O termo Inteligência Artificial (IA), se refere aos sistemas que “imitam” a inteligência humana. Tendo expandido os limites das funcionalidades habilitadas por máquinas, essa tecnologia pode ajudar os computadores a trabalhar com autonomia, resultando na execução efetiva de tarefas interativas.
Segundo artigo da Harvard Business Review, gestores terão que se adaptar ao mundo da Inteligência Artificial, porque essa tecnologia é capaz de ajudá-los na realização de tarefas administrativas repetitivas, que consomem muito tempo, tornando-as mais efetivas e com melhor custo-benefício.
Embora máquinas dominando o mundo seja uma referência muito comum no cinema, como, por exemplo, nos filmes “Ex Machina” e “Eu, Robô”; a I.A. na realidade está mais relacionada ao processo e a capacidade de análise de dados. Ou seja, a tecnologia não pretende substituir os seres humanos, mas sim melhorar significativamente as habilidades e contribuições humanas – o que faz dela um ativo de negócios muito valioso.
De acordo com artigo da consultoria McKinsey, o poder computacional está se tornando cada vez mais relevante no mercado tecnológico; os algoritmos e modelos de I.A. estão mais sofisticados; e, talvez o mais importante de tudo isso, o mundo está gerando volumes inimagináveis do principal combustível que alimenta a Inteligência Artificial: os dados. Por conta disso, neste post nós vamos abordar os principais subcampos que compõem a Inteligência Artificial; a sua relação com os sistemas de segurança das instituições; e como ela pode contribuir para o desenvolvimento dos negócios. Confira:
- Como surgiu a Inteligência Artificial?
- Quais são os principais campos da Inteligência Artificial?
- Por que utilizar a Inteligência Artificial?
- Qual a relação entre o desenvolvimento de software e a IA?
- Como a Inteligência Artificial pode auxiliar na segurança dos sistemas?
- Entenda a projeção de investimento e crescimento na área de I.A.
- Conheça o OPUS Open Banking
Como surgiu a Inteligência Artificial?
Os estudos de I.A. começaram nos anos 50, com os cientistas Hebert Simon e Allen Newell. Entretanto, o termo “inteligência artificial” ganhou força após um cientista da computação chamado John McCarthy, participar de uma conferência especializada no assunto em Darmouth Colege (USA), em 1956. Na época, John definiu a tecnologia como uma ciência capaz de produzir sistemas inteligentes, que resolvessem problemas com autonomia.
Com a evolução computacional, o tema ganhou mais força entre os pesquisadores. Atualmente, podemos dizer que o conceito de I.A. está relacionado à capacidade de soluções tecnológicas realizarem atividades consideradas inteligentes, ou seja, atividades que necessitem de um raciocínio lógico. Sendo aplicada em diversas vertentes de uma empresa, a Inteligência Artificial também pode aprender por si mesma, graças aos sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, possibilitando a ampliação de seus conhecimentos.
Quais são os principais campos da Inteligência Artificial?
Para alcançar a total eficiência da I.A., muitas empresas estão fazendo investimentos significativos nas equipes que trabalham com a ciência de dados. De acordo com um relatório da McKinsey, dois terços das empresas do mundo todo, vão aumentar o investimento em Inteligência Artificial nos próximos três anos. Segundo a pesquisa, as empresas não estão usando essa tecnologia somente em operações de Machine Learning, como também estão investindo de forma mais eficiente na sua utilização.
Segundo o vice-presidente administrativo da Gartner, Errol Rasit, “as organizações de tecnologia estão aumentando os investimentos em IA à medida que reconhecem seu potencial. A tecnologia não serve apenas para avaliar dados críticos e melhorar a eficiência dos negócios, mas também para criar novos produtos e serviços, expandindo a base de clientes de uma empresa e gerando novas receitas”.
Logo, para que a tecnologia consiga ajudar efetivamente nos processos que acontecem dentro de uma empresa, os gestores precisam compreender quais são os principais campos que habitam o ramo da Inteligência Artificial. Atualmente, os campos se baseiam em três componentes: Machine Learning, Deep Learning e Reinforcement Learning.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning ou aprendizado de máquina, traduzindo para o português, envolve um método de avaliação de dados que automatiza o desenvolvimento de padrões analíticos.
Plataformas que utilizam o Machine Learning são capazes de fornecer uma capacidade computacional evoluída quando precisam atuar no tratamento de dados, algoritmos, APIs e entre outras soluções. Embora todo o Machine Learning seja fruto da Inteligência Artificial; nem toda a I.A. é fruto de um Machine Learning.
O que é Deep Learning?
O Deep Learning, por sua vez, é um tipo especial de aprendizado de máquina. Ele envolve redes neurais artificiais com várias camadas de abstração, para executar o reconhecimento de padrões e aplicativos de classificação amparados por seu conjunto de dados armazenados.
Essa vertente da Inteligência Artificial é muito utilizada no ramo de reconhecimento facial e de voz; já que, com o Deep Learning, as máquinas podem realizar tarefas de forma rápida e precisa, a partir do som do ambiente, das imagens e dos textos reconhecidos.
O que é Reinforcement Learning?
O Reinforcement Learning é uma vertente do Machine Learning, que traz mais precisão para a interação entre humanos e máquinas. No mundo dos chatbots, o Reinforcement Learning permite que os bots conversacionais descubram não apenas o caminho certo ou errado para um diálogo, mas a resposta mais pertinente para cada interação.
Além disso, por ter sistemas de informações mais precisos, o Reinforcement Learning pode ser utilizado na Inteligência Artificial para filtrar os sistemas de recomendação para cada usuário. Ou seja, ele pode contribuir na personalização dos conteúdos de uma empresa.
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Por que utilizar a Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial pode contribuir fortemente na produtividade das empresas, seja através da identificação de um comportamento único do consumidor durante um pagamento; ou ao facilitar a criação de uma experiência personalizada para o usuário.
Através do Open Banking, por exemplo, a I.A. pode recomendar um novo investimento para o cliente ou, até mesmo, alertar sobre uma conta em atraso. Além disso, a tecnologia também pode se mostrar benéfica ao ser implantada como uma assistente virtual, durante o atendimento aos usuários.
Segundo uma previsão feita ano passado pelo IDC, até 2024, 35% das marcas incentivarão abertamente os consumidores a compartilharem os dados pessoais em troca de recompensas em dinheiro, serviços e experiências exclusivas. Isso tudo porque, com a implementação do Open Finance, as informações dos indivíduos se tornarão o motor principal no mercado moderno.
Embora a automação de uma inteligência pareça assustadora – ainda mais considerando um setor tão tradicional como o financeiro – a Inteligência Artificial possibilita alcançar benefícios fundamentais para aqueles que desejam atrair novos clientes, e aumentar os lucros em um cenário com uma intensa presença digital.
IA Generativa e Hiperprodutividade
No último ano, a popularização de ferramentas de IA Generativa, como o Chat GPT, nos mostrou uma fração do potencial da IA aplicada ao mercado de trabalho.
De acordo com pesquisa da Thomson Reuters, o uso de IA no trabalho pode gerar uma economia de 4 horas semanais. Se isso se confirmar, representa um acúmulo de cerca de 200 horas extras por ano. Esse número pode subir para 8 horas semanais em três anos e 12 horas em cinco anos — o equivalente a 400 e 600 horas ano respectivamente.
Mas o que fazer como todo esse tempo “extra”?
Ele pode ser aplicado em trabalho estratégico, inovação e desenvolvimento profissional, o que poderia ajudar as empresas a manter ou aumentar a sua vantagem competitiva diante da concorrência.
Porém, para que isso ocorra é fundamental que as empresas invistam tanto na tecnologia de inteligência artificial e si, quanto no treinamento dos seus times.
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Qual a relação entre o desenvolvimento de software e a IA?
Por conta das transformações que estão ocorrendo no modo com que as instituições lidam com os dados, houve uma urgência na adaptação dos softwares utilizados nas empresas para esse novo ambiente.
Segundo o artigo do portal CIO, atualmente, a maior parte dos softwares são criados de maneira determinística. Sendo assim, os programadores criam um aplicativo, e se ele não funcionar corretamente, os desenvolvedores analisam o código e usam as ferramentas de depuração para rastrear o fluxo da lógica e, em seguida, reescrevem o código para corrigir esses bugs.
Quando os sistemas são alimentados por uma I.A., o processo já se torna diferente. Através de um sistema autônomo, a maior parte do trabalho é feita em outro lugar, já que os programadores irão escolher algoritmos padrões de bibliotecas de código aberto, para que as plataformas de inteligência artificial possam seguir e corrigir automaticamente os problemas.
Apesar desse processo de soluções parecer fácil, nem sempre a inteligência artificial consegue efetuá-lo. “Os dados de treinamento geralmente são ligados ao tempo. Quando as condições mudam, o modelo se torna menos eficaz. Para lidar com esse desvio, as empresas precisam testar continuamente seus modelos em relação a dados reais, para garantir que o sistema siga em funcionamento”, afirma Ken Seier, arquiteto chefe de dados e IA da Insight, em um artigo publicado pelo portal CIO.
Como a Inteligência Artificial pode auxiliar na segurança dos sistemas?
Com a mudança no tratamento de dados e na utilização dos softwares, as empresas podem enfrentar alguns desafios na área de cibersegurança. Entretanto, a Inteligência Artificial já oferece soluções para isso. Atualmente, a I.A. pode ser aplicada nos sistemas de reconhecimento facial, para aumentar a segurança do aplicativo de um banco, por exemplo.
Além disso, através de um banco de dados, a Inteligência Artificial pode ajudar na criação de mecanismos que facilitem a identificação de movimentações suspeitas entre os usuários de um aplicativo; a fim de alcançar um sistema mais seguro e eficiente para os mesmos.
Em uma palestra no Open Insurance Week 2021 – na qual a OPUS esteve presente como palestrante e patrocinadora – Fabio Mittelstaedt, Head da Indústria de Serviços Financeiros Brasil na Microsoft, deu sua visão sobre o assunto: “o uso da I.A. também pode agregar na implementação do Open Insurance, por exemplo. A Inteligência Artificial pode prevenir fraudes, dar novos insights para os corretores de seguros e até mesmo reduzir a perda de clientes, criando novos modelos que correspondam às necessidades dos clientes”.
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Entenda a projeção de investimento e crescimento na área de I.A.
As pesquisas no âmbito da Inteligência Artificial estão crescendo cada vez mais, devido ao aumento de interesse na tecnologia; afinal, a I.A. está melhorando o desempenho e a produtividade de muitas empresas. A Netflix pode ser considerada um exemplo disso. Tendo utilizado a Inteligência Artificial e o Machine Learning para aumentar sua personalização de conteúdo, a plataforma de streaming global conseguiu aumentar a sua base de clientes em mais de 25% em 2017.
Mas não é só no ramo audiovisual que a I.A. está marcando forte presença. De acordo com o artigo “Como as empresas estão usando a I.A.”, publicado pela Harvard Business Review; a agência de notícias Associated Press, quadruplicou a sua produção de conteúdo ao treinar um software de I.A., para escrever automaticamente alguns boletins sobre a organização.
De acordo com uma previsão publicada pela Gartner, a receita mundial do setor de software de Inteligência Artificial (IA) deverá totalizar US$ 62,5 bilhões em 2022 – o que pode representar um aumento de 21,3% em relação ao que tinha sido projetado para 2021, pela mesma consultoria.
Diante disso, fica evidente que não há como fugir da transformação impulsionada pela Inteligência Artificial – porque ela veio para ficar.
