A automatização de processos em empresas é uma etapa inevitável quando se investe em inovação. Isso pode ser confirmado com a crescente utilização da Inteligência Artificial pelas mais diversas organizações. Essa tecnologia surge para automatizar principalmente processos que dependeriam de uma análise humana.

O processo de decisão de sua equipe é impactado pelo uso de Inteligência Artificial. Afinal, dados complexos exigem uma ferramenta virtual que tenha a capacidade de realizar a análise de um grande conjunto de informações.

Sua empresa já utiliza Inteligência Artificial de forma prática? Gostaria de saber mais a respeito? Continue lendo este artigo para conhecer algumas aplicações práticas e ver como trabalhar a gestão de sua inovação com Inteligência Artificial! Confira!

O que é Inteligência Artificial e como ela funciona?

Provavelmente você já deve ter ouvido o termo Inteligência Artificial antes, mesmo que tenha sido em algum filme de ficção científica!

Em ciência da computação, existem áreas distintas de estudo e desenvolvimento de novas tecnologias e ferramentas. A Inteligência Artificial é uma dessas áreas e já existe há várias décadas. 

No entanto, a utilização prática nas empresas tem evoluído significativamente nos últimos anos. O que tornou isso possível foram basicamente três fatores:

  1. Grandes players investindo: as principais empresas de tecnologia do mundo, como Google, Facebook e Apple, estão investindo fortemente em iniciativas de Inteligência Artificial.
  2. Grande quantidade de dados: cada vez mais, as empresas trabalham com volumes grandiosos de informações, tornando inviável a análise humana. É o que se chama no mercado de Big Data.
  3. Computadores poderosos e acessíveis: para que a IA evoluísse, foi preciso que se tornasse possível processar rapidamente esses dados nas empresas.

A Inteligência Artificial busca algoritmos para simular a capacidade da inteligência humana. Aprender, classificar, analisar e tomar decisões, de maneira mais humana, é o grande diferencial dessa tecnologia.

Com a disseminação das ferramentas digitais, computadores pessoais e smartphones tornaram-se muito mais difundidos. Assim, a Inteligência Artificial tornou-se uma forma mais rápida e intuitiva de resolver problemas.

A tendência da Inteligência Artificial, portanto, é tornar-se cada vez mais integrada ao dia a dia. Para isso, entretanto, existem diferentes métodos de aplicação dessa tecnologia. Conheça alguns deles a seguir!

1. Mineração de dados (Data Mining)

A mineração de dados (Data Mining) é o processamento de dados com o objetivo de encontrar padrões e tendências. Atualmente são produzidas enormes quantidades de dados todos os dias. Por isso, o Data Mining é uma forma que a Inteligência Artificial tem para trabalhar esses dados. Isso pode ser feito por meio de diferentes técnicas:

Associação: correlação entre dois itens. Comumente utilizado em lojas virtuais, por exemplo. Pessoas que compraram determinado produto também compram outros. Isso é utilizado para identificar tendências e comportamentos de consumo.

Classificação: diferentes critérios e atributos podem ser selecionados como base para uma classificação. A IA categoriza itens ou destina esses itens a determinados grupos.

Essa técnica de mineração de dados pode ser útil em diversos cenários da indústria. Em marketing, por exemplo, a classificação ajuda a segmentar o público ideal para uma campanha, com base em dados de perfis.

Agrupamento (clustering): um cluster nada mais é do que um agrupamento de registros semelhantes. Na mineração de dados, isso ajuda a oferecer uma visão geral de um banco com itens específicos. É uma tecnologia amplamente utilizada em ferramentas de CRM.

Ao observar grupos como segmentação de marketing, ou padrões de compra de clientes, por exemplo, é possível fazer um direcionamento adequado que auxilie sua empresa.

Árvores de decisão: a partir de uma pergunta, cria-se uma espécie de fluxograma que leva a outras questões. Ao final dessa árvore, um dado é identificado ou classificado. A técnica de árvore de decisão, na mineração de dados, também pode ser uma ferramenta para realizar previsões.

Outra característica importante de árvores de decisão em mineração de dados é criar um gráfico atrativo para a gestão de clientes. De acordo com as respostas, os dados são processados de forma clara de se compreender. Uma base de clientes torna-se, assim, mais previsível para a estratégia da companhia.

2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

O Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning, utiliza algoritmos para fazer com que a Inteligência Artificial desenvolva modelos analíticos. A partir desses modelos a máquina cria, de forma interativa, um aprendizado independente de sua programação inicial, ajudando a encontrar insights e apoiando todo o processo de tomada de decisões.

Analisando dados, o método de Machine Learning se difere de outras inteligências artificiais por sua natureza de adaptação. Os modelos analíticos criados recebem continuamente novas informações. Dessa forma, a Inteligência Artificial consegue realizar cálculos de forma automatizada.

Embora algoritmos de Machine Learning já tenham sido desenvolvidos anteriormente, foi o acesso a dados complexos (Big Data) que tornou possível o avanço do método. Trata-se de uma integração recente, porém que traz uma automatização cada vez mais veloz.

A autonomia que o Machine Learning oferece é uma inovação para o conceito de Inteligência Artificial. Uma de suas técnicas que vem chamando atenção é conhecida como Deep Learning, como veremos a seguir!

3. Aprendizagem Profunda (Deep Learning)

No campo de Inteligência Artificial, o Deep Learning seria uma subcategoria do Aprendizado de Máquina discutido anteriormente. O que muda, nesse caso, é a utilização e abordagem para a construção das chamadas redes neurais. As redes neurais são sistemas artificiais voltadas para o aprendizado automático.

Na prática, o Deep Learning aborda de forma inovadora os algoritmos criados para o aprendizado da máquina. Por meio de camadas de processamento de dados de forma não-linear, esses algoritmos geram novas propriedades. Isso significa que grande parte do pré-processamento necessário é poupada. Isso faz com que redes neurais tornem-se mais aptas a trabalhar com dados complexos como linguagem natural, sentimentos a partir de expressões faciais, análise de vídeos e diagnósticos médicos.

Aplicações da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial já tem sua utilização em diversos segmentos de indústria. O investimento da Amazon em Mineração de Dados, por exemplo, pode ser visto pela forma com que suas ações de marketing digital são realizadas. Quanto mais inteligente e próximo à simulação do raciocínio humano for a Inteligência Artificial, mais precisos serão os resultados.

O sistema Watson, por exemplo, é uma tecnologia e serviço de computação cognitiva da IBM. Uma de suas façanhas foi realizada em Tóquio, ao corrigir um diagnóstico médico feito por médicos humanos. A doença diagnosticada era, no caso, um raro tipo de leucemia. Com o suporte e uso correto pelos médicos, um serviço preciso e adaptável de IA tornou o processo muito mais efetivo.

O segmento financeiro também pode se beneficiar da tecnologia. É o caso da startup Konduto, ao investir em soluções antifraude para e-commerce. Por meio de uma Inteligência Artificial própria, comportamentos de clientes são classificados e agrupados. Com esse cruzamento de informações em tempo real, o processo torna-se mais ágil. Ou seja, lojistas têm acesso a relatórios precisos enquanto custos de operação tornam-se menores.

Reduzir custos, obviamente, é também um grande benefício para o mercado financeiro. O famoso JPMorgan já realiza investimentos fortes em Machine Learning para analisar acordos financeiros. O programa COIN (Contract Intelligence – Inteligência de Contrato) agiliza significantemente o tempo para acordos de empréstimo.

Além de reduzir custos de operação, a Inteligência Artificial ajuda a reduzir riscos. O mercado de investimentos, conhecido pelo alto risco, também já conta com a atuação de Machine Learning para que sejam tomadas as melhores decisões.

O conjunto de aplicações possíveis com a Inteligência Artificial é extenso. Onde houver dados complexos a serem analisados com precisão, a tecnologia poderá ser empregada para otimizar suas operações.

Segue uma rápida lista de exemplos para você começar a se inspirar pela inovação trazida pela Inteligência Artificial:

  • Sugestão de blog posts e notícias personalizadas para seu interesse.
  • Reconhecimento facial de fotos e vídeos em redes sociais.
  • Recomendação de produtos ou soluções mais complexas ou Premium (up-sell) para serem comprados quando se visualiza um produto em e-commerce.
  • Desenvolvimento de carros inteligentes e automatizados.
  • Investimento em mercado de ações.

Conclusão

As possibilidades de inovação com Inteligência Artificial são, assim como a geração de dados, infinitas. Saber identificar como seus processos que dependem de dados e métricas podem ser otimizados pode ser decisivo para sua empresa se diferenciar e inovar.

Esperamos que os exemplos demonstrados nesse artigo sejam úteis para que você também invista na inovação com Inteligência Artificial em sua empresa.

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E então, o que achou deste conteúdo, foi útil para você? Conhece outros exemplos de aplicações de Inteligência Artificial que estão ajudando a inovar segmentos de mercado? Deixe sua mensagem nos comentários e até a próxima!