Já faz tempo que a Inteligência Artificial deixou de ser um conceito presente somente em obras de ficção científica. Hoje em dia, principalmente com o advento da Revolução Industrial 4.0, a Inteligência Artificial se faz presente tanto no cotidiano das pessoas quanto em empresas, sendo responsável, em menor ou maior grau, pela maximização das chances de sucesso dos mais diversos tipos de empreendimentos.
Se, ao final do século XVII, a criação e a consequente adoção em massa de máquinas a vapor possibilitaram um crescimento exponencial no ritmo de produção das fábricas, com a Revolução Industrial 4.0 o que se vê é o surgimento de verdadeiras fábricas inteligentes que combinam ciência da computação e dados de qualidade para executar soluções de problemas em escalas e velocidades antes impensáveis.
As diversas vantagens proporcionadas pelo uso de Inteligência Artificial fazem com que só aumente o interesse das organizações pela adoção da tecnologia. De acordo com um levantamento realizado pela Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, o investimento em IA em todo o mundo dobrou entre 2020 e 2021.
Uma pesquisa conduzida pela Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII) com 164 representantes de companhias de diferentes setores e tamanhos descobriu que, para 74% das empresas, o investimento em Inteligência Artificial terá um alto impacto na competitividade.
Por outro lado, a mesma pesquisa também aponta que apenas 24,7% dos negócios já fazem uso de alguma ferramenta ou sistema de Inteligência Artificial no dia a dia. Isso mostra que a aplicação de IA no Brasil possui um potencial de exploração enorme e, aqueles que se aventurarem primeiro têm alta possibilidade de colher os melhores resultados.
Confabulações sobre possibilidade de conferir alguma noção de inteligência a objetos e equipamentos permeiam a humanidade desde, pelo menos, a Grécia Antiga. Aristóteles, um dos mais importantes filósofos de sua época, pensava se seria possível “ensinar” uma vassoura a varrer por conta própria e, assim, dispensar os escravos que eram designados para essa e outras atividades mais rotineiras.
Mas avanços significativos para o desenvolvimento da Inteligência Artificial só aconteceram, de fato, ao longo dos anos 1940. Nessa época a humanidade se encontrava mergulhada na Segunda Guerra Mundial, portanto, havia uma corrida entre os países pelo desenvolvimento de tecnologias de ponta.
Foi durante esta década que o matemático inglês Alan Turing condensou suas ideias sobre aprendizado de máquina e Inteligência Artificial num artigo intitulado “Maquinário Computacional e Inteligência”, publicado em 1950. Foi neste artigo que o matemático introduziu ao mundo o teste de Turing, na época chamado de “jogo da imitação”, que mede a autonomia de robôs.
Ainda nos anos 1950, outro importante passo para a consolidação da Inteligência Artificial foi o desenvolvimento da linguagem Lisp, criada pelo cientista da computação John McCarthy, que tornou-se, após a publicação em 1960, a linguagem mais utilizada para programação de aplicações de IA. Hoje, mais de 60 anos depois da publicação, a Lisp é uma das linguagens de programação mais antigas ainda em uso.
Um dos desenvolvimentos mais midiáticos envolvendo inteligência artificial aconteceu em 1997. Foi quando o computador Deep Blue, desenvolvido pela IBM, venceu uma partida de xadrez contra o então campeão mundial Garry Kasparov.
A Internet das Coisas, conceito também conhecido pela sigla IoT (do inglês Internet of Things), refere-se à tecnologia que permite que objetos comuns do nosso cotidiano estejam conectados à internet, gerando, recebendo e compartilhando dados. Esses dados, por sua vez, podem ser utilizados como fonte de informações para treinar e enriquecer máquinas de Inteligência Artificial.
Você com certeza faz ou já fez uso da Internet das Coisas em algum momento dos últimos anos. Itens como carros, aparelhos de televisão e até mesmo geladeiras são apenas alguns que funcionavam de maneira 100% offline até pouco tempo atrás, mas que hoje em dia são capazes concretizar conexões com a internet e promover, assim, grandes mudanças e desafios na maneira como negócios de diversas áreas lidam com coleta e análise de dados.
Na prática, quando falamos de negócios, algumas das principais mudanças proporcionadas pelo tratamento de dados coletados da Internet das Coisas são a redução do desperdício de recursos, maior eficiência operacional e uma diminuição de períodos de inatividade, entre outras.
Dados de qualidade obtidos via IoT representam uma oportunidade para que as organizações abracem novas ideias e se reinventem. Buscar mais inovação e promover o surgimento de ideias mais criativas dentro da sua empresa é um dos caminhos para se manter competitivo e conquistar novos clientes.
Abraçar as mudanças advindas da coleta e análise de dados da Internet das Coisas possibilita abrir os olhos para novas e melhores oportunidades de negócios que, de outra forma, poderiam passar completamente despercebidas.
O funcionamento da Inteligência Artificial envolve o desenvolvimento e a utilização de uma série de tecnologias. Confira, abaixo, quais são e como funcionam as principais delas.
Quando se fala em Inteligência Artificial, não é raro encontrar que demonstre receio de que o desenvolvimento da tecnologia irá causar uma massiva onda de desemprego ao redor do mundo. Mas a verdade está bem longe disso.
Não é possível para uma IA desenvolver inteligência emocional, por exemplo, nem desenvolver trabalhos criativos, construir relacionamentos ou demonstrar empatia.
Tudo isso é vital para a maneira como a nossa sociedade funciona hoje em dia, então é simplesmente fora do campo da realidade a ideia de que empresas e governos do mundo inteiro pensam em substituir seus funcionários por máquinas.
O que acontece, na prática, é que a IA existe para, entre outros fatores, reduzir a possibilidade de erros humanos e evitar questões relacionadas a atividades que incorram em situações de insalubridade.
Um exemplo de aplicação prática de Inteligência Artificial para negócios está no atendimento ao cliente. Hoje em dia, é cada vez mais comum ver empresas e órgãos governamentais utilizando chatbots para agilizar o suporte via aplicativos ou redes sociais, diminuindo o tempo de resposta e sanando mais rapidamente os questionamentos do público que recorre a este tipo de comunicação.
A IA também pode ser utilizada na programação de robôs digitais, denominados web crawlers e web scrapers, que realizam o processo de coleta e estruturação de dados a partir das fontes indicadas. Dessa forma, os dados são entregues 100% atualizados e em tempo real, num ritmo impossível de ser executado por humanos.
Redes sociais como Facebook, Instagram e Twitter utilizam Inteligência Artificial para fazer uma filtragem automática dos conteúdos divulgados. Como novas postagens são feitas a todo mundo, filtrar todo o conteúdo manualmente seria uma verdadeira missão impossível. O trabalho de filtragem, além de sugerir conteúdo mais relevantes e personalizados aos usuários, também permite identificar automaticamente quais postagens violam os termos de uso das plataformas.
Podemos, inclusive, citar a IA como grande aliada quando falamos de acessibilidade. Isso porque é graças a ela que tecnologias que transcrevem a fala em texto têm se tornado cada vez mais precisas, facilitando o acesso de pessoas com deficiências a aparelhos como computadores e celulares.
Uma das principais vantagens da Inteligência Artificial é ser versátil o suficiente para ser aplicada em diferentes contextos.
Um desses contextos é a prevenção de fraudes. Bancos e outras instituições financeiras podem treinar uma IA para que ela se torne capaz de identificar e bloquear atividades suspeitas, evitando possíveis fraudes constantemente.
A utilização de Inteligência Artificial também possibilita a otimização de atividades, o que amplia a produtividade nas organizações. Com menos erros manuais e melhor alocação de tempo, é possível aumentar a produtividade e melhorar a qualidade dos resultados.
Ao mesmo tempo em que a IA permite aumentar a produtividade, o seu uso também colabora para a redução de custos. Ao automatizar atividades repetitivas, organizações economizam recursos ao poupar gastos com energia e treinamento de pessoal, por exemplo.
Não é de hoje que a Inteligência Artificial vem transformando negócios nos mais diversos setores da economia. Mas há certos detalhes que precisam ser levados em consideração quando se considera implementar IA numa organização pela primeira vez.
Um desses detalhes é definir, da maneira mais precisa possível, em qual setor da organização a Inteligência Artificial será aplicada e prever quais disrupções serão causadas a partir desta implementação.
Outro ponto essencial é a integração. É importante que os funcionários entendam do que se trata IA, assim como saibam quais mudanças deverão acontecer como consequência da implementação dessa tecnologia.
Em meio a tudo isso, um fator que não pode ser deixado de lado é a segurança. Independente da solução que uma organização encontre para aplicar IA em sua rotina, estar atento à proteção dos dados coletados ou à rotina de automação adotada, por exemplo, é fundamental para evitar problemas presentes e futuros.
Linguagens de programação são as ferramentas que utilizamos para escrever instruções que serão seguidas por computadores. É com essas linguagens que somos capazes de “traduzir”, de certa forma, os zeros e uns que os computadores compreendem tão bem.
Uma linguagem de programação pode ser classificada como de baixo nível ou de alto nível. As de baixo nível são aquelas mais próximas da linguagem binária, ou seja, dos zeros e uns que os computadores entendem. As de alto nível, por outro lado, se aproximam mais de como os humanos se comunicam, fazendo uso de palavras em suas instruções.
Agora, saiba mais sobre algumas das linguagens de programação mais utilizadas para programar Inteligência Artificial.
Para além de escolher a linguagem de programação mais adequada para o projeto que se deseja desenvolver, trabalhar com Inteligência Artificial também envolve lidar com ferramentas que são essenciais para que a tecnologia seja criada ou implementada da melhor maneira possível.
Uma dessas ferramentas é a Scikit-learn, uma biblioteca de Machine Learning voltada para a linguagem Python. Contém uma grande variedade de algoritmos de classificação, regressão e agrupamento, além de incluir cálculos para tarefas de IA e também de mineração de dados.
Outra biblioteca largamente utilizada é a TensorFlow, desenvolvida por uma divisão de pesquisas internas do Google. O seu foco é Machine Learning e Inteligência Artificial, e pode ser utilizada em Python, C + + e Java, entre outras linguagens.
O próximo passo
Agora que você já ampliou os seus conhecimentos sobre Inteligência Artificial, que tal descobrir mais a fundo sobre como essa tecnologia é empregada na criação de robôs virtuais que coletam e estruturam dados? Confira o artigo “O que é crawler e como funcionam os robôs para coleta de dados”.
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