A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma realidade incontestável no panorama tecnológico atual. Em uma recente participação no podcast Itshow, Cleyton Ferreira, Diretor de Tecnologia e Produtos na Compass UOL, falou sobre esta revolução em andamento.
Segundo Ferreira, o avanço do poder computacional, em grande parte impulsionado pela indústria de jogos, possibilitou um salto qualitativo no desenvolvimento e treinamento de modelos de IA. Mais do que uma simples ferramenta, a IA está redefinindo setores inteiros, desde os mais tecnológicos, como a mídia e a editoração, até os tradicionalmente menos digitalizados, como o agrícola.
Em sua abordagem pragmática, Ferreira destaca a profunda transformação que a IA está imprimindo em diversas frentes, desde operações otimizadas até soluções inovadoras para desafios tradicionais da indústria, entregando resultados econômicos tangíveis que superam em muito os custos iniciais. Em meio a essa mudança, líderes de TI devem estar preparados para liderar em um ambiente cada vez mais orientado pela inteligência artificial.
Como funciona o uso da inteligência artificial
Desenvolver um sistema de IA requer uma abordagem detalhada e meticulosa. Para compreender totalmente seu funcionamento, é essencial explorar seus diversos subdomínios e reconhecer suas aplicações em diferentes setores industriais:
Machine learning
Esta técnica capacita as máquinas a extrair conhecimentos e tomar decisões com base em dados anteriores. Ela detecta tendências, analisa informações históricas e deduz informações, eliminando a necessidade de intervenção humana contínua. Tal capacidade otimiza a eficiência e melhora a qualidade das decisões.
Deep learning
Este é um subcampo do machine learning. Permite que as máquinas avaliem informações por meio de múltiplas camadas, possibilitando classificações e previsões mais precisas.
Redes neurais
Inspiradas nas células neurais biológicas, as redes neurais são conjuntos de algoritmos que determinam relações entre diversas variáveis. Estes algoritmos processam informações de maneira similar ao cérebro humano.
Processamento de linguagem natural (PLN)
O PLN refere-se à capacidade das máquinas de analisar, entender e interpretar a linguagem humana. Uma vez que a máquina decifra a intenção do usuário, ela pode responder apropriadamente.
Visão computacional
Este campo se concentra em permitir que as máquinas interpretem e compreendam o conteúdo visual. Os algoritmos dividem e examinam componentes individuais de uma imagem, facilitando a classificação e a aprendizagem com base em dados visuais anteriores.
Computação cognitiva
Esta abordagem busca emular as capacidades de processamento do cérebro humano. Utilizando-se de análises de textos, falas, imagens e outros formatos, a computação cognitiva procura replicar a forma como os humanos percebem e interpretam informações, fornecendo respostas ou ações correspondentes.
Os 4 tipos de inteligência artificial
Máquinas reativas
Desprovidas de capacidade de memória para “refletir”, elas operam com base em instruções pré-definidas. Podem antecipar certas situações ou ações, mas não têm a capacidade de aprender com suas experiências passadas. Um exemplo notório é o Deep Blue, um computador de xadrez que conseguia antecipar movimentos do adversário, mas não tinha a habilidade de aprender com jogos passados.
Máquinas com memória temporária
Representando um estágio mais avançado da IA, estes sistemas conseguem reter e utilizar informações por um período breve. Uma aplicação comum desse tipo de IA pode ser encontrada nas redes sociais, onde algoritmos recordam postagens que um usuário apreciou anteriormente e, em seguida, sugerem conteúdo análogo. No entanto, esta informação é usada por um curto período e não é armazenada a longo prazo.
Máquinas com teorias mentais
Até agora, essa categoria de IA permanece teórica e ainda não foi realizada. Nestes sistemas propostos, a IA teria a habilidade de discernir que seres humanos e outros animais possuem sentimentos, intenções e pensamentos. A máquina seria capaz de demonstrar empatia e reconhecer emoções. Esta capacidade, nos humanos, é fundamental para a formação de sociedades e colaboração coletiva.
IA autoconsciente
Este é o pináculo da inteligência artificial, onde a máquina alcançaria um nível de consciência e até mesmo emoções. Em tal estágio, a IA teria a capacidade de pensar, sentir e responder de maneira comparável aos seres humanos, um conceito frequentemente explorado em obras de ficção científica.
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A importância da inteligência artificial na indústria
Ambientes mais protegidos
A integração de sistemas inteligentes minimiza a exposição de funcionários a situações de perigo. Atividades arriscadas, como o manuseio de materiais voláteis, podem ser automatizadas. Além disso, as etapas que necessitam de intervenção humana podem ser aprimoradas com sistemas de IA focados em segurança, que recomendam manutenções, fornecem relatórios em tempo real e sugerem ações ideais para cada cenário.
Manutenção
A introdução de elementos inteligentes facilita a identificação precoce de manutenções necessárias em ferramentas ou maquinários. Ao aplicar IA no setor industrial, evitamos desmontagens sem propósito, ampliando a longevidade dos equipamentos e reduzindo prejuízos.
Minimização de erros
Embora humanos possam ter limitações ao analisar vastos conjuntos de dados, os algoritmos apoiados por Big Data podem gerar análises profundas, diminuindo erros atribuídos ao fator humano. Esta habilidade de processamento também viabiliza a automação de atividades, em especial as rotineiras, poupando tempo e esforço das equipes.
Aprimoramento da comunicação na indústria
As redes de comunicação industrial tornam-se mais robustas com a inclusão de máquinas dotadas de inteligência. Estes dispositivos são projetados para atender aos requisitos da Indústria 4.0, promovendo a troca de dados de forma ágil e simplificada. Esse fluxo facilitado melhora a decisão, eleva a eficiência e refina os processos produtivos.
Aplicações da IA em vários setores
Big Data
Nos últimos anos, o surgimento do “Big Data” transformou o modo como lidamos com grandes volumes de dados. Essa enormidade de dados, oriunda de diversas fontes do dia a dia, serve como combustível para os algoritmos e modelos de inteligência artificial (IA).
Segurança cibernética
Violações de dados e ataques cibernéticos tornaram-se frequentes. A IA pode ser empregada na defesa cibernética para categorizar atividades como “hostis” ou “inofensivas”, servindo como um vigia automatizado. No cenário de segurança atual, apenas sistemas que integram IA conseguirão lidar com as ameaças devido à sua complexidade e velocidade.
Automóveis
A indústria automobilística está integrando IA para melhorar a experiência do cliente, aprimorar tecnologias existentes, e promover a condução autônoma, permitindo que motoristas desviem sua atenção para outras atividades.
Manufatura
A IA promete revolucionar a manufatura, potencializando a produtividade e rentabilidade. Espera-se uma automação parcial ou total de diversas tarefas, o que aumentará a demanda por habilidades técnicas no setor.
Petróleo, gás e energia
A IA está sendo utilizada para aumentar a eficiência no setor de energia, facilitando o monitoramento de infraestruturas e identificando problemas como equipamentos defeituosos ou fios caídos.
Saúde
Além de sua longa história em análise de dados e reconhecimento de padrões, a IA agora desempenha papéis em imagens médicas, apoio a decisões, e integração de sistemas de saúde. Ela otimiza a eficiência dos médicos e melhora a precisão no processamento de dados.
Serviços financeiros
Com o aumento das fraudes financeiras, a IA se tornou essencial para detectar atividades suspeitas e prevenir crimes. No mercado de ações, algoritmos movidos por IA realizam transações em velocidades inatingíveis para humanos.
Seguros
O setor de seguros está adotando a IA para otimizar processos, desde interações com clientes via chatbots até avaliações automáticas de danos. Com o avanço da IA, a participação humana em decisões de sinistro tenderá a diminuir.
O que esperar nos próximos 10 anos
Transformação do método científico através da IA e machine learning
Com os desafios e custos crescentes associados à pesquisa tradicional, como ensaios clínicos e construção de colisores, a IA surge como uma poderosa ferramenta de avanço. Através de sua capacidade de analisar vastos volumes de dados e identificar relacionamentos complexos, a inteligência artificial pode revigorar o método científico, inaugurando um novo período de descobertas científicas.
Experiências de consumo potencializadas pela IA
Novos horizontes no consumo, como metaversos e criptomoedas, têm atraído muita atenção e são intensificados pela inteligência artificial. Com a crescente fusão entre o digital e o físico em nossas vidas, a IA pode agilizar o aprendizado no ambiente digital, a exemplo do treinamento de carros autônomos. Além disso, tecnologias como blockchain realçam a capacidade da IA de integrar um sistema econômico mais eficiente.
Medicina personalizada ampliada pela IA
Desde a decodificação do genoma humano, a medicina personalizada tornou-se um ideal almejado. Com a IA, é possível analisar vastos conjuntos de dados relacionados à fisiologia do paciente, oferecendo insights para tratamentos mais personalizados e em ritmo acelerado. Além de potencializar a eficácia médica, a IA também pode contribuir significativamente para minimizar disparidades nos cuidados de saúde.
Avanços e impactos da inteligência artificial na indústria de TI
A indústria de TI tem integrado a inteligência artificial (IA) em diversos aspectos, desde o desenvolvimento de aplicativos até o monitoramento em tempo real, buscando eficiência e inovação. Adotar ferramentas de IA já existentes, como o ChatGPT da OpenAI, economiza tempo, recursos e assegura a aderência às melhores práticas de segurança.
No cenário atual, a IA desempenha um papel essencial, não apenas na interação homem-máquina, mas em diversas atividades do dia a dia, como assistentes virtuais e tradução. Enquanto a tecnologia avança, tarefas repetitivas tendem a ser completamente automatizadas pela IA, enquanto os humanos focarão em funções mais complexas, indicando um futuro dominado por essa inovação.
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