O oitavo episódio do Tech Leaders traz um mergulho nas possibilidades transformadoras da inteligência artificial e machine learning. Mediado por Márcio Montagnani e co-host por Thiago Barros, o episódio conta com dois convidados de peso: Márcio Piva, diretor de TI e professor com uma década de experiência em IA, e Helder Ferrão, estrategista de tecnologia da Akamai. Juntos, eles discutem como a qualidade dos dados, o uso de algoritmos avançados e a cultura analítica podem impulsionar as operações corporativas e superar os desafios atuais.
A conversa aborda desde a evolução do aprendizado de máquina até os impactos da IA em segurança cibernética e sustentabilidade. Os participantes ainda compartilham insights sobre como líderes de TI podem alinhar tecnologia e negócios, além de explorar as melhores práticas para escalar soluções de IA de forma ética e eficiente.
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Inteligência Artificial: Aplicações práticas no mundo corporativo
A inteligência artificial (IA) é mais do que uma tendência: ela está transformando os negócios. No episódio, Márcio Piva detalha como as técnicas de IA, embora baseadas em fundamentos matemáticos desenvolvidos há décadas, ganharam relevância graças ao avanço da capacidade computacional e à coleta massiva de dados por dispositivos IoT.
Ele explicou que IA não é mágica, mas sim o resultado de algoritmos que dependem de dados bem estruturados. Sem qualidade de dados, qualquer aplicação de IA está destinada ao fracasso. Helder Ferrão complementou a discussão, mostrando como a Akamai utiliza IA para antecipar ataques cibernéticos e proteger seus clientes de forma proativa.
Além disso, os convidados abordaram o impacto das tecnologias preditivas e classificatórias, especialmente em setores como logística e cibersegurança. Márcio destacou que a adoção da IA precisa ser encarada como uma iniciativa contínua, integrando-a à cultura analítica das organizações para obter os melhores resultados.
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Machine Learning: Transformando dados em estratégias
O aprendizado de máquina (machine learning) foi outro destaque do episódio, com foco em suas aplicações no dia a dia das empresas. Márcio Piva explicou que, ao contrário do que muitos pensam, o maior desafio do machine learning não é desenvolver algoritmos, mas preparar dados de qualidade. Ele afirmou que cerca de 80% do tempo de um projeto de ML é gasto na coleta, limpeza e organização dos dados.
Helder Ferrão trouxe exemplos práticos de como machine learning tem sido usado na detecção de padrões em segurança cibernética. Ele explicou que as soluções da Akamai aprendem continuamente com ataques em tempo real, gerando respostas automáticas para proteger não apenas um cliente, mas todos que utilizam a mesma tecnologia.
O episódio também explorou como o machine learning pode apoiar decisões estratégicas em áreas como logística e marketing, fornecendo insights que vão desde predições de demanda até segmentações de mercado mais precisas.
Sustentabilidade em IA: Um equilíbrio necessário
Com o aumento do uso de inteligência artificial, surge a preocupação com a sustentabilidade. Márcio Piva trouxe dados alarmantes sobre o impacto ambiental do treinamento de modelos de IA, apontando que data centers responsáveis por IA nos Estados Unidos podem consumir até 8% da energia do país até 2030. Ele ressaltou a importância de equilibrar os benefícios tecnológicos com práticas sustentáveis.
Helder Ferrão destacou que empresas já estão adotando soluções mais verdes, como data centers movidos por energia renovável, mas enfatizou que essa responsabilidade vai além das corporações. A conscientização dos líderes de TI sobre o impacto ambiental é essencial para garantir que a inovação tecnológica não prejudique o planeta.
Além disso, os convidados discutiram como a adoção de práticas de ESG (Environmental, Social, and Governance) pode alinhar os objetivos de negócios com as demandas por sustentabilidade, promovendo um futuro mais responsável no uso de IA.
Gostou do que leu? Isso é apenas um resumo! Para explorar os detalhes sobre inteligência artificial, machine learning e sustentabilidade em TI, ouça o episódio completo.
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