Podemos entender, de uma forma mais simples, que a inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas ou máquinas que simulam a inteligência humana com o objetivo de executar tarefas e para se aprimorar iterativamente com base nas informações que coletam. A IA se manifesta de várias formas. Alguns exemplos são:
- Os chatbots usam a IA para entender os problemas dos clientes mais rapidamente e fornecer respostas mais eficientes
- Os assistentes inteligentes usam a IA para analisar informações críticas de grandes conjuntos de dados de texto livre para melhorar a programação
- Os mecanismos de recomendação podem fornecer recomendações automatizadas para programas de TV com base nos hábitos de visualização dos usuários
A IA está mais relacionada ao processo e a capacidade de pensamento superpoderoso e a análise de dados do que a qualquer formato ou função em particular. Embora a IA traga imagens de robôs parecidos com os homens de alto funcionamento que dominam o mundo, a IA não pretende substituir os seres humanos. Seu objetivo é melhorar significativamente as habilidades e contribuições humanas. Isso faz dela um ativo de negócios muito valioso.
Termos da inteligência artificial
A IA tornou-se um termo genérico para aplicativos que executam tarefas complexas que antes exigiam informações do usuário, como a comunicação com clientes on-line ou um jogo de xadrez. O termo é frequentemente usado de forma intercambiável com seus subcampos, que incluem machine learning e aprendizado profundo. No entanto, existem diferenças. Por exemplo, o machine learning é centrado na criação de sistemas que aprendam ou melhorem seu desempenho com base nos dados que eles consomem. É importante notar que, embora todo machine learning seja IA, nem toda IA é machine learning.
Para obter o valor total da IA, muitas empresas estão fazendo investimentos significativos em equipes de ciência de dados. A ciência de dados, um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos e outros métodos para extrair valor de dados, combina habilidades de campos, como estatística e ciência da computação, com conhecimento de negócios para analisar dados coletados de diversas fontes.
Como a IA pode ajudar as organizações
O princípio central da IA é replicar, e depois exceder, a maneira como os humanos percebem e reagem ao mundo. Ela está rapidamente se tornando o pilar da inovação. Alimentada por várias formas de machine learning que reconhecem padrões em dados para permitir previsões, a IA pode agregar valor ao seu negócio ao:
- Fornecer uma compreensão mais abrangente sobre a abundância de dados disponíveis
- Contar com previsões para automatizar tarefas excessivamente complexas ou mundanas
IA na empresa
A tecnologia de IA está melhorando o desempenho e a produtividade das empresas, automatizando processos ou tarefas que antes exigiam energia humana. A IA também pode dar sentido aos dados em uma escala que nenhum humano jamais conseguiria. Essa habilidade pode retornar benefícios comerciais substanciais. Por exemplo, a Netflix usa machine learning para fornecer um nível de personalização que ajudou a empresa a aumentar sua base de clientes em mais de 25% em 2017.
A maioria das empresas fez da ciência de dados uma prioridade e está fazendo grandes investimentos. Na pesquisa recente do Gartner com mais de 3.000 CIOs, os entrevistados classificaram o business intelligence e a análise avançada como o principal diferencial de tecnologia para as suas empresas. Os CIOs entrevistados veem essas tecnologias como as mais estratégicas para suas empresas; portanto, eles estão atraindo a maior parte dos novos investimentos.
A IA tem valor para quase todas as funções, negócios e setores. Ela Inclui aplicativos gerais e específicos do setor, como:
- Uso de dados demográficos e transacionais para prever o quanto determinados clientes gastarão ao longo de seu relacionamento com uma empresa (ou o valor da vida útil do cliente)
- Otimização de preços com base no comportamento e nas preferências do cliente
- Uso do reconhecimento de imagens para analisar imagens de raios-X em busca de sinais de câncer
Como as empresas usam a IA
De acordo com a Harvard Business Review, as empresas estão usando a IA principalmente para:
- Detectar e impedir intrusões de segurança (44 por cento)
- Resolver problemas de tecnologia dos usuários (41 por cento)
- Reduzir o trabalho de gerenciamento de produção (34 por cento)
- Avaliar a conformidade interna ao usar fornecedores aprovados (34 por cento).
O que está motivando a adoção da IA?
Três fatores estão impulsionando o desenvolvimento da IA em todos os setores:
- A capacidade de computação acessível e de alto desempenho está prontamente disponível. A abundância de poder de computação de mercadorias na nuvem permite fácil acesso ao poder de computação acessível e de alto desempenho. Antes desse desenvolvimento, os únicos ambientes de computação disponíveis para IA não eram baseados em nuvem e tinham custo proibitivo.
- Grandes volumes de dados estão disponíveis para treinamento. A IA precisa ser treinada em muitos dados para fazer as previsões corretas. O surgimento de diferentes ferramentas para rotular dados, além da facilidade e acessibilidade com as quais as organizações podem armazenar e processar dados estruturados e não estruturados, está permitindo que mais organizações criem e treinem algoritmos de IA.
- A IA aplicada oferece uma vantagem competitiva. As empresas estão reconhecendo cada vez mais a vantagem competitiva de aplicar as informações da IA aos objetivos comerciais e estão tornando-a uma prioridade de todo o negócio. Por exemplo, as recomendações direcionadas fornecidas pela IA podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores com mais rapidez. Muitos dos recursos e capacidades da IA podem reduzir os custos e os riscos, acelerar o tempo de lançamento no mercado e muito mais.
5 mitos comuns sobre a IA empresarial
Embora muitas empresas adotem com sucesso a tecnologia de IA, também há muitas informações erradas sobre a IA e o que ela pode ou não fazer. Aqui, exploramos cinco mitos comuns sobre IA:
- Mito 1: A IA nas empresas exige uma abordagem do tipo “faça você mesmo”.
Realidade: A maioria das empresas adota a IA combinando soluções internas e prontas para uso. O desenvolvimento interno de IA permite que as empresas personalizem para necessidades comerciais exclusivas; as soluções de IA pré-criadas permitem otimizar sua implementação com uma solução pronta para uso para problemas de negócios mais comuns. - Mito 2: A IA produzirá resultados mágicos imediatamente.
Realidade: O caminho para o sucesso da IA leva tempo, planejamento cuidadoso e uma ideia clara dos resultados que você deseja alcançar. Você precisa de uma estrutura estratégica e uma abordagem iterativa para evitar fornecer um conjunto aleatório de soluções de IA desconectadas. - Mito 3: A IA corporativa não exige que as pessoas a executem.
Realidade: A IA corporativa não é sobre robôs assumindo o controle. O valor da IA é que ela aumenta as capacidades humanas e libera seus funcionários para tarefas mais estratégicas. Além disso, a IA depende de pessoas para fornecer os dados certos e trabalhar com eles da maneira certa. - Mito 4: Quanto mais dados, melhor.
Realidade: A IA corporativa precisa de dados inteligentes. Para obter informações de negócios mais eficazes da AI, seus dados precisam ser de alta qualidade, atualizados, relevantes e enriquecidos. - Mito 5: A IA corporativa precisa apenas de dados e modelos para ter sucesso.
Realidade: Dados, algoritmos e modelos são um começo. Mas uma solução de IA deve ser escalável para atender às necessidades de negócios em constante mudança. Até o momento, a maioria das soluções corporativas de IA foram criadas por cientistas de dados. Essas soluções requerem extensa instalação, manutenção manual e não são dimensionáveis. Para implementar projetos de IA com sucesso, você precisa de soluções de IA que serão dimensionadas para atender a novos requisitos à medida que avança na IA.
Os benefícios e os desafios da operacionalização da IA
Existem inúmeras histórias de sucesso que comprovam o valor da IA. As empresas que adicionaram o machine learning e as interações cognitivas aos processos e aplicativos de negócios tradicionais podem aprimorar bastante a produtividade e a experiência de usuário.
No entanto, existem alguns obstáculos. Poucas empresas implementaram a IA em escala, por várias razões. Por exemplo, se eles não usam computação em nuvem, os projetos de IA costumam ser computacionalmente caros. Eles também são complexos para criar e exigem conhecimentos que estão em alta demanda, mas falta oferta. Saber quando e onde incorporar a IA, bem como quando recorrer a terceiros, ajudará a minimizar essas dificuldades.
Histórias de sucesso de IA
A IA é o fator determinante por trás de algumas histórias de sucesso significativas:
- De acordo com a Harvard Business Review, a Associated Press produziu 12 vezes mais histórias ao treinar software de IA para escrever automaticamente pequenas notícias sobre ganhos. Esse esforço liberou seus jornalistas para escrever textos mais detalhados.
- O Deep Patient, uma ferramenta de inteligência artificial criada pela Escola de Medicina Icahn, no Mount Sinai, permite que os médicos identifiquem pacientes de alto risco antes mesmo que as doenças sejam diagnosticadas. A ferramenta analisa o histórico médico de um paciente para prever quase 80 doenças até um ano antes do início, de acordo com insideBIGDATA.
IA pronta para uso está facilitando a operacionalização da IA
O surgimento de soluções e ferramentas com tecnologia de IA significa que mais empresas podem aproveitar a IA a um custo menor e em menos tempo. A IA pronta para uso refere-se a soluções, ferramentas e software que possuem recursos integrados de IA ou automatizam o processo de tomada de decisões algorítmicas.
A IA pronta para uso pode ser qualquer coisa, desde bancos de dados autônomos, que se recuperam automaticamente usando machine learning, até modelos pré-construídos que podem ser aplicados a uma variedade de conjuntos de dados para resolver desafios, como reconhecimento de imagem e análise de texto. Ela pode ajudar as empresas a alcançar um tempo mais rápido para avaliar, aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar o relacionamento com os clientes.
Como começar com a IA
Comunique-se com os clientes pelos chatbots. Os chatbots usam o processamento de linguagem natural para entender os clientes e permitir que eles façam perguntas e obtenham informações. Esses chatbots aprendem ao longo do tempo para que possam agregar maior valor às interações com os clientes.
Monitore seu data center. As equipes de operações de TI podem economizar muito tempo e energia no monitoramento do sistema, colocando toda a web, aplicativos, desempenho do banco de dados, experiência do usuário e registro de dados em uma plataforma de dados baseada em nuvem que monitora automaticamente os limites e detecta anomalias.
Execute a análise de negócios sem um especialista. Ferramentas de análise avançada com uma interface de usuário visual permitem que uma equipe não técnica consulte facilmente um sistema e obtenha uma resposta compreensível.
Obstruções para a realização do potencial completo da IA
Apesar da promessa da IA, muitas empresas não estão percebendo todo o potencial do machine learning e outras funções da IA. Por que? Ironicamente, o problema é em grande parte… as pessoas. Os fluxos de trabalho ineficientes podem impedir as empresas de obter o valor total de suas implementações de IA.
Por exemplo, os cientistas de dados podem enfrentar desafios ao obter os recursos e dados necessários para criar modelos de machine learning. Eles podem ter problemas para colaborar com seus colegas de equipe. E eles têm muitas ferramentas de código aberto diferentes para gerenciar, enquanto os desenvolvedores de aplicativos às vezes precisam recodificar totalmente os modelos desenvolvidos por cientistas de dados antes de incorporá-los aos seus aplicativos.
Com uma lista crescente de ferramentas de IA de código aberto, a equipe de TI acaba dedicando mais tempo no suporte às equipes de ciência de dados, atualizando continuamente seus ambientes de trabalho. Esse problema é agravado pela padronização limitada de como as equipes de ciência de dados gostam de trabalhar.
Por fim, os executivos seniores podem não conseguir visualizar todo o potencial dos investimentos em IA da empresa. Consequentemente, eles não emprestam patrocínio e recursos suficientes para criar o ecossistema colaborativo e integrado necessário para que a IA seja bem-sucedida.
Criação da cultura certa
Aproveitar ao máximo a IA, e evitar os problemas que estão impedindo implementações bem-sucedidas, significa implementar uma cultura de equipe que ofereça suporte total ao ecossistema da IA. Neste tipo de ambiente:
- Os analistas de negócios trabalham com cientistas de dados para definir os problemas e os objetivos
- Os engenheiros de dados gerenciam os dados e a plataforma de dados subjacente para que ela esteja totalmente operacional para análise
- Os cientistas de dados preparam, exploram, visualizam e modelam dados em uma plataforma de ciência de dados
- Os arquitetos de TI gerenciam a infraestrutura subjacente necessária para suportar a ciência de dados em escala, seja on-premise ou na nuvem
- Os desenvolvedores de aplicativos implantam modelos em aplicativos para criar produtos orientados a dados.
Da inteligência artificial à inteligência adaptativa
Enquanto os recursos de IA atingem as operações empresariais tradicionais, um novo termo está em evolução: inteligência adaptável. Os aplicativos de inteligência adaptativa ajudam as empresas a tomar melhores decisões de negócios combinando o poder dos dados internos e externos em tempo real com a infraestrutura de ciência das decisões e de computação altamente escalonável.
Esses aplicativos essencialmente tornam seus negócios mais inteligentes. Isso permite que você forneça a seus clientes melhores produtos, recomendações e serviços, todos trazendo melhores resultados comerciais.
IA como obrigatoriedade estratégica e vantagem competitiva
A IA é uma obrigatoriedade estratégica para qualquer empresa que queira obter maior eficiência, novas oportunidades de receita e aumentar a fidelidade dos clientes. Está rapidamente se tornando uma vantagem competitiva para muitas organizações. Com a IA, as empresas podem realizar mais em menos tempo, criar experiências de clientes personalizadas e atraentes e prever resultados comerciais para gerar maior lucratividade.
Mas a IA ainda é uma tecnologia nova e complexa. Para obter o seu máximo, você precisa de experiência em como criar e gerenciar suas soluções de IA em escala. Um projeto de IA bem sucedido requer mais do que simplesmente a contratação de um cientista de dados. As empresas devem implementar as ferramentas, os processos e as estratégias de gerenciamento certas para garantir o sucesso com a IA.
Boas práticas para obter o máximo da IA
A Harvard Business Review faz as seguintes recomendações para começar com o IA:
- Aplicar recursos de IA às atividades que têm um impacto maior e mais imediato sobre receita e custo.
- Usar a IA para aumentar a produtividade com o mesmo número de pessoas, em vez de eliminar ou adicionar pessoal.
- Começar sua implementação de IA no back office, não no front office (TI e contabilidade serão os mais beneficiados).
Como obter ajuda com a jornada de IA
Não há como fugir da transformação da IA. Para se manter competitivas, todas as empresas devem eventualmente adotar a IA e criar um ecossistema de IA. As empresas que não adotarem a IA em algum recurso nos próximos 10 anos ficarão para trás.
Embora sua empresa possa ser a exceção, a maioria das empresas não possui o talento e a experiência interna para desenvolver o tipo de ecossistema e as soluções que podem maximizar os recursos de IA.
Caso precise de ajuda para desenvolver a estratégia certa e acessar as ferramentas certas para ter sucesso em sua jornada de transformação de IA, você deverá procurar um parceiro inovador com profundo conhecimento do setor e um portfólio abrangente de IA.
Fonte: https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/what-is-ai/
De: Oracle Brasil
