É fato que a inteligência artificial (IA) se tornou uma área de grande relevância nos últimos anos, transformando diversas indústrias e impulsionando avanços significativos.
Pensando nisso, a QUICK selecionou algumas das ferramentas mais utilizadas em diferentes contextos atualmente e vamos ter dar exemplos de como utilizá-las e seus benefícios.
O que é a inteligência artificial e como surgiu?
Precisamos entender o seguinte, primeiramente, a inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e programas capazes de realizar tarefas que, de outra forma, exigiriam a inteligência humana.
Sendo assim, a IA envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas “pensem” e “aprendam” de forma autônoma, adaptando-se a novas situações e tomando decisões com base em dados.
Por ser um termo que está sendo muito abordado atualmente, você deve imaginar que a IA foi inventado a pouco tempo não é? Errado!
O conceito de inteligência artificial teve origem no final da década de 1950, quando pesquisadores e cientistas começaram a explorar a ideia de criar máquinas capazes de simular a inteligência humana. O termo “inteligência artificial” foi cunhado por John McCarthy em uma conferência realizada em 1956 na Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos.
A seguir, vamos entender como essa tecnologia veio para facilitar nossas vidas. Confira!
Como a Inteligência Artificial é utilizada?
Com o destaque que o termo ganhou atualmente, muitas pessoas começaram a pesquisar sobre o assunto e até mesmo utilizar as diversas ferramentas. Tais ferramentas que executam atividades que podem solucionar muitos problemas do nosso dia a dia com o auxilio de sua tecnologia. Veja alguns exemplos a seguir!
Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
O primeiros exemplos que escolhemos apresentar é o aprendizado de máquina, um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender a partir de dados e tomar decisões sem serem explicitamente programados.
Se você observar, ela está presente no seu cotidiano, desde sistemas de recomendação em plataformas de streaming, até diagnósticos médicos assistidos por computador. Portanto, seu benefício está na capacidade de automatizar tarefas complexas e lidar com grande quantidade de dados.
Processamento de Voz
Em segundo lugar, temos a ferramenta de processamento de voz, que permite a interação com dispositivos eletrônicos por meio da voz.
Esta tecnologia está presente em nossos celulares, notebooks, etc. Como por exemplo, as assistentes de voz, como a Siri, da Apple, ou Alexa, da Amazon, utilizam o processamento de voz para interpretar comandos e fornecer informações. Desse modo, proporciona uma interface mais intuitiva e acessível para os usuários, além de facilitar a automação de tarefas diárias.
Redes Neurais Artificiais (RNAs):
As RNAs são a espinha dorsal da inteligência artificial. Elas são sistemas computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano e são capazes de aprender padrões complexos a partir de dados. Essa ferramenta é usada em tarefas como reconhecimento de imagens, bem como no processamento de linguagem natural e previsão de resultados. Seu benefício reside na capacidade de treinar modelos que se adaptam e melhoram continuamente à medida que são expostos a mais dados.
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Ferramentas de Inteligência Artificial
Para clarear e melhorar seu entendimento, trouxemos mais exemplos de como a Inteligência Artificial melhora nossa experiência no mundo digital.
Chatbots:
Quem nunca tentou entrar em contato com alguma loja ou site de compras e foi respondido automaticamente? Ou seja, um chatbots fez o primeiro atendimento.
Exemplos populares incluem o chatbot do Facebook Messenger, o Watson Assistant da IBM e o Google Dialogflow. O objetivo da ferramenta é interagir com os usuários por meio de mensagens de texto ou voz. Sendo assim, os chatbots trazem benefícios como atendimento 24 horas, respostas rápidas e consistentes, e redução de custos operacionais.
Sistemas de Recomendação:
É notável como os sistemas de recomendação facilita a descoberta de novos itens de interesse, aumenta o engajamento do usuário e melhoram a experiência geral. Para isso, esses sistemas utilizam IA para analisar dados de usuários e fazer recomendações personalizadas, como filmes, músicas, produtos e conteúdo. Por exemplo , o algoritmo de recomendação da Netflix, o Amazon Personalize e o Spotify Discover Weekly.
Processamento de Dados em Tempo Real:
Essa ferramenta permite a análise e tomada de decisões em tempo real com base em dados em constante atualização. É utilizada em diversas áreas, como finanças, logística e monitoramento de redes. O Apache Kafka e o Apache Flink são exemplos de ferramentas populares para processamento de dados em tempo real. Os benefícios incluem a capacidade de identificar tendências, detectar anomalias e responder rapidamente a eventos em tempo real.
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Plataformas de Desenvolvimento de IA:
Essas plataformas oferecem uma ampla gama de ferramentas e recursos para desenvolvedores criarem e implantarem soluções de IA. Exemplos incluem o TensorFlow, desenvolvido pelo Google, o PyTorch, o Microsoft Azure AI Platform e o IBM Watson. Além de fornecerem bibliotecas, frameworks e infraestrutura escalável, por fim, facilitando o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA.
Análise Preditiva:
Essa ferramenta utiliza modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos e tendências futuras com base em dados históricos. É aplicada em diversas áreas, como marketing, finanças e manutenção preditiva. O software RapidMiner, o IBM SPSS e o Microsoft Azure Machine Learning são exemplos de ferramentas usadas na análise preditiva. Portanto, possuem a capacidade de antecipar demandas, otimizar processos e tomar decisões mais informadas.
Automatização de Processos Robóticos (RPA):
A RPA utiliza IA e automação para executar tarefas repetitivas e baseadas em regras, antes realizadas por humanos. Utilizada em processos de negócios, como extração de dados, preenchimento de formulários assim como na integração de sistemas.
Podemos citar as ferramentas, UiPath, o Automation Anywhere e o Blue Prism. Em conclusão, a RPA traz benefícios como aumento da eficiência, redução de erros e liberação de tempo para tarefas mais estratégicas.
