gerando automaticamente mais recursos para a tomada das decisões necessárias a execução da tarefa desejada.

Assim, com mais dados  a sua disposição, os resultados são mais precisos e assertivos.

Em resumo, podemos dizer que o deep learning é uma evolução do machine learning, envolvendo a extração de dados, além do uso de algoritmos.

Veja mais sobre deep learning neste vídeo da 64 bits:

Inteligência artificial vs deep learning vs machine learning

inteligência artificial nas empresas

Fonte: Adaptado de Gupy

 

Para ficarem mais claras para você as diferenças entre inteligência artificial, deep learning e machine learning, confira este infográfico:Você usa inteligência artificial na empresa?

Já conhecia os conceitos de deep learning e machine learning? Como você imagina que a inteligência artificial nas empresa pode ser usada em um futuro próximo?

Compartilhe suas opiniões com a gente nos comentários!

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