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A ideia de contar com um sistema de Inteligência Artificial (IA) na sua empresa é tentadora para você? Pois saiba que está no caminho certo, já que esse recurso deve prevalecer e evoluir no futuro. Trata-se da integração de múltiplas tecnologias que dão às máquinas a capacidade de perceber, interpretar, aprender e analisar de forma autônoma, simulando o raciocínio humano.
Que tal entender como funcionam essas soluções e ficar por dentro das principais novidades em IA? Não perca tempo e confira este conteúdo!
Como funciona um sistema de Inteligência Artificial?
O funcionamento de um sistema de IA depende de:
- algoritmos avançados para processar um grande volume de dados;
- machine learning, deep learning e redes neurais para construir ou aprimorar seus modelos analíticos;
- computação cognitiva e processamento de linguagem natural (PLN) para interagir com o ambiente externo.
Sistemas de inteligência artificial são aplicações que funcionam de maneira autônoma, sem serem programadas previamente. Ou seja, são softwares que tomam decisões de forma independente, a partir de seus próprios processamentos.
São produtos da área da computação que simulam justamente, como fazer os computadores simularem tarefas humanas com o mínimo de intervenção de humanos.
Sistemas de IA também servem para analisar dados e fazer cálculos em bases massivas. Eles identificam padrões, detectam correlações e fazem predições acerca daqueles dados.
Por isso, grande parte do uso de IA consiste em previsões acerca do futuro ou em antecipação de situações possíveis no futuro. São as aplicações da subárea chamada de Machine Learning.
Para isso, é preciso treinar sistemas, isto é, fornecer uma base de entrada para que os sistemas entendam os dados e consigam detectar os padrões neles. A saída, portanto, é a conclusão, os insights sobre esses dados.
Assim, há uma engenharia associada, um conjunto de etapas para a construção de modelos de inteligência artificial. Primeiro, temos um pré-processamento de dados; depois, preparam-se os dados, escolhe-se um modelo; treina-se o modelo; e extraem-se as previsões, com a avaliação para melhorias.
Por isso, é preciso aplicar uma gestão das etapas para garantir o máximo de eficiência, assim como na engenharia de software tradicional.
Por que é importante implementar soluções de IA na empresa?
A Inteligência Artificial tem uma série de características que ajudam as empresas a superarem os mais variados desafios. Dessa forma, adotar soluções e plataformas digitais com IA tende a agregar muitas vantagens aos projetos organizacionais. Entenda melhor!
Melhorar o relacionamento com o cliente
A antecipação das demandas e a resolução ágil de problemas do público são extremamente relevantes para a competitividade. Elas se tornam menos complexas com a implementação de IA no atendimento. Sua disponibilidade ininterrupta e em multicanal, somada à capacidade analítica, melhoram a experiência dos clientes.
Já a automação comercial e de marketing muda a jornada de compra completamente. A partir de dados coletados, é possível direcionar ao consumidor informações ou ofertas que se adequam ao seu perfil, guiando-o pelo funil de vendas e aumentando as conversões.
Tomar decisões com mais eficiência
A IA analisa mais dados, em maior profundidade e com mais precisão, obtendo o máximo deles. Os cenários estimados servem de base para entender a aplicabilidade de cada opção disponível, evitando que más escolhas prejudiquem o desenvolvimento das situações. A consequência lógica disso é uma tomada de decisão eficiente e certeira.
Reduzir custos e aumentar a produtividade
A automação viabilizada por meio de um sistema de Inteligência Artificial afeta tanto custos como produtividade. Os principais elementos para isso são a velocidade de execução de tarefas pelas máquinas, a redução de erros e o maior foco dos colaboradores em atividades que realmente agregam aos resultados.
A íntima relação entre inteligência artificial e as metodologias ágeis
Se há um conjunto de etapas em um processo de desenvolvimento, podemos ter metodologias ágeis nesse processo. Veremos as implicações disso.
Análise mais completa
Com as metodologias ágeis, é viável fazer uma análise mais completa do processo e dos objetivos. Afinal, a mentalidade ágil envolve, justamente, foco na divisão dos processos maiores em menores, flexibilidade, colaboração e comunicação. Esses aspectos permitem uma concepção mais profunda do problema que se quer tratar com IA.
Otimização dos processos
As metodologias ágeis também contribuem com a melhoria dos processos ao eliminar retrabalho e gargalos nas operações. Tudo é feito com mais transparência, mais cuidado, sem seguir uma sequência rígida de etapas.
Outro ponto é que a empresa vai aprendendo sobre o problema analisado na medida em que desenvolve a solução. Por exemplo, em uma modelagem para prever a inadimplência de clientes em um sistema bancário, aprende-se mais sobre esse problema enquanto o modelo vai sendo construído.
Redução de erros
As metodologias ágeis são muito centradas em testagens e avaliações constantes durante todo o processo. Assim, é possível diminuir consideravelmente a quantidade de falhas no produto final e assegurar que a empresa sempre mantenha o modelo em melhoria.
Organização das etapas
A mentalidade ágil não pensa em etapas sequenciais fixas, como em uma linearidade imutável. Segundo seus ditames, é preciso pensar no processo como um organismo vivo, capaz de assimilar mudanças. Assim, é possível organizar melhor as etapas e obter mais produtividade.
Definição de prioridades
Com o processo de analisar um problema e constantemente aprender sobre ele, é possível precisar melhor as prioridades no projeto. Pode não haver prioridades fixas, afinal, elas mudam com a análise constante; mas o olhar será cada vez mais ajustado para melhorar os resultados.
Entrega contínua
Quando falamos em sistemas de inteligência artificial, uma das demandas mais comuns é o retreinamento de uma aplicação para atender cenários que estão sempre em mudança.
Afinal, quando um modelo vai ao ar, ele aos poucos perde a capacidade de prever corretamente o futuro, pois as variáveis vão mudando com o tempo.
Então, é necessário treinar novamente, com as novas variáveis e perspectivas. Nesse sentido, a entrega contínua é um ponto fundamental.
As metodologias ágeis, que são fincadas em um processo contínuo e favorecem essas pequenas entregas, podem ser úteis.
Inovação
Com a filosofia ágil, o desenvolvimento de IA se torna um motor de inovação, sempre propondo novas soluções para a empresa. Assim, é possível expandir o uso para diversas áreas e frentes.
Quais são as novidades dos sistemas de IA?
Sistemas de Inteligência Artificial têm diversas aplicações empresariais, podendo ser aproveitados desde o operacional até o estratégico. Veja só algumas novidades nesse sentido!
Chatbots
Os chatbots têm revolucionado o atendimento ao cliente, dando escala a esse processo e respondendo à necessidade de dinamismo. A tendência para o futuro da IA é a ampliação do uso dessa tecnologia em atividades mais complexas. Tanto o aprendizado exponencial como o aperfeiçoamento de habilidades sociais pelas máquinas proporcionam tal evolução.
Reconhecimento de imagem
A visão computacional amplia o espectro dos tipos de padrões que podem ser reconhecidos por essa tecnologia. Diagnósticos de doenças, controle de tráfego e conferência de documentos são alguns exemplos de novas aplicações para a IA que estão surgindo.
Automação
Além das ações repetitivas e programadas, a automação ganha independência com a Inteligência Artificial. Cada vez mais novas atividades poderão ser delegadas para essa tecnologia sem a equipe precisar se preocupar em ensinar a máquina a realizá-las.
Defesa cibernética
A segurança digital se baseia em identificar códigos maliciosos, antecipando e impedindo o seu acionamento prejudicial aos sistemas. A capacidade da IA de aprender e se adaptar, associada ao volume de informação com que consegue trabalhar, permite que ela descubra novas ameaças mais rapidamente que antivírus ou firewalls.
Análise de dados
Em relação aos dados, a Inteligência Artificial está se aprimorando constantemente para lidar com uma maior quantidade. Assim, a aceleração do processamento vem acontecendo e não deve parar. Para as empresas, isso significa elevar a dependência de análises para reduzir riscos e aproveitar oportunidades.
Lançar mão de um sistema de Inteligência Artificial deve ser uma prioridade na renovação da TI. Afinal, já passamos do ponto em que os negócios encontram a tecnologia para gerar melhorias significativas nos resultados empresariais.
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