Onde estamos e para onde vamos: o presente e o futuro da inteligência artificial

Onde estamos e para onde vamos: o presente e o futuro da inteligência artificial

Hoje em dia, todos estamos nos fazendo perguntas como o que é inteligência artificial e quais os verdadeiros impactos dela em nossa vida. Ainda que já existam muitos conteúdos dedicados aos estudos do tema, não é tão simples assim delinear um panorama atual da tecnologia, muito menos projetar o que deve acontecer em um futuro próximo. Isso causa tanto expectativa quanto ansiedade, já que muitos de nós temem a possibilidade de serem substituídos por robôs.

No entanto, 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 duas dessas importantes pesquisas: a primeira, realizada pela empresa de consultoria McKinsey, registra o momento atual; e a outra, conduzida pelo Gartner, aponta as tendências.

O que é inteligência artificial?

Antes, vale recapitular o conceito do tema. Já o abordamos em alguns artigos do blog, como este sobre inteligência artificial na gestão, este sobre IA na publicidade, e este sobre computação cognitiva.

Porém, 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 humanoides 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.

Aplicações atuais da inteligência artificial

O quanto de tudo isso já é realidade? Este recente estudo da McKinsey apresenta um cenário detalhado. A pesquisa foi realizada a partir do uso, por mais de 400 empresas, de dois tipos de análise:

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. Deep learning – sistema que requer 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. As chamadas redes neurais.

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.

Exemplos bem-sucedidos de aplicações de inteligência artificial

A seguir, o estudo apresenta boas práticas do uso atual de inteligência artificial. Uma delas é a “Manutenção Preditiva”, que representa o poder de a 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.

>> Leitura recomendada: Futuro do trabalho e o impacto da automação

Reduzindo 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.

Os rumos da IA para o futuro

O outro relatório, que se ocupa das tendências da inteligência artificial, foi produzido pela consultoria norte-americana Gartner. E começa com um dado espantoso: o valor de negócio da IA deve atingir até US$ 3,9 trilhões nos próximos cinco anos.

Para os próximos anos, o estudo indica que a fonte primária para o valor de negócio da IA será a experiência dos clientes. Isso porque as empresas vêm usando mais ferramentas como agentes virtuais e chatbots para dar suporte à interação com as pessoas.

Após 2020, o Gartner espera que o uso mais comum da tecnologia seja de “suporte à decisão”. Ou seja, a inteligência artificial será usada para a ciência de dados e outras aplicações baseadas em algoritmos, o que permite classificar informações que antes precisavam de um humano. Segundo a previsão da consultoria, este tipo de aplicação deve chegar a 44% do total da utilização.

Ainda conforme o estudo, outra fonte significativa para a valorização da IA é a área de “sistemas de automação de decisão”. Isso envolve programas de inteligência artificial capazes de transformar voz em texto, de processar textos escritos à mão ou de avaliar a dificuldade de classificar informações. Então, é possível automatizar as tarefas e otimizar os processos. Este setor de IA deve atingir 16% do total em 2022.

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