A
inteligência artificial está presente no dia a dia das pessoas de muitas formas
(ferramentas que respondem aos clientes por meio de um chat, algoritmos
complexos de aprendizado de máquina que preveem a trajetória de um sistema
produtivo etc.).
Até o
momento, IA não é uma máquina senciente que raciocina como um ser humano, ela é
uma máquina que identifica padrões com um determinado foco (restrito) que complementa
o raciocínio humano.
A IA é em
outras palavras, uma ferramenta de reconhecimento de padrões que é executada em
uma escala de análise muito além da capacidade humana (ela substitui os humanos
em algumas atividades, mas não em todas).
Como a IA
é um modelo matemático, ou seja, uma simplificação da realidade, ela produz resultados
aceitáveis que nem sempre são perfeitos, ou seja, as pessoas devem ter a
capacidade de intervir, de observar os dados e de raciocinar usando os
resultados gerados pelo sistema inteligente.
É preciso
reconhecer que a tecnologia de IA atual tem limites, no entanto é também
importante entender que ela é bastante poderosa.
Os processos
complicados são simplificados pela capacidade da IA de identificar padrões e de
fazer inferências com base nos padrões encontrados.
É fato
reconhecido que a IA não é uma inteligência verdadeira e que ela é tendenciosa em
função dos dados usados no seu processo de treinamento.
A IA é útil
para que as empresas e consumidores resolvam os problemas do mundo real, no
entanto, é preciso entender que estamos longe de máquinas que podem realmente
tomar decisões independentes ou gerar conclusões sem o processo de treinamento adequado.
É importante destacar neste momento que em diversos casos a IA confirma os
vieses humanos, em vez de eliminá-los.
A IA é um
sistema projetado para modelar o comportamento e a inteligência humana através
da combinação de um gigantesco conjunto de dados com algoritmos inteligentes.
Ela é
capaz de analisar, entender, tomar decisões e previsões sobre estados futuros. Para
fazer previsões precisas, os sistemas inteligentes exigem grandes quantidades
de dados para o seu processo de treinamento e aprendizado.
Os dados usados
no processo de treinamento são capturados de várias fontes. Os algoritmos de IA
processam, analisam e organizam os dados em um determinado formato.
É importante
destacar neste momento que existe um grave problema com os dados que está
passando despercebido por diversas pessoas.
O gráfico
Frequency of dataset usage by country (https://2022.internethealthreport.org/wp-content/themes/ihr-2022/library/datavis/dataset_sources.html, acessado em
xx/xx/2024) revela que a maioria dos dados utilizados no processo de
treinamento são dados dos bancos de dados dos Estados Unidos.
Como as
realidades dos países são diferentes, o uso intenso de dados dos Estados Unidos
no processo de treinamento de uma IA, vai fazer com que ela tenha comportamento
da sociedade dos Estados Unidos.
Em
diversos casos, este cenário pode gerar graves distorções nos resultados da IA,
caso a sociedade tenha comportamento muito diferente da sociedade dos Estados
Unidos.
Os
algoritmos são o cérebro dos sistemas inteligentes e eles são projetados para
analisar e interpretar os dados, identificar padrões e fazer previsões ou tomar
decisões.
A captura
contínua de novos dados e a reciclagem dos modelos matemáticos permitem que os
sistemas inteligentes se adaptem as mudanças e melhorem o seu desempenho.
O principal
processo de funcionamento de uma IA envolve as seguintes dimensões:
Machine
learning: Ramo da IA de desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos
que permitem que os sistemas inteligentes aprendam e melhorem com os dados sem a
necessidade de programação.
Deep
learning: Campo de aprendizado de máquina que imita o funcionamento das redes
neurais do cérebro humano, usando várias camadas de redes artificiais para
aprender e entender os padrões e as configurações dos dados.
Redes
neurais: Modelo computacional, inspirado na estrutura e função do cérebro
humano, que pode processar e analisar grandes quantidades de dados para
reconhecer padrões, fazer previsões ou classificar informações.
Processamento
de linguagem natural: Ramo da IA que se concentra na interação entre
computadores e linguagem humana, permitindo que as máquinas entendam,
interpretem e gerem textos em linguagem humana.
Visão
computacional: Ramo da IA que permite que as máquinas interpretem e entendam
informações visuais de imagens ou vídeos.
Computação
cognitiva: Sistema inteligente que simula a inteligência humana e interage com
os seres humanos de uma forma natural e intuitiva.
Os recursos
de reconhecimento de padrões da IA permitem o reconhecimento de imagens, a conversação
em linguagem natural e o entendimento dos padrões de escrita dos seres humanos através
das conexões feitas entre os diferentes tipos de dados.
A identificação
das anomalias nos padrões permite a criação automatizada de estratégias e de previsões
acuradas.
Os seres
humanos têm grandes dificuldades na verificação de um grande volume de dados,
por isto as máquinas inteligentes são mais efetivas na descoberta de padrões.
As
máquinas inteligentes quando encontram os pontos fora da curva que contradizem
os dados usados no processo de treinamento facilmente que os seres humanos.
É por
isto que os melhores aplicativos de IA são fortemente focados e combinam o
raciocínio humano com a capacidade do aprendizado de máquina.
Até pouco
tempo atras, as aplicações de IA estavam concentradas na análise financeira dos
balanços e na percepção do consumidor no processo de atendimento.
Atualmente,
os projetos de IA estão focados na experiência do cliente e na otimização de
custos, pois os bots inteligentes são capazes de executar a maioria das
atividades do atendimento ao cliente.
Os funcionários
precisam cuidar apenas dos casos que exijam a humana.
O uso de
sistemas inteligentes vem crescendo exponencialmente nos últimos anos, pois a
automação reduziu sobremaneira a necessidade de trabalhadores humanos no
atendimento ao cliente.
As corporações
estão usando as aplicações inteligentes na análise de negócios e na análise
prescritiva.
A análise
de negócios é um conjunto de processos que modelam o estado atual de um negócio
com o objetivo de prever onde ele estará se for mantida a trajetória atual do
empreendimento e de modelar o potencial futuro da organização se ocorrer um
determinado conjunto de mudanças.
A análise
prescritiva busca encontrar o melhor resultado possível para o negócio, via ajuste
do rumo atual da organização. Em diversos casos ela só é possível com a ajuda
da inteligência artificial.
A análise
analítica inteligente está em franca ascensão no mundo empresarial, no entanto,
existem diversos usos da IA nas corporações.
Recrutamento
e seleção: A IA agiliza o processo de recrutamento, pois ela seleciona mais
rapidamente e de forma independente e sem viés um número maior de candidatos adequados
para a posição que um humano.
Detecção
de fraudes: A IA é capaz de perceber melhor que os humanos as diferenças sutis
e os comportamentos irregulares de fraude financeira.
Cibersegurança:
A IA detecta melhor que os humanos os indicadores de invasões, de roubos de
identidade, de tentativas de corromper a privacidade e de outros problemas de
segurança digital.
Gerenciamento
de dados: A IA categoriza os dados brutos e encontrar relações entre eles que até
então eram desconhecidas.
Relacionamento
com o cliente: Os chatbots inteligentes conversam com os humanos graças ao
processamento de linguagem natural e viram a primeira linha de atendimento ao
cliente.
Saúde: Existem
aplicativos inteligentes capazes de detectar o câncer e outras doenças antes
dos médicos e podem fornecer retorno para o paciente com base nos registros e
tendências de longo prazo.
Tendências
de mercado: Os sistemas inteligentes podem ser treinados para prever as tendências
dos mercados financeiros, ciando assim uma vigorosa vantagem competitiva para a
empresa.
Otimização
do consumo de energia: Os sistemas inteligentes simplificam o uso de energia nos
edifícios, cidades etc. e fazem previsões acuradas para o planejamento do uso
do petróleo, gás etc.
Marketing:
Os sistemas inteligentes podem ser treinados para personalizar a comunicação
das empresas com os indivíduos economizando dinheiro e gerando melhores
resultados que as campanhas tradicionais de marketing.