O que é inteligência artificial e suas aplicações no presente (e no futuro!) dos negócios

O que é inteligência artificial e suas aplicações no presente (e no futuro!) dos negócios

Afinal, o que é Inteligência Artificial? Originalmente, a IA é uma disciplina da engenharia da computação. Atualmente, podemos dizer que se trata de uma tecnologia que procura simular o processo humano de aprendizado e tomada de decisões. Com base em um montante de dados, a IA é capaz de fazer previsões através de machine learning, redes neurais e outras técnicas relacionadas.

De tempos pra cá, uma série de estudos vêm sendo desenvolvidos com o intuito de apresentar um retrato detalhado e realista das aplicações da inteligência artificial, bem como dos rumos que a tecnologia está tomando. Aqui, falaremos sobre algumas dessas pesquisas que abordam tanto o momento atual como as tendências a respeito de como a IA deve impactar o futuro do trabalho. Dê uma olhada no que você vai encontrar:

 

O que é inteligência artificial?

Para entendermos a fundo o que é inteligência artificial, resgatamos o que nos disse o professor e pesquisador Renato de Brito Sanchez neste artigo. Empreendedor e proprietário de duas empresas (sendo uma delas de tecnologia em automação, robótica e inteligência artificial), Sanchez afirma que inteligência artificial “é um conceito que remete à realização do sonho da humanidade de um futuro distante, em que máquinas e os robôs interagem com humanos e animais”.

Pois o futuro distante chegou. A inteligência artificial tornou-se a mais nova etapa na evolução tecnológica, sucedendo aos processadores que eram capazes de efetuar cálculos e que, depois, evoluíram para a utilização de sistemas programáveis (como conhecemos hoje). No modelo de IA, ocorre o processamento de informações baseadas em aprendizado de experiências anteriores. Um funcionamento semelhante ao do nosso cérebro, uma vez que vamos recebendo informações e processando-as para adquirir aprendizados.

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Aplicações atuais da inteligência artificial

O quanto de tudo isso já é realidade? A consultoria norte-americana Gartner traz alguns dados importantes que nos ajudam a ter uma visão da real importância da IA para o os negócios. De acordo com uma pesquisa, o número de empresas que implementaram IA em seus processos cresceu 270% nos últimos quatro anos. “Quatro anos atrás, a implementação da IA era rara, apenas 10% dos participantes”.  

Um estudo da McKinsey também apresenta um cenário detalhado. A pesquisa foi realizada a partir do uso, por mais de 400 empresas, de dois tipos de análise:

  1. 1. Análise de dados tradicional – as técnicas de Business Intelligence (BI) que monitoram, reúnem e organizam dados. Analisam ações ocorridas no passado, identificam novas oportunidades e implementam estratégias baseadas nos dados;
  2. 2. Deep learning – são as chamadas redes neurais, ou seja, sistemas que requerem milhares e milhares de dados para que modelos executem satisfatoriamente suas tarefas complexas de registro. E, em alguns casos, são necessários milhões desses dados para performar no mesmo nível de um ser humano. 
 

Com isso, o estudo da McKinsey mostra como diversos segmentos da economia entenderam o que é inteligência artificial e, assim, puderam usá-la para variadas aplicações.

Emprego da inteligência artificial na manutenção preditiva

O estudo da McKinsey apresenta algumas boas práticas do uso atual de inteligência artificial. Uma delas é a “Manutenção Preditiva”, que representa o poder da computação cognitiva detectar anomalias. Por meio da análise de enormes quantidades de dados, é possível elevar práticas de manutenção preventiva a novos níveis.

Por exemplo, a IA pode estender a vida útil de um avião cargueiro para além do previsto. É possível aliar as técnicas de análise tradicionais com dados do modelo do avião, histórico de manutenção e sensores de IoT (Internet das Coisas) para detectar anomalias. Além disso, imagens e vídeos da condição do motor da aeronave podem ser adicionados à essa avaliação.

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Inteligência artificial para redução de custos e prazos

Outra aplicação é no setor de logística para reduzir custos com previsões e orientações comportamentais em tempo real. Técnicas de IA como estimativa contínua podem agregar valor substancial neste segmento. A inteligência artificial, assim, consegue otimizar rotas de tráfego de entregas, racionalizando o uso de combustível e encurtando prazos.

De acordo com o relatório, uma transportadora europeia, por exemplo, cortou custos com combustível em até 15%. Para isso, utilizou sensores que monitoram tanto a performance do veículo quanto o comportamento do motorista. Para aprimorar este segundo ponto, os condutores receberam orientações em tempo real, incluindo recomendações sobre quanto acelerar ou desacelerar, diminuindo, também, os custos de manutenção.

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Redes neurais e algoritmos preditivos

Já a Gartner prevê uma larga expansão do deep learning, segmento específico da inteligência artificial que, a partir de 2020, deve corresponder a 44% do valor global dos negócios derivados da IA.

Deep learning nada mais é que redes neurais que permitem a realização de mineração de dados e reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, não seriam quantificados ou classificados prontamente. Isso permite que os algoritmos preditivos trabalhem diretamente com as informações que anteriormente exigiam a atuação de seres humanos para separar e classificar. 

Tal recurso impacta diretamente a capacidade das empresas de automatizar processos de decisão e interação. Esse nível elevado de automação reduz custos e riscos e permite, por exemplo, maior receita por meio de melhores segmentações de marketing e vendas.

IA e o futuro do trabalho

Outro fator que tem causado bastante insegurança quando o assunto é inteligência artificial é a previsão de que muitos dos cargos de trabalho que conhecemos hoje vá mudar consideravelmente de natureza ou até mesmo sejam eliminados. Afinal, vamos mesmo perder nossos empregos para os robôs?  

Com o crescimento exponencial do mercado de tecnologias envolvendo automação e IA, é normal que esse tema cause certa ansiedade. Entretanto, como aponta um relatório da Deloitte, a tendência é que, mais que eliminar cargos, ocorra uma profunda transformação na forma como trabalhamos hoje. A ideia é que, à medida que as máquinas assumam tarefas repetitivas e o trabalho das pessoas se torne menos rotineiro, melhor podemos aproveitar nossas capacidades mais essenciais, como a criatividade, a empatia e o julgamento crítico – características que nos distinguem das máquinas

Nesse sentido, a Deloitte criou o conceito de Superjobs (em português, superempregos), que seriam cargos que combinam partes de diferentes trabalhos tradicionais em funções integradas, agregando habilidades essencialmente humanas às tecnologias de automação como a robótica, tecnologias cognitivas e IA.

Ficou curioso? Aqui nesse vídeo falamos um pouco mais sobre os superjobs: 

Inteligência também para a gestão do seu fluxo de trabalho

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