A pandemia acelerou a adoção de tecnologias como a Inteligência Artificial por diversos segmentos empresariais. O crescimento foi impulsionado para permitir atividades econômicas com procedimentos remotos, de modo a driblar as medidas de isolamento social para deter o avanço do novo coronavírus.
Segundo a projeção da IDC, o mercado de Inteligência Artificial deve crescer 12,3% em 2020, em comparação com o ano passado. Com uma taxa de crescimento anual estimada em 17,1%, o investimento global nesse tipo de tecnologia deverá ser da ordem de US$ 300 bilhões até 2025.
E não é para menos, o uso da IA virou uma necessidade dentro das empresas, auxiliando processos e serviços – como o atendimento ao cliente – e aumentando a eficiência. Muitas organizações, inclusive, perceberam uma redução nos custos a partir do uso da tecnologia.
Evolução da Inteligência Artificial
Para chegar a importância que ganhou atualmente, a IA percorreu um longo caminho. Ela já foi apenas a ideia de ensinar máquinas a aprenderem. Isso só foi possível pelo desenvolvimento de algoritmos. Eles têm a capacidade de receber dados, processá-los, aprender e tomar decisões.
O Teste de Turing, proposto pelo “pai da computação” e cientista Alan Turing (1912-1954) deve ser a experiência mais famosa. A ideia é que uma máquina seja capaz de demonstrar uma inteligência equivalente à de um humano. Isso é feito por meio de um exercício interrogatório à máquina e foi pensado em 1950.
Depois, em 1956, aconteceu a Conferência de Inteligência Artificial, na Darthmouth College. O evento consolidou essa área de conhecimento, reunindo cientistas e pesquisadores de várias áreas para discutir o tema.
Na ocasião, foi cunhado o termo Inteligência Artificial. E, além disso, foram discutidas redes neurais, interações humanas com robôs, linguagem e cognição, entre outros. A conclusão dos cientistas foi que a Inteligência Artificial poderia beneficiar muito os humanos.
Já em 1958, o psicólogo Mark Rosenblatt construiu uma rede neural artificial que hoje é conhecida como perceptron. Essa estrutura eletromecânica foi uma das bases para os computadores modernos, que possuem bilhões de perceptrons.
Através do que o cientista chamou de Algoritmo Perceptron, a rede neural se ajustava até identificar objetos de maneira correta. Assim surgiu o Aprendizado de Máquina (Machine Learning), pois as informações de entrada e saída permitiam que o perceptron aprendesse.
Os algoritmos e a Inteligência Artificial evoluíram a ponto de fazer parte do nosso dia a dia. Assim como a computação e outras tecnologias da mesma época.
Exemplos de usos da Inteligência Artificial
A IA está presente em diversos setores. Na automação industrial, por exemplo, as máquinas produzem e conferem sozinhas os produtos nas esteiras. Seu uso também tem efeitos em plataformas de computação, sistemas bancários, middleware, monitoramento e gerenciamento e desenvolvimento de outras tecnologias.
No nosso cotidiano, ela está bem na palma da mão, presente em aplicativos de celular. Veja alguns usos e aplicações:
- GPS e rotas recomendadas: uma Inteligência Artificial interpreta os dados das ruas, o tráfego e indica os melhores caminhos para dirigir.
- Carros autônomos: sensores e tecnologias transmite dados para os algoritmos executarem o movimento e direcionarem os automóveis;
- Atendimento ao usuário: os chatbots e os atendimentos eletrônicos por voz já fazem a triagem dos atendimentos;
- Segmentação de anúncios: as plataformas de mídia utilizam Inteligência Artificial para entender o padrão de consumo dos usuários e o comportamento do público-alvo e direcionam os anúncios;
- Análise de dados de mercado: instituições financeiras e bancos podem utilizar algoritmos para esta tarefa, criar relacionamento com clientes e gerenciar finanças;
- Assistentes virtuais: os comandos por voz que damos ao smartphone e a resposta que escutamos também são IA. Esta área é chamada de compreensão ou processamento de linguagem natural.
Big Data e outras tendências
A IA já vem sendo usada para melhorar outras tecnologias e uma das grandes tendências é unir Inteligência Artificial ao Big Data. Esta é considerada a união mais importante pois tem o potencial de modificar a forma como as empresas utilizam dados e análises para agregar valor aos seus negócios.
Tais inovações tecnológicas têm grande valor de mercado. Elas permitem o processamento de grandes volumes de dados, inclusive aqueles que não estão estruturados. A partir dessa evolução, as grandes empresas podem desenvolver novas soluções e tornar estes dados mais acessíveis e mais compreensíveis.
As iniciativas internas de Inteligência Artificial nas empresas devem ser estimuladas na execução de tarefas ligadas à ciência de dados. Confira algumas aplicações:
Software as a service (Saas)
O mercado de aplicativos de IA, como análise preditiva e processamento de linguagem natural, deve ser tomado por fornecedores de SaaS. Da mesma forma, devem tomar o ramo de serviços e Desenvolvimento Ágil (DevOps) de plataformas.
Com isso, tem crescido o espaço do AI-as-a-Service (AIaaS), que oferece mais opções para utilizar os recursos de Inteligência Artificial. Alguns exemplos são serviços gerenciados e microsserviços.
Governança e segurança jurídica
Políticas de governança dentro das empresas e controle da Inteligência Artificial são algumas tendências. Implementação de padrões nos procedimentos em diferentes setores e atividades de monitoramento, ajudam a manter a confiança na instituição e a transparência.
Além disso, o monitoramento de riscos, desempenho e valor ajudam também a criar senso de responsabilidade na prestação de contas. A possibilidade de uma governança minimizar erros e reduzir custos já é realidade através da IA. Aumento de performance, maior produtividade, otimização são outros impactos positivos a partir da adoção dessa tecnologia.
Com um mercado cada vez mais inovador e de olho nas soluções mais avançadas, a IA se torna estratégica para o crescimento do negócio, conquista de novos mercados e até mesmo visibilidade.
