Ao longo dos últimos anos, a inteligência artificial vem ganhando destaque no mercado. A tecnologia tem se mostrado uma aliada para melhorar os processos e resultados das atividades diárias das empresas.
Porém, algumas ferramentas de IA são mais bem acolhidas que outras pelo público em geral. Neste texto, vamos falar sobre as principais ferramentas já utilizadas há alguns anos e as mais recentes que têm ganhado destaque no mercado.
O que é a Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que busca desenvolver algoritmos e sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigem inteligência humana. Essas tarefas podem incluir reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem, tomada de decisões e outras atividades complexas.
A IA tem uma ampla aplicação em setores diversos, como saúde, finanças, logística, segurança, dentre outros. Um exemplo de como ela pode ser utilizada é na detecção de fraudes bancárias: um sistema de IA é capaz de analisar padrões de gastos do usuário e identificar transações suspeitas, diminuindo a ocorrência de fraudes.
Segundo dados da empresa de pesquisa de mercado Statista, o mercado global de IA deverá atingir US$ 267 bilhões até 2027. Além disso, um estudo da consultoria PwC afirma que a incorporação da IA na economia mundial poderá aumentar o PIB global em até 14% até 2030.
Contudo, essa tecnologia também representa um grande desafio em relação à ética e à privacidade. Por exemplo, sistemas de reconhecimento facial podem violar a privacidade das pessoas e serem utilizados de forma abusiva pelo governo.
Nesse sentido, é importante que a aplicação da IA seja feita de forma responsável e regulamentada, para que a sociedade possa usufruir, com segurança, de todas as possibilidades que a tecnologia tem a oferecer.
Utilização de Inteligência Artificial por empresas
A IA oferece diversos benefícios aos negócios, como a capacidade de automatizar processos, tomar decisões mais precisas e melhorar a eficiência operacional.
Diversas empresas já estão utilizando esse recurso de diversas formas. Por exemplo, no setor de atendimento ao cliente adota chatbots, sistemas de IA capazes de interagir e responder perguntas dos clientes de forma automatizada. Isso permite que as companhias tenham um atendimento mais rápido e eficiente, além de reduzir os custos com pessoal.
Além disso, a IA também é utilizada para análise de dados e geração de insights. Com algoritmos avançados, as empresas podem processar grandes volumes de dados de forma rápida e identificar padrões e tendências. Isso auxilia na tomada de decisões estratégicas e na identificação de oportunidades de mercado.
Um estudo da consultoria Accenture revelou que a adoção da IA pode aumentar a produtividade em até 40% e impulsionar o crescimento das empresas em até 6%, até 2035. Além disso, a IA também pode ajudar as empresas a melhorarem a segurança, prever demandas de mercado e personalizar a experiência do cliente.
Ferramentas de inteligência artificial já utilizadas nos negócios
O termo “inteligência artificial” é amplo e engloba muitas tecnologias, aplicações e indústrias. Pode ser usado para resolver problemas em diferentes setores, desde marketing até logística.
Um dos usos mais comuns da IA é o aprendizado de máquina: uma área em que os computadores aprendem a partir de grandes quantidades de dados sem programação ou regras explícitas. Por exemplo, o Google usa algoritmos de aprendizado de máquina para reconhecer rostos em fotos ou vídeos postados online pelos usuários – não precisa de humanos dizendo quais recursos compõem um rosto, porque foi treinado com milhões de imagens ao longo do tempo.
Abaixo, listamos as ferramentas mais famosas que organizações já utilizam há algum tempo com essa tecnologia:
Chatbots e máquinas de venda
Chatbots são programas que interagem com usuários em tempo real através de conversas. Eles são usados para ajudar os clientes a encontrarem informações, resolver problemas e comprar produtos.
Essa ferramenta utiliza uma interface de conversação, o que significa que eles se comunicam usando linguagem natural. Dessa forma, o usuário pode conversar com o chatbot como se fosse outra pessoa, fazendo perguntas ou dando comandos digitando-os em um campo de texto em sua tela (ou falando-os em voz alta).
O benefício de usar um chatbot para essas tarefas é que ele reduz a fricção: não há necessidade de os usuários preencherem formulários ou navegarem em menus complicados antes de atingir o que desejam em uma loja online ou provedor de serviços – tudo que precisam fazer é perguntar!
Máquinas de aprendizado e reconhecimento de padrões
A segunda ferramenta é o aprendizado de máquina e o reconhecimento de padrões. Esta é uma ferramenta que permite criar algoritmos que podem aprender por meio de dados, não apenas da maneira que são programados por humanos, mas também por si próprios.
A aplicação mais comum desse tipo de tecnologia é o software de reconhecimento de imagem. Empresas como Google, Facebook ou Netflix usam isso para identificar rostos em fotos e vídeos em redes sociais e serviços de streaming como YouTube ou Netflix. O mesmo se aplica a assistentes de voz como Siri (Apple) ou Alexa (Amazon).
Além desses exemplos, existem muitas outras aplicações para essa tecnologia: sistemas de reconhecimento de fala para casas inteligentes; sistemas de detecção de fraude para bancos; ferramentas de análise preditiva para departamentos de vendas etc. As possibilidades são infinitas, porque essa tecnologia se tornou cada vez mais popular nos últimos anos devido à sua capacidade de reconhecer padrões em enormes quantidades de dados muito rapidamente, sem necessidade de intervenção humana em nenhum momento durante seu processo.
Inteligência analítica
A inteligência analítica é uma abordagem baseada em dados para descobrir insights e padrões nos dados de negócios. É usada por empresas para entender seus clientes e prever resultados, o que pode ajudá-las a melhorar os processos de negócios e tomar melhores decisões.
Um exemplo de inteligência analítica é a análise de sentimentos, que usa processamento de linguagem natural (PLN) para determinar se alguém tem sentimentos positivos ou negativos sobre um tópico, analisando coisas como escolha de palavras, tom e muito mais.
A análise de sentimentos pode ser usada em aplicativos de atendimento ao cliente como chatbots que respondem adequadamente com base nos sentimentos do cliente em relação à sua marca ou produto. Por exemplo: se alguém diz que odeia seu produto porque não funciona bem com seu modelo de computador quando todos os outros clientes disseram o contrário – você saberá que algo está errado!
Inteligência em saúde
A inteligência em saúde é a aplicação da tecnologia de inteligência artificial (IA) aos cuidados de saúde. Ela usa análise de dados, aprendizado de máquina e modelagem preditiva para ajudar os médicos a tomarem decisões melhores sobre o cuidado do paciente.
A saúde é uma das áreas mais importantes em que a IA pode ser aplicada, porque tem um impacto direto na vida das pessoas. A quantidade de dados disponíveis nesse campo é enorme: existem milhares de artigos publicados todos os dias; milhões de testes clínicos realizados anualmente; centenas de milhares de pacientes tratados a cada ano etc.
Todas essas informações podem ser usadas por computadores para aprender como as doenças se comportam e prever sua evolução ao longo do tempo para que os médicos possam tomar as ações adequadas.
O que é inteligência artificial generativa?
A Inteligência Artificial Generativa (GAI, do inglês Generative Artificial Intelligence), é uma forma de inteligência artificial que é capaz de criar automaticamente dados de mídia (como imagens e vídeos), música, texto e outras mídias. O interesse em GAIs aumentou rapidamente nos últimos anos, à medida que mais e mais empresas descobriram as possibilidades inovadoras que essa tecnologia pode oferecer.
A principal diferença entre as GAIs e outros tipos de inteligência artificial é que a GAI é capaz de produzir algo completamente novo, como, por exemplo o ChatGPT. As outras formas de inteligência artificial, como as baseadas em aprendizado de máquina, permitem que as máquinas repitam tarefas e análises com eficiência, mas não oferecem criatividade.
A inteligência artificial generativa é capaz de usar dados para criar algo original, em vez de apenas repetir o que já foi ensinado. Isso ocorre porque as GAIs são treinadas em grandes conjuntos de dados de exemplos de uma determinada mídia (por exemplo, milhares de fotos de rostos humanos ou milhares de exemplos de música).
Utilidades da inteligência artificial generativa para empresas
As possibilidades oferecidas pelas GAIs são muitas e empolgantes para diversas empresas. Algumas das aplicações das GAIs para empresas incluem:
- Design e criação de produtos: empresas de moda, por exemplo, podem usar GAIs para gerar designs de roupas de varejo com base em determinados estilos de vestimenta. Isso economiza tempo e dinheiro, bem como apresenta aos clientes novidades mais rapidamente.
- Criação de conteúdo: indústrias de cinema, TV e publicidade podem usar GAIs para criar conteúdo, incluindo música, videografia e animação. Isso pode ser particularmente útil para adicionar efeitos especiais a filmes e programas de TV, bem como gerar conteúdo de marketing personalizado.
- Personalização de produtos: GAIs podem ser usados para personalizar produtos de acordo com as necessidades específicas do cliente. Por exemplo, a Nike pode usar uma GAI para criar um tênis personalizado com base nas preferências do usuário, como cor, estilo e tipo de sola.
- Identificação de fraudes: empresas de serviços financeiros podem usar GAIs para detectar atividades fraudulentas em transações financeiras. Como elas podem detectar padrões de comportamento que seriam extremamente difíceis ou impossíveis para os humanos identificarem, um sistema desse pode alertar a equipe de segurança da empresa sobre possíveis fraudes e ajudar a proteger os ativos da empresa.
- Experiências de Realidade Virtual (VR): GAIs podem ser usadas para gerar ambientes em mundos virtuais em tempo real. Empresas que usam VR para treinamento em habilidades técnicas (como cirurgia) podem usar essa tecnologia para criar cenários de treinamento personalizados e simulações realistas que permitem aos usuários desenvolverem suas habilidades de maneira segura e eficiente.
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