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3 Termos relacionados à IA que todo profissional de negócios deve conhecer
Inteligência Artificial

3 Termos relacionados à IA que todo profissional de negócios deve conhecer

A Inteligência Artificial, ou IA, é um tópico muito presente no dia a dia das empresas que buscam a inovação tecnológica. Um relatório recente da MIT Sloan Management Review afirma que quase 85% dos executivos acreditam que a IA “permitirá que suas empresas obtenham ou mantenham uma vantagem competitiva”.

Entretanto, ainda há algumas dúvidas sobre as suas terminologias, os tipos de aplicativos que as empresas podem utilizar e onde a IA está em última instância. Não é incomum ver profissionais de negócios usando termos referentes a IA como “aprendizagem de máquina” e “aprendizado profundo” (machine learning e deep learning, respectivamente) de forma incorreta.

Mas a IA representa a próxima era da computação, e é importante para quem é do mundo dos negócios entender exatamente como utilizar o seu potencial.

As apostas são altas para as empresas que procuram investir na IA, e uma compreensão incompleta pode levar à implementação mal sucedida e à falta de ROI (Retorno sobre Investimento). Por isso, vamos falar detalhadamente sobre o que cada um desses termos significa.

Inteligência Artificial

O interesse acadêmico pela IA surgiu após a Segunda Guerra Mundial, inicialmente a tecnologia havia sido desenvolvida como uma tentativa de replicar a mente humana. Isso incluiu esforços para imitar a forma como raciocinamos de forma geral, fazemos avaliação de valores e inquérito interno. Com o passar do tempo, os pesquisadores perceberam que nossos cérebros são muito mais complicados do que se supunha anteriormente. E enquanto os seres humanos são bons no que fazem, há coisas para as quais simplesmente não temos capacidade. Por exemplo, um médico não pode ler e compreender os milhões de artigos publicados pela PubMed tão rápido quanto um sistema IA pode.

Com as tecnologias de inteligência artificial, o objetivo é aprimorar as capacidades, o pensamento e o alcance humanos, não com a intenção de replicá-los ou substituí-los. Assim como os trabalhadores da construção usam tratores e retroescavadeiras em vez de ferramentas simples, a IA nos permite escavar quantidades tremendas de dados, descobrir padrões e tomar melhores decisões com base nelas.

O objetivo final para a IA é o que algumas pessoas chamam de inteligência aumentada. Ela não só ajudará a inspirar os seres humanos a alavancar insights para melhores ideias e perspectivas alternativas, mas também nos ajudará a ver através de nossos vieses cognitivos aos pontos de vista que de outra maneira não poderíamos enxergar.

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina (ou machine learning) é uma técnica algorítmica que existe há décadas. Em um nível básico, ela pode prever tendências ou reconhecer padrões em dados se os pesquisadores exporem o modelo a exemplos anteriores desses padrões. Por exemplo, se você tiver uma série de números que pode associar a algo significativo, e se esse padrão se repetiu anteriormente, você pode ensinar algoritmos de aprendizagem de máquina para reconhecer esse padrão e depois usá-lo para prever se esse mesmo resultado significativo está acontecendo novamente.

Para as empresas, as implicações da tecnologia de aprendizagem de máquina são significativas. Com ela, essas empresas podem avaliar o comportamento do comprador para informar as expectativas futuras, permitindo que os líderes ajustem a estratégia se e quando necessário.

As empresas podem implantar a aprendizagem de máquina para uma variedade de processos. As lojas de varejo podem usar o aprendizado da máquina em sistemas de previsão que devem considerar tendências de mercado passadas e atuais. E os serviços financeiros podem usar sistemas de recomendação de produtos com base em aprendizagem de máquina que devem alavancar as taxas de juros atuais, as tendências e os movimentos do mercado.

Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo (ou deep learning) é uma inovação mais recente sob a ampla gama dos algoritmos de aprendizagem de máquina. Esta é uma técnica algorítmica modelada com base nas estruturas neurais no cérebro humano. As vezes ela também é chamada de “redes neurais” porque foi inspirada nas sinapses e neurônios do cérebro humano e pelo mecanismo pelo qual os neurônios disparam e causam sinapses para coletar e propagar a energia.

O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais para aumentar drasticamente o número de dimensões dos dados com os quais ele pode funcionar – incluindo imagens e sons não estruturados. Esta abordagem multidimensional é semelhante à forma como os seres humanos experimentam o mundo. Com o treinamento humano adequado de redes neurais e conjuntos de dados de qualidade escolhidos a dedo, a aprendizagem profunda é uma tecnologia promissora para uma análise de dados poderosa e pronta para IA em todas as indústrias.

A IA pode empregar técnicas algorítmicas de aprendizagem de máquina e aprendizado profundo, mas é importante lembrar que a tecnologia é muito mais do que isso. A IA combina formas de técnicas algorítmicas para resolver um problema específico ou para completar uma tarefa que seus criadores configuraram para executar.

Você não precisa se prender a apenas uma tecnologia

Existem inúmeras utilidades para a aprendizagem de máquina e para o aprendizado profundo, mas uma empresa não deve tentar enfrentar todos os seus desafios com apenas uma tecnologia. O verdadeiro valor vem de uma combinação personalizada dessas ferramentas.

Por exemplo, se um revendedor tiver uma grande quantidade de dados de tráfego e os executivos quiserem extrapolar a visão desses dados para prever o tráfego da temporada de férias, o aprendizado automático da máquina oferecerá informações valiosas. No entanto, se esse mesmo varejista quiser correlacionar os dados de tráfego do cliente com padrões climáticos, o aprendizado profundo ofereceria uma imagem mais holística.

Os serviços de IA oferecidos pela plataforma Watson da IBM podem ajudar na hora de decidir quais das tecnologias utilizar. Os engenheiros desses serviços já descobriram as melhores formas de utilizar a aprendizagem de máquina, o aprendizado profundo e outras técnicas de raciocínio para tornar mais fácil para as empresas desenvolverem aplicações de IA mais adequadas aos seus desafios particulares.

Conhecendo as suas nuances

A inteligência artificial tem o poder de reinventar a maneira como fazemos negócio, mas somente se os líderes da empresa se esforçam para entender as nuances dessas tecnologias poderosas. E enquanto uma compreensão firme das tecnologias citadas neste artigo é um passo significativo na direção certa, este é apenas o início da jornada. Os tomadores de decisão agora devem tirar um tempo para considerar como a IA pode ajudá-los a repensar e otimizar seus negócios.

É bem melhor do que apenas esperar para ver se ela irá trazer desvantagens para quem não aderir no futuro. Tenha em mente que, mesmo que você não esteja se preparando para a IA, sua concorrência já está se preparando.