Inteligência Artificial (IA): ainda mais tecnologia para empresas de qualquer porte - Programmer's
Se você pensa que soluções de Inteligência Artificial (IA) são voltadas apenas aos grandes e complexos empreendimentos, está muito enganado (a)! Qualquer atividade pode se beneficiar desse campo da ciência da computação no qual máquinas, utilizando algo muito próximo do raciocínio humano, realizam diversas tarefas.
Ao delegar aos computadores aqueles processos repetitivos e que tomam grande parte do tempo, você poderá otimizar o seu dia a dia e se dedicar a outras questões que agreguem mais valor ao negócio. Trata-se de uma maneira de simplificar processos, reduzir custos e ganhar eficiência operacional!
E mais: a sua empresa poderá entregar ainda mais valor aos clientes. Afinal, um sistema de IA analisa o ambiente de dados por completo para você, então, utilizar tais informações nas tomadas de decisão e respectivas ações.
Machine Learning: ainda mais força para a IA
É importante destacar que a IA também é capaz de aprender. É o que chamamos de Aprendizado de Máquina (em inglês, Machine Learning – ML). Apesar de não ser uma habilidade essencial, o ML vem se provando extremamente útil quando aplicado de forma correta.
Inteligência Artificial: conectada aos mais diversos assuntos!
Além da possibilidade de utilizar IA para empresas de qualquer porte, tal tecnologia pode ser aplicada nos mais variados setores e áreas do conhecimento. Confira alguns exemplos:
Caso 1: Sistema de Agricultura baseada em IA
A fim de melhorar sua produtividade, a agricultura moderna aproveita soluções integradas que tenham base em sensores, tecnologias de nuvem e IA. Esses recursos são utilizados para avaliar as condições de cultivo da lavoura, inclusive com vários dias de antecedência. Eles coletam, analisam e transformam dados microclimáticos e retornam com dicas acionáveis ​​por meio de aplicativos móveis e da web.
Vale destacar que compreender as condições microclimáticas é vital ao cultivo de lavouras com irrigação. Ao utilizar sistemas integrados baseados em IA, já munidos de dados da fazenda, os agricultores têm uma visão precisa do presente, do futuro próximo e, também, do passado.Com insights e previsões confiáveis, os agricultores podem tomar as melhores decisões operacionais – desde o planejamento de mão de obra e logística, passando pela otimização de água e insumos agrícolas, até outras atividades – para garantir altos rendimentos. E o mais importante: a revisão das condições repassadas pode ajudar a planejar o futuro e também a minimizar os riscos em relação ao clima e às possíveis doenças.
Caso 2: Processamento de Linguagem Natural (PNL) em análise de documentos
Um sistema de IA pode ser configurado para aprender com um banco de dados, mesmo quando os desenvolvedores não têm conhecimento prévio do assunto. Em um artigo publicado na revista Nature, um grupo de pesquisas utilizou o PNL para analisar uma coleção de incríveis 3,3 milhões de resumos científicos em mais de 1.000 periódicos com pesquisas relacionadas.
No estudo, a IA foi usada para atribuir vetores multidimensionais a palavras, em uma cópia de texto. Como resultado, vocábulos que aparecem em contextos similares apresentaram grande semelhança entre os respectivos vetores. A técnica identificou, por exemplo, equivalência entre a palavra 'termoelétrica' e materiais que nunca foram citados nesse contexto anteriormente. Isso significa que o sistema de IA pode recomendar materiais para a aplicação funcional mesmo antes de serem efetivamente descobertos.
O projeto utilizou IA para preencher lacunas de conhecimento em ciência dos materiais, comparando os contextos nos quais palavras diferentes foram utilizadas. Esse é um exemplo de como um problema de similaridade vetorial, por meio do aprendizado de máquina, substituiu toda a compreensão de química necessária para realizar tal tarefa.
Ainda mais impressionante é que tudo isso se tornou possível sem qualquer conhecimento prévio da dificuldade real. Um ser humano nunca seria capaz de realizar tal análise em um banco de dados tão extenso.
E se a ideia for encontrar semelhanças entre os nomes dos produtos presentes em um supermercado? Podemos ir ainda mais longe e, inclusive, imaginar um supermercado sem filas nos caixas. Que tal?
É exatamente o que a Amazon se propõe a fazer com o Amazon GO. Trata-se de um modelo de mercado movido por sistemas de IA que monitoram os produtos retirados das prateleiras. Basta o cliente utilizar o aplicativo da Amazon para visualizar os preços dos itens selecionados. E, para efetuar tais compras, simplesmente escanear o aplicativo na saída da loja.
Vale destacar que o sistema utiliza sensores, visão computacional e algoritmos de aprendizado de máquina para rastrear os itens que os compradores escolhem. Quaisquer produtos levantados e devolvidos às prateleiras não são incluídos na conta final.
A ideia, por trás do desenvolvimento do Amazon GO, era otimizar custos e melhorar a experiência do cliente. Afinal, com os dados gerados, o supermercado poderia avaliar os níveis de estoque, por exemplo. Mas a utilização do sistema foi além e permitiu mais agilidade e assertividade também.
Quem diria que a automação, cujo início foi nas linhas de produção / montagem, logo após a Primeira Guerra Mundial, se tornaria parte da rotina de vários segmentos de negócios, desde a captura inteligente de dados até a realização de previsões confiáveis, ​com base em conjuntos de dados vastos e diversos, não é mesmo?
Observamos, nas últimas décadas, que houve um crescimento exponencial em automação. O fácil acesso ao poder computacional facilitou, e muito, o uso da automação para a coleta de dados e as consequentes tomadas de decisões em ambientes digitais. E agora, mais recentemente, vivenciamos a ascensão da Inteligência Artificial (IA).
E a sua empresa, como está respondendo a essa iminente revolução? Está alinhada com o futuro ou ficando para trás?
Simplifique processos com automação inteligente
A necessidade de automação é encontrada, geralmente, em cenários que apresentam processos cotidianos e consistentes, em alto volume e propensos a erros humanos. Mesmo dependendo de interpretação e decisões humanas, existem técnicas avançadas de análise de dados, como a utilização de algoritmos de ML, que são voltadas a soluções previsíveis e prescritivas.
Dentro desse cenário de automação de processos, a Programmer's trabalha com um framework contendo abordagem customizada – para endereçar os principais desafios da sua empresa nos dias atuais – e que oferece resultados efetivos de curto, médio e longo prazos.
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