A inteligência artificial é o ramo das ciências computacionais aplicadas cujo foco é desenvolver sistemas que emulam o raciocínio humano para resolução de problemas.
Há muitos exemplos de inteligência artificial para ilustrar isso, mas provavelmente você deve ter pensado em alguma IA generativa, como ChatGPT ou Gemini.
É quase impossível falar de IA sem mencionar esses dois “produtos”, que caminham a passos largos para ser, em um futuro próximo, o que o Google foi no começo dos anos 2000, verdadeiros divisores de águas.
Tanto é que a Open AI, empresa que desenvolve o ChatGPT, entrou para a história como uma das empresas com a maior taxa de crescimento de todos os tempos.
Acontece que a inteligência artificial é muito mais do que bots de conversação.
Como veremos ao longo deste artigo, são tantos exemplos e possibilidades de uso que fica difícil não se animar com o que vem por aí.
Avance na leitura e descubra como a inteligência artificial deverá moldar a experiência humana daqui para frente.
Confira os tópicos abordados:
Boa leitura!
Quer saber mais sobre inteligência artificial mas não tem tempo para acompanhar todas as notícias do assunto?
Aqui está um resumo dos pontos mais importantes sobre IA:
A inteligência artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de uma maneira que lembra o pensamento humano.
Isso implica em perceber variáveis, tomar decisões e resolver problemas.
Enfim, operar em uma lógica que remete ao raciocínio.
“Artificial”, segundo o dicionário Michaelis, é algo que foi “produzido por arte ou indústria do homem e não por causas naturais”.
Já inteligência é a “faculdade de entender, pensar, raciocinar e interpretar”.
Ou o “conjunto de funções mentais que facilitam o entendimento das coisas e dos fatos”.
No mesmo dicionário, há duas definições da Psicologia para a palavra “inteligência”:
Mesmo essas duas últimas definições fazem sentido quando falamos em inteligência artificial, com a vertente chamada de machine learning (aprendizado de máquina).
Enfim, a inteligência artificial é desenvolvida para que os dispositivos criados pelo homem possam desempenhar determinadas funções sem a interferência humana.
E quais são essas funções?
A cada dia que passa, a resposta a essa pergunta é maior.
Tentaremos responder mais adiante, dando exemplos de aplicações da inteligência artificial.
Você já deve ter ouvido falar muitas vezes em hardware e software, mas sabe o que esses termos significam?
Enquanto o hardware é a parte física de uma máquina, o software é a parte lógica – ou o “cérebro”.
Onde você diria, portanto, que está a inteligência artificial?
No software, é claro.
Por isso, se você quiser saber como um carro pode andar sozinho, por exemplo, esqueça o hardware, pois o segredo está no programa que orienta seus movimentos.
Portanto, não é possível explicar como funciona a inteligência artificial sem falar na ciência da computação.
Essa ciência estuda técnicas e métodos de processamento de dados, e o desenvolvimento de algoritmos é uma questão central nela.
Os algoritmos são uma sequência de instruções que orientam o funcionamento de um software – que, por sua vez, pode resultar em movimentos de um hardware.
E a inteligência artificial, onde entra nisso?
Na sua origem, o algoritmo é muito simples, como em uma receita de bolo.
Hoje, a lógica dos algoritmos é usada para criar regras extremamente complexas, para que possam resolver problemas sozinhos, mesmo quando há dois ou mais caminhos a seguir em uma tarefa.
Para isso, é necessário combinar algoritmos com dados.
Voltando ao exemplo do bolo, uma pessoa o retira do forno quando observa que ele está pronto ou após fazer o teste do garfo.
Uma máquina de fazer bolos com inteligência artificial poderia ter algum tipo de sensor que identificasse a textura do bolo.
O algoritmo trabalharia com duas hipóteses e uma resposta para cada uma:
Claro que esse é um exemplo muito primário diante de todas as possibilidades.
Há máquinas que realizam tarefas milhares de vezes mais complexas, resolvendo problemas com milhões de variáveis, em vez de apenas duas.
De qualquer forma, elas vão sempre funcionar nessa lógica: a partir de uma programação prévia, um código que considera essas variáveis, processa os dados e determina o que fazer em cada situação.
Como a IA é um tipo de tecnologia que habilita máquinas e dispositivos eletrônicos a emular o pensamento humano, fica a questão: aonde queremos chegar com isso?
Uma das possíveis pistas para encontrar essa resposta está em um artigo da Accenture sobre inteligência artificial (em inglês).
Ele nos traz uma definição interessante e reveladora sobre o que podemos esperar da IA: “a definição de inteligência artificial que cada um faz é diferente talvez porque a IA não é apenas uma coisa”.
Ou seja, apontar um único objetivo seria reduzir demais o tamanho e o papel da inteligência artificial.
Uma outra perspectiva que sugere a infinidade de propósitos da IA é dada pelo pesquisador John McCarthy (conteúdo em inglês), do departamento de Ciências da Computação de Stanford.
Segundo ele, “a inteligência artificial está relacionada ao uso de computadores para entender a inteligência humana, não limitada a métodos biologicamente observáveis”.
Portanto, não existe apenas um objetivo ao desenvolver a IA, mas uma soma de propósitos que levaram o ser humano a emular sua própria inteligência em computadores.
Uma das aplicações da inteligência artificial mais difundidas recentemente são as chamadas IAs generativas.
Levam esse nome por serem capazes não apenas de responder a perguntas, mas também gerar conteúdo em formatos variados.
Conceitualmente, IA generativa é toda tecnologia no formato de plataforma ou aplicativo que pode criar conteúdo, inclusive criativo.
Já citamos duas delas no começo do texto, o ChatGPT e o Gemini, plataformas capazes de criar textos e responder questões.
Existem também as IAs generativas que podem criar imagens e vídeos, como a plataforma Leonardo.ai, e que geram música, como a Soundful.
Uma tecnologia não se desenvolve sem outras para dar suporte.
Na retaguarda da inteligência artificial, muitas soluções precisaram ser desenvolvidas até chegarmos ao patamar em que nos encontramos hoje.
Desde a década de 1940, quando Alan Turing propagou o conceito, foram sendo agregadas incontáveis tecnologias que tornaram a IA o que é hoje.
Em 1956, a Conferência Dartmouth, em Hanover, nos Estados Unidos, lançou a inteligência artificial como campo de conhecimento autônomo.
Desde então, os estudos se intensificaram cada vez mais, com ênfase na última década, em que outros conceitos, técnicas e ferramentas deram um novo impulso a essa área.
Conheça a seguir algumas das tecnologias que, somadas, levaram a IA a se desenvolver em uma escala sem precedentes.
Uma IA não seria uma inteligência se não fosse também capaz de aprender conforme novas informações são assimiladas.
Esse processo acontece por meio de técnicas de Machine Learning, em que as máquinas são habilitadas a aprender quase como os seres humanos.
É verdade que esse aprendizado, embora seja em parte autônomo, sempre depende em algum grau de pessoas, mesmo que os famosos robôs Ameca e Sophia “pensem” diferente.
Por mais avançada que seja a IA, ela sempre estará vinculada a algum tipo de programação, que é desenvolvida a partir do conceito de Machine Learning.
Fenômenos como a robô Sophia são possíveis graças às aplicações de aprendizagem profunda (Deep Learning) no desenvolvimento da inteligência artificial e da robótica a ela associada.
Elas funcionam segundo o modelo de redes neurais, um tipo de algoritmo que simula a estrutura dos neurônios humanos.
Falaremos sobre elas mais à frente.
O Deep Learning é imprescindível já que, do contrário, as respostas e as soluções geradas pelas IAs estariam rapidamente defasadas.
Ou seja, para dar respostas relevantes, as máquinas precisam também se ajustar aos desafios do seu tempo, tal como os seres humanos.
Isso só é possível graças à tecnologia de aprendizagem profunda.
Um dos exemplos de inteligência artificial mais fascinantes é o que consegue decodificar a linguagem humana.
Esse “milagre” é possível porque existe a tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Para isso, as máquinas são equipadas com poderosas soluções em Machine Learning e Deep Learning, para que não só consigam entender idiomas, como também perceber as nuances de cada expressão.
A última versão do ChatGPT, por exemplo, já consegue perceber pela tonalidade o estado emocional da pessoa e até contar histórias com variações no tom de voz.
As tecnologias de IA desenvolvidas com PLN representam um grande avanço, melhorando inclusive a acessibilidade para as pessoas com algum tipo de limitação física.
A inteligência artificial não é mais coisa do futuro, ela já é aplicada hoje em vários segmentos da economia.
Veja algumas aplicações práticas da IA.
A automação é uma palavra de ordem da indústria há muitas décadas.
E as máquinas não param de ficar mais inteligentes.
Com a IA, há equipamentos que fabricam e conferem os produtos sem precisar da operação de um humano.
Isso é só o começo, pois estão sendo desenvolvidas máquinas que também criam e executam novos projetos por conta própria, ou seja, fazem um trabalho criativo e não têm limitações para seu uso.
Existem ainda as soluções criadas exclusivamente para gerar e obedecer a comandos de voz, como são os assistentes virtuais Alexa, da Amazon, e Google Nest, da Alphabet.
Naturalmente, eles são desenvolvidos a partir de PLN, além de serem capazes de acessar bancos de dados para dar respostas e soluções relevantes.
Há ainda os assistentes especializados, como uma espécie de “personal trainer” que orienta na prática de exercícios, dieta e hábitos de consumo.
Ou mesmo um tipo de assistente para dar dicas e guiar nos investimentos.
Os chatbots não chegam a ser uma novidade, já que bem antes do “boom” da IA eles já estavam no mercado.
A diferença é que, com a incorporação de inteligência artificial, eles ganharam um poder muito maior de responder dúvidas, sem depender de respostas programadas.
Vale frisar que chatbot não é o mesmo que uma IA conversacional, como o ChatGPT.
A principal característica que distingue essas soluções é que os chatbots são sempre programados, ainda que possam ser equipados com algum tipo de tecnologia em IA.
Ainda assim, as tecnologias mais recentes permitem criar chatbots com altíssima capacidade de resposta, graças à aplicação de Big Data somada à IA.
As aplicações da inteligência artificial são, como vimos até aqui, bastante variadas.
Elas têm como objetivo facilitar a vida das pessoas, realizando tarefas que normalmente tomariam muito tempo ou demandam algum tipo de especialização.
Nesse aspecto, a capacidade de gerar textos é talvez uma das mais impressionantes.
Ainda que um texto gerado por IA não se iguale a um feito por um humano, é inegável que os conteúdos são relevantes e fáceis de ler.
É portanto uma solução para as empresas que não têm tantos recursos para investir em produção de conteúdo, ajudando a impulsionar suas estratégias de marketing ou para consumo interno.
Pode ser ainda uma solução para criar textos curtos ou que não sejam tão complexos quando não temos tempo, inspiração ou preparo para escrever.
As rotas sugeridas pelo aplicativo Waze podem até levar a passar por lugares perigosos, mas as pessoas continuam utilizando porque ele realmente indica o caminho mais rápido.
Isso acontece porque o programa usa a inteligência artificial para interpretar dados fornecidos automaticamente por outros usuários sobre o tráfego nas vias.
Uber, Google e Tesla são algumas das empresas que desenvolvem carros autônomos, que não precisam de motorista para guiá-los.
A inovação é possível graças a uma combinação de várias tecnologias e sensores que fornecem dados para os algoritmos orientarem o movimento dos automóveis.
Chatbots e sistemas com processamento de linguagem natural estão ficando cada vez mais inteligentes para substituir atendentes humanos e ficar à disposição de usuários com dúvidas 24 horas por dia.
Algoritmos de lojas virtuais reconhecem padrões de compras de usuários para apresentar a eles ofertas de acordo com suas preferências.
Neste formato, a Amazon criou a Amazon Go, loja de varejo que não conta com estoquista e checkout, por exemplo.
Com acesso a diversas bases de dados, há programas capazes de escrever matérias jornalísticas informativas de um jeito que torna difícil para o leitor distingui-las de textos escritos por humanos.
Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.
Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos contarão com robôs para realizar boa parte do que um advogado faz de forma mais rápida, precisa, direta e acessível do ponto de vista econômico.
Na tecnologia aplicada à saúde, temos um exemplo bem recente, que é o uso de máquinas inteligentes para ajudar no combate à pandemia da Covid-19.
A IA colaborou com a identificação de focos de contaminação e infectados, no auxílio às autoridades para gerenciar chamados e para sanar dúvidas da população, além do combate às notícias falsas.
Antes, a tecnologia já estava cooperando com o diagnóstico precoce de doenças, como o Alzheimer e o Mal de Parkinson.
Também ajudava na leitura de exames, identificando alterações em tomografias computadorizadas, por exemplo.
Reconhecimento de fotos, identificação de objetos e situações, reprodução temática de vídeos, tradução simultânea e remoção automática de conteúdo inapropriado são algumas das contribuições da IA para redes sociais e outros aplicativos.
Fora isso, os algoritmos conseguem personalizar o feed de postagens e notícias, sugerir amizades conforme a rede de contatos, apresentar recursos de realidade aumentada e sincronizar conteúdos de forma instantânea.
O entretenimento é uma das áreas que mais tem se beneficiado da IA.
Um dos exemplos mais cotidianos é o sistema de recomendação personalizada em serviços de streaming, garantindo uma melhor experiência na plataforma.
No entanto, não paramos por aí.
Os games e eSports estão cada vez mais imersivos.
Acessórios de realidade virtual oferecem uma percepção de que a pessoa está, de fato, realizando as ações do personagem da tela.
Antecipar problemas é uma bela maneira de evitar dores de cabeça no futuro.
E é exatamente isso que a IA tem feito ao colaborar com a manutenção preditiva.
Ao avaliar informações preliminares de maquinários e produtos, ela evita que reparos desnecessários sejam feitos e que eventuais erros parem uma empresa inteira.
Existem diferentes tipos e exemplos de inteligência artificial, cada uma se diferenciando da outra conforme sua capacidade de se aproximar do pensamento e comportamento humano.
Confira na tabela abaixo:
| Tipo de IA | Descrição | Características | Exemplos |
| IA Fraca (ANI) | Também conhecida como “IA Estreita”, é especializada em realizar tarefas específicas com alto nível de performance | Foco em uma única tarefa ou conjunto de tarefas relacionadas. Não possui capacidade de aprendizado geral ou raciocínio abstrato | Reconhecimento facial, tradução automática, carros autônomos |
| IA Geral (AGI) | Também conhecida como “IA Forte”, possui capacidades de aprendizado e compreensão equivalentes à inteligência humana | Capacidade de realizar qualquer tarefa intelectual que um humano possa realizar e habilidade de aprender e se adaptar a novas situações | Em desenvolvimento |
| Superinteligência (ASI) | Teoricamente, supera a inteligência humana em todos os aspectos | Capacidades cognitivas e de resolução de problemas muito além do alcance humano. Possibilidade de gerar impactos profundos na sociedade | Hipotética, ainda não existe |
| Máquinas Reativas | O tipo mais básico de IA, sem capacidade de memória ou aprendizado | Reagem diretamente ao ambiente sem considerar o passado | Jogos simples como xadrez ou damas, aspiradores de pó robóticos |
| Memória Limitada | Possuem memória limitada que lhes permite armazenar informações sobre o passado e usá-las para tomar decisões | Capacidade de aprender com experiências passadas | Agentes de atendimento ao cliente, chatbots |
| Teoria da Mente | Hipotética, com capacidade de entender e prever o comportamento de outros seres. | Habilidade de inferir os pensamentos, sentimentos e intenções de outros | Não existem exemplos reais |
| Autoconsciência | Teoricamente, possuem consciência de si mesmos e de seu lugar no mundo | Autoconhecimento e autorreflexão | Ainda em desenvolvimento, com pesquisas em andamento. |
Cada pesquisador da inteligência artificial tem sua própria forma de entender os desafios e oportunidades da área.
Geralmente, eles se dividem em duas abordagens distintas: IA simbólica e IA conexionista.
Na inteligência artificial simbólica, os mecanismos fazem transformações utilizando símbolos, letras, números ou palavras.
Simulam, portanto, o raciocínio lógico por trás das linguagens com as quais os seres humanos se comunicam uns com os outros.
Já a abordagem da IA conexionista se inspira no funcionamento de nossos neurônios, simulando, portanto, os mecanismos do cérebro humano.
Um exemplo de tecnologia da abordagem conexionista é o deep learning, a capacidade que uma máquina tem de adquirir aprendizado profundo, imitando a rede neural do cérebro.
Alguns ainda falam em uma terceira abordagem, da IA evolucionária, que utiliza algoritmos inspirados na evolução natural.
Ou seja, a simulação de conceitos como ambiente, fenótipo, genótipo, perpetuação, seleção e morte em ambientes artificiais.
Partindo da premissa de que o funcionamento da inteligência artificial é similar ao nosso próprio raciocínio, surgiu o conceito de rede neural.
Trata-se de um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano, capaz de processar informações por meio de um conjunto interconectado de unidades de processamento chamadas de “neurônios artificiais” ou “nós”.
Esses neurônios estão organizados em camadas, e cada neurônio está conectado a outros neurônios em camadas subsequentes por meio das chamadas conexões ponderadas.
Cada conexão entre neurônios tem um peso associado, que determina a força da influência que um neurônio exerce sobre o outro.
Esses pesos são ajustados durante o treinamento da rede neural, em que ela aprende a mapear um conjunto de entradas para um conjunto de saídas desejadas.
O processamento em uma rede neural ocorre através da propagação dos sinais de entrada pela rede, de camada em camada, até que os sinais alcancem a camada de saída.
Conforme os sinais se propagam, eles são ponderados pelos pesos das conexões e passam por funções de ativação dos neurônios, que determinam se o neurônio deve ser ativado ou não.
A capacidade de uma rede neural em aprender e se adaptar a partir de dados é conhecida como “aprendizado de máquina” ou “aprendizado de rede neural”.
Durante o treinamento, os pesos das conexões são ajustados com base em algoritmos de otimização, que buscam minimizar a diferença entre as saídas produzidas pela rede e as saídas desejadas.
Com o avanço da tecnologia e o aumento do poder computacional, as redes neurais têm se mostrado extremamente eficazes em diversas aplicações, impulsionando o campo da inteligência artificial e o desenvolvimento de soluções inovadoras em diversas áreas.
As IAs também se diferenciam entre si pelo modelo de aprendizado com que são desenvolvidas.
Veja na tabela a seguir:
| Modelo | Descrição | Características | Exemplos | Casos de Uso |
| Aprendizado Supervisionado | Aprende com um conjunto de dados rotulado, onde cada exemplo tem uma saída desejada | O modelo aprende a mapear entradas para saídas. Rotulagem manual de dados é necessária | Regressão linear, classificação, K-Nearest Neighbors (KNN) | Previsão de preços, diagnóstico médico, reconhecimento de imagem |
| Aprendizado Não Supervisionado | Aprende com um conjunto de dados não rotulado, buscando padrões e estruturas nos dados | O modelo identifica padrões sem rótulos predefinidos. Útil para explorar dados e descobrir novas informações | Agrupamento, Redução de Dimensionalidade | Análise de mercado, segmentação de clientes, detecção de anomalias |
| Aprendizado por Reforço | Aprende por meio da interação com um ambiente, buscando maximizar recompensas | O modelo aprende por tentativa e erro. Requer um ambiente interativo para feedback | Deep Q-Learning, Aprendizagem por Diferença Temporal (TD) | Robótica, jogos, otimização de processos |
| Aprendizado de Transferência | Utiliza um modelo pré-treinado em uma tarefa para resolver uma nova tarefa relacionada | Aproveita o conhecimento adquirido em uma tarefa para outra. Reduz o tempo e os recursos necessários para treinar novos modelos | Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural | Reconhecimento de objetos, tradução automática, resumo de texto. |
As aplicações da inteligência artificial são tantas que um artigo apenas não daria conta dos usos que se pode fazer dessa tecnologia e do seu potencial imensurável.
De qualquer forma, é certo que ela já vem contribuindo em uma série de áreas, ampliando a capacidade de processar dados a um patamar nunca antes visto.
Ela pode, por exemplo, ajudar a elaborar diagnósticos médicos, assim como nos processos pedagógicos, personalizando o ensino para alunos com dificuldades.
Assim, a IA proporciona uma contribuição muito valiosa ao colaborar diretamente com duas áreas fundamentais para o avanço de uma sociedade: a saúde e a educação.
Depois de tudo que vimos até aqui, vamos detalhar mais as vantagens e desvantagens da inteligência artificial em segmentos estratégicos.
No século 20, Alan Turing conduziu experimentos que revolucionaram o mundo.
Durante a Segunda Guerra Mundial, em 1940, o matemático britânico desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerados por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma.
Dez anos depois, apresentou ao mundo o Teste de Turing, também conhecido como Jogo da Imitação, criado para verificar se o computador é capaz de imitar o pensamento humano.
Seu grande trabalho foi a Máquina de Turing, que guardava informações em uma fita, de acordo com uma série de regras – os primeiros algoritmos.
Por essas e outras, Turing é considerado o pai da computação.
A partir daí, o desenvolvimento da IA passou a avançar junto com a evolução dos computadores.
Durante as décadas de 1950 e 1960, os pesquisadores começaram a desenvolver programas de computador que visavam imitar o pensamento humano, com abordagens como a lógica simbólica.
Depois de alguns anos de estagnação, conhecidos como “o inverno da IA”, a inteligência artificial voltou a ganhar impulso a partir da década de 1980, com o surgimento de novos algoritmos e abordagens.
Foi nessa época, por exemplo, que surgiu o campo da IA conhecido como “aprendizado profundo” (deep learning).
Na década de 1990, a internet e o aumento da capacidade de processamento computacional impulsionaram ainda mais o crescimento da IA.
Os sistemas começaram a ser usados em várias aplicações práticas, como reconhecimento de fala, tradução automática e diagnóstico médico.
Na última década, vimos avanços notáveis em várias áreas, como os veículos autônomos, o reconhecimento facial, detecção de objetos em imagens, recomendação de conteúdo e muito mais.
Entenda como essa história se desenrolou pelas décadas e continua sendo escrita até os dias de hoje:
Os exemplos de inteligência artificial no dia a dia já são tantos que às vezes fica até difícil distinguir realidade de ficção.
Um dos mitos mais propagados nesse sentido é o de que a IA vai se desenvolver a tal ponto que chegará o dia em que vai se rebelar contra a humanidade.
Alguns pesquisadores apontam para um futuro em que as máquinas poderão tomar o controle sobre sua própria programação, no melhor estilo “Exterminador do Futuro”.
Nesse sentido, vale destacar uma apresentação ao comitê britânico de Ciência e Tecnologia “Science and Technology Select Committee” (em inglês) em que Michael Osborne, professor de aprendizado de máquina na Universidade de Oxford, recebe vários questionamentos.
Ele destaca, por exemplo, que o desenvolvimento de IA foi englobado pela corrida armamentista, na qual as potências globais competem pela última palavra no assunto.
Por outro lado, há quem diga que ela funciona melhor do que o cérebro humano, quando na verdade isso está longe de acontecer.
Outro receio, este com uma base mais sólida, é o de que a IA vai acabar com empregos.
Como destaca uma matéria na revista Exame, é verdade que muitos empregos serão de fato extintos pela automação com IA agregada.
Porém, a mesma reportagem destaca que a IA deve fazer com que surjam novos empregos, contrabalançando de certa forma as perdas que deve causar.
Por mais fascinante que seja, há vantagens e desvantagens da inteligência artificial que precisam ser melhor avaliadas para que seu uso não fira os princípios éticos.
Vale dar uma olhada no que disse a doutora Cristina Sleiman, especialista em Direito Digital, no webinar A Regulamentação dos Sistemas de Inteligência Artificial no Brasil:
“Precisamos de regras para a utilização da IA. Volto a dizer, em tecnologia, o céu é o limite, tem vários filmes inclusive que falam sobre inteligência artificial, mas será que vamos caminhar para isso? Chegará o dia em que a IA vai querer comandar o ser humano? São perguntas que ficam.”
Abaixo, listamos alguns dos principais entraves para um uso mais massivo da IA nas empresas.
A falta de capacitação ainda é um problema em muitas empresas e regiões.
Aos poucos, porém, essa realidade está mudando, com a entrada de profissionais com as competências técnicas necessárias para dominar a tecnologia e usar a IA da melhor maneira.
Uma empresa só vai investir em algo se ela tiver a confiança de que se trata de um ativo que pode trazer benefícios de forma segura e comprovada.
No entanto, a ausência de estudos personalizados à realidade do negócio acaba afastando a IA de muitas organizações.
Isso sem falar do tópico anterior: por que financiar tecnologias de inteligência artificial, se não há capital humano capacitado para fazer essa gestão?
Incluir a IA na rotina de uma empresa exige uma transformação digital, que, por sua vez, passa pela integração de diferentes processos.
Muitas vezes, as organizações não estão preparadas para essa mudança disruptiva ou não contam com a estrutura ideal para dar esse passe adiante.
Os debates a respeito dos limites legais e éticos da IA são mais um desafio para a implementação dessas tecnologias.
No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), por exemplo, é um texto que trata da privacidade dos usuários, o que impacta diretamente na ação da inteligência artificial.
Claro que sempre haverá nichos de mercado com consumidores que fazem questão de adquirir produtos e serviços artesanais, feitos com todo o carinho que só um humano pode oferecer.
Mesmo assim, é seguro dizer que a inteligência artificial veio para ficar e tomará conta de cada vez mais processos em empresas de todos os setores.
Quem tiver êxito no uso dessa tecnologia poderá produzir mais e diminuir custos, ganhando uma vantagem competitiva imensa.
Todo gestor precisa estar atento a essas novidades tecnológicas e planejar o futuro de sua empresa.
Adquirir ou desenvolver tecnologia? Como obter recursos humanos capazes de lidar com a IA?
Esses são apenas alguns dos desafios que se apresentam.
Leia mais sobre: Inteligência artificial nas empresas: impactos e principais tendências
Para obter um panorama maior sobre a aplicação desses conceitos no mundo empresarial, conheça o curso Advanced MBA Analytics e Inteligência Artificial – Data Science.
Em 552 horas, 100% EAD, a FIA Business School capacita você a realizar um projeto prático de inteligência artificial.
Engana-se quem pensa que o uso da IA é restrito para alguns determinados setores.
Listamos agora quatro áreas que podem ser impactadas positivamente com a aplicação da inteligência artificial em suas rotinas produtivas:
O primeiro aspecto a se beneficiar da IA é o financeiro.
Afinal, graças aos dados processados pela inteligência artificial, é possível ter um embasamento maior na hora de fazer escolhas e definir prioridades orçamentárias, por exemplo.
Cálculos automatizados também ajudam a estimar o melhor Retorno Sobre o Investimento (ROI).
Há ainda todas as vantagens voltadas à desburocratização, como a possibilidade de realizar operações econômicas de grande escala fora do horário comercial.
Por falar em desburocratização, os gestores de recursos humanos não precisam mais calcular horas extras, férias e demais direitos trabalhistas, muito menos se preocupam em fiscalizar cartão ponto.
Afinal, com a IA, tudo isso pode ser feito de forma automática.
Os processos seletivos também tendem a ser mais eficientes, já que os recrutadores podem recorrer a bancos de dados e usar filtros para escolher candidatos que se encaixam aos perfis das vagas.
Com uma gestão mais assertiva das informações, a própria recolocação profissional interna é favorecida.
Afinal, a inteligência artificial pode assumir as funções mecânicas, enquanto os colaboradores focam em tarefas mais criativas.
De todas as áreas empresariais, o marketing talvez seja a que mais teve vantagens com a massificação da IA.
O setor teve ganhos em todas as pontas.
Começando pelo mapeamento e antecipação de tendências e oportunidades, passando pela análise do comportamento e das ferramentas de atendimento ao público.
E dá para citar até a segmentação de perfis e a recomendação de produtos com base nos hábitos e nos históricos dos clientes.
Esses benefícios são práticos e os números comprovam isso.
Segundo um levantamento da Salesforce (em inglês), até o final de 2021, o impacto da inteligência artificial em tarefas de Customer Relationship Management (CRM) ampliou os lucros das empresas em até US$ 1,1 trilhão.
A IA otimiza operações e produção nas empresas ao automatizar tarefas repetitivas, prevendo falhas de equipamentos e melhorando a gestão de estoques.
Também vem sendo utilizada para analisar dados em decisões estratégicas, personalizar produtos e para aumentar a qualidade e eficiência das linhas de produção.
Já existem inclusive dispositivos como câmeras inteligentes, que aumentam a segurança da informação de pessoas e instalações, detectando comportamentos suspeitos e alertando sobre invasões em tempo real.
Elas podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões anômalos, prever riscos, controlar acessos e ajudar na resposta a emergências, tomando decisões com base em dados.
A lista de possíveis usos da inteligência artificial nos negócios é extensa.
Para ficar apenas nos mais relevantes, destacamos 10 possibilidades:
Já que preparar o terreno para a implementação da IA é tão importante, montamos um passo a passo que pode ser muito útil para você ter sucesso no processo de transformação digital da sua empresa.
Confira:
Tudo começa com a definição de metas e questionamentos de como a IA pode ajudar a sua empresa a conquistar esses objetivos.
Procure fazer perguntas bem práticas, como:
Sempre existe a chance de você ter a ideia de utilizar a inteligência artificial para múltiplos focos, o que não é proibido, mas pode atrasar a sua implementação.
Os dados são a principal garantia de sucesso da implementação da IA na sua empresa.
Afinal, são eles que vão permitir que a plataforma se integre de forma segura e confiável aos demais softwares do negócio e os fluxos de trabalho.
Existem várias maneiras de coletar um grande volume de informações – todas exigem tempo e determinação, mas são imprescindíveis.
Você pode optar pelas ferramentas de uso interno como ERP e CRM ou investir no Big Data Analytics e na própria IoT.
Seja qual for a sua escolha, o cuidado tem que estar na compatibilidade.
A solução precisa ser compatível com a IA para que haja uma captura correta dos dados.
Existem diversos tipos de soluções de IA no mercado.
Certamente, uma delas é indicada para o seu objetivo.
A busca pela eficiência deve ser a sua principal obsessão aqui.
Além disso, procure fornecedores experientes, que já tenham um certo nome no mercado, para dar esse primeiro passo em busca de rotinas automatizadas e fluxos de trabalhos organizados.
Sim, é verdade que a inteligência artificial deverá ceifar empregos nos próximos anos, como vimos anteriormente.
Por outro lado, ela também deverá criar funções novas, para as quais quem se preparar antes sairá em vantagem.
Então, o melhor a se fazer é aceitar a nova realidade, ajustando-se para atuar em um mercado cada vez mais dinâmico e dominado pela tecnologia digital e quântica.
E principalmente, ficar de olho nas profissões do futuro.
Sim, dependendo da área de atuação, a IA já está provocando mudanças no mercado de trabalho para certas profissões.
Mas não há motivo para pânico, como ressalta o professor Alexandre Del Rey, da FIA, em nosso webinar:
“Eventualmente algumas profissões podem ser substituídas, mas a grande maioria vai mudar a maneira como realizam suas atividades”.
Portanto, entre vantagens e desvantagens da inteligência artificial, o que se pode dizer agora é que a IA não vem para tirar trabalho de ninguém, mas para reconfigurar o mercado de trabalho.
Como destacado pela Dra. Cristina Sleiman, é preciso criar regras para que a IA seja bem utilizada.
Afinal, segundo a professora da FIA:
“Trata-se de uma tecnologia que toma decisões sozinha. A discussão que fica então é: de quem é a responsabilidade?”.
No Brasil, tramita nas casas legislativas o projeto de lei (PL) nº 2338/23, que trata da normatização da inteligência artificial.
Ele vem sendo debatido na Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial no Brasil do Senado Federal.
O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) também já se mexeu, proibindo expressamente o deepfake e outras práticas enganosas utilizando IA generativa no período das eleições.
Big Data é o termo usado para se referir à nossa realidade tecnológica atual, em que uma imensa quantidade de dados é produzida e armazenada diariamente.
A partir dessa abundância de informação, há sistemas criados para organizar, analisar e interpretar (ou seja, processar) os dados, que são gerados por múltiplas fontes.
Lembra quando falamos que os algoritmos da inteligência artificial precisavam de determinadas informações para a tomada de decisão?
Pois essas informações estão disponíveis na era do big data.
Por exemplo, quando você acessa a página de um produto em uma loja virtual, os dados sobre o seu acesso (quanto tempo permaneceu na página, por onde a acessou, qual foi sua próxima ação etc.) ficam armazenados.
Essas informações podem motivar um algoritmo a orientar a exibição de ofertas de produtos mais adequados à sua consulta e relacionados com aquele que você visualizou.
O artigo “Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research” destaca o caráter orientado por dados de toda AI.
Por isso, os autores ressaltam a necessidade de desenvolver o machine learning, de modo que as máquinas tenham uma capacidade contínua de aprendizado e não dependam apenas dos dados armazenados para apresentar respostas.
É nesse ponto que Big Data e inteligência artificial estão intrinsecamente conectados, já que essa é uma relação fundamental para impulsionar avanços em ambas as áreas.
O Big Data fornece grandes quantidades e variedades de dados, provenientes de várias fontes, como redes sociais, sensores e transações online.
Esses dados são essenciais para treinar e alimentar os modelos de inteligência artificial, permitindo que eles aprendam padrões complexos e façam previsões.
A combinação de Big Data e inteligência artificial possibilita a análise de grandes conjuntos de dados, bem como a extração de informações relevantes e geração de insights.
Dessa forma, é justo dizer que, sem Big Data, não haveria IA, e sem IA, a tecnologia de armazenamento e tratamento de dados em massa não se desenvolveria tão rápido.
Análise preditiva é a capacidade de identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning.
A partir do big data, portanto, há programas capazes de fazer esse tipo de análise, identificando tendências, prevendo comportamentos e ajudando a entender melhor as necessidades atuais e futuras dos clientes.
E, claro, qualificar a tomada de decisão em máquinas, equipamentos e softwares diversos, levando a inteligência artificial a um novo patamar.
Como disciplina, a análise preditiva utiliza técnicas estatísticas e matemáticas para extrair padrões e tendências de conjuntos de dados históricos, a fim de fazer previsões.
Por isso, ela está relacionada com a inteligência artificial, uma vez que ambas desempenham papéis fundamentais no processamento e na interpretação de dados.
De certa forma, a análise preditiva pode ser considerada um ramo da inteligência artificial, pois se baseia em algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos a partir de dados históricos.
Essa é uma via de mão dupla, em que a evolução de uma área se reflete na outra.
Pela aplicação de técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de otimização, a análise preditiva pode ser aprimorada e automatizada.
Os modelos de inteligência artificial são treinados com dados históricos para aprender padrões e relações complexas entre variáveis.
A partir disso, a análise preditiva se beneficia da inteligência artificial ao utilizar seus algoritmos e capacidade de aprendizado para aprimorar a precisão das previsões.
Em contrapartida, a inteligência artificial se beneficia da análise preditiva ao fornecer uma aplicação prática para seus modelos e técnicas.
Não faz muito tempo que a única maneira que tínhamos para experimentar a magia dos algoritmos da ciência da computação e a internet era operando um computador.
Hoje, não.
Há uma série de hardwares que funcionam conectados à internet, como a smart TV que permite assistir conteúdos no streaming, o smartwatch que mede os batimentos cardíacos durante um exercício e envia os dados para um aplicativo, etc.
Isso é Internet das Coisas (IoT): a conexão entre aparelhos físicos e a rede mundial de computadores.
Boa parte desses aparelhos usa, mesmo que em pequena escala, a inteligência artificial
A Netflix, por exemplo, sugere filmes e séries ao usuário com base no que ele assistiu anteriormente.
Como destaca uma pesquisa publicada na revista IEEE Xplore sobre Internet das Coisas (IoT) e inteligência artificial, “os serviços inteligentes de gerenciamento autônomo são fundamentais para a integração entre os serviços de IoT”.
Afinal, a IoT gera grandes volumes de dados em tempo real a partir de dispositivos conectados, e a IA fornece as ferramentas e técnicas para analisá-los e interpretá-los.
Além disso, a combinação de IoT e IA possibilita que dispositivos conectados tomem decisões autônomas com base nos dados coletados e analisados.
Assim aconteceria, por exemplo, com os sensores em uma fábrica ao detectar falhas em equipamentos, acionando automaticamente a manutenção.
A IA também permite que os dispositivos IoT aprendam com os dados coletados, melhorando seu desempenho ao longo do tempo.
Seria o caso de um termostato inteligente capaz de aprender os padrões de temperatura preferidos de um usuário, ajustando o ambiente para maior conforto e eficiência energética.
Considerando as vantagens e desvantagens da inteligência artificial, nada aponta para qualquer risco à segurança ou à saúde humana em função do seu uso.
Na verdade, o principal risco a ser considerado é o não aproveitamento de todo o potencial da IA em empresas que não dispõem de mão de obra qualificada.
Portanto, o cenário apocalíptico em que as máquinas destroem a humanidade fica, por enquanto, restrito ao cinema.
A inteligência artificial já é uma realidade, e a tendência é que no futuro ela se faça ainda mais presente nas nossas rotinas.
Os próximos anos apontam para um aumento significativo na automação de tarefas, com avanços na personalização de serviços e progressos em áreas como saúde, transporte e sustentabilidade.
No entanto, questões éticas, privacidade e regulação adequada serão desafios cruciais a serem enfrentados para garantir um uso responsável da IA.
A propósito, esses são tópicos que debatemos aqui no blog em um artigo sobre o marco legal da inteligência artificial.
A partir do que vimos, o mercado de trabalho daqui para frente deverá valorizar muito mais as pessoas que sabem trabalhar com tecnologia.
A FIA ajuda você nessa jornada, capacitando para olhar de frente para o futuro no Advanced MBA Analytics e inteligência artificial – Data Science.
Não deixe também de ler obras de referência sobre o assunto, como:
Vale também acompanhar os webinars sobre IA no canal da FIA no Youtube, e os podcasts TWIML AI Podcast, com Sam Charrington, e MIT Technology Review Brasil, disponível no Spotify.
Agora que você já conhece melhor o universo da inteligência artificial, enxerga nessa tecnologia uma ameaça ou uma oportunidade?
Caso enxergue uma ameaça, já está em desvantagem frente a outros gestores que já buscam aplicar a inteligência dos algoritmos a seu favor.
O mais inteligente é aceitar que a tecnologia está avançando para a criação de máquinas ainda mais inteligentes.
Com o tempo que será poupado em atividades que não vão mais necessitar do trabalho humano, o caminho fica aberto para atuações mais estratégicas por parte de profissionais de qualquer área.
Então, além de entender bem os preceitos básicos da tecnologia, prepare-se para pensar e agir de forma diferente, de um jeito que máquina nenhuma poderá imitar.
Quer saber mais sobre inteligência artificial?
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Referências:
https://exame.com/inteligencia-artificial/openai-do-chatgpt-caminha-para-ter-um-dos-crescimentos-mais-rapidos-da-historia/
https://www.uol.com.br/carros/reportagens-especiais/transporte-do-futuro—carro-autonomo/
https://www.accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence-summary-index
https://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
https://gizmodo.uol.com.br/robos-vao-governar-a-humanidade-com-a-palavra-eles-proprios-na-onu/
https://www.infomoney.com.br/business/openai-lanca-nova-versao-do-chatgpt-aberta-para-todos-os-usuarios/
https://committees.parliament.uk/oralevidence/12575/pdf/
https://exame.com/future-of-money/voce-vai-perder-seu-emprego-para-a-inteligencia-artificial-descubra-maneiras-de-se-destacar/
https://www.salesforce.com/content/dam/web/en_us/www/documents/white-papers/the-economic-impact-of-ai.pdf
https://oglobo.globo.com/politica/noticia/2024/02/27/tse-proibe-deepfake-e-determina-que-uso-de-inteligencia-artificial-em-campanhas-precisa-ter-aviso-explicito.ghtml
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666675821001041
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7123563
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