O que é inteligência artificial?
IA (Inteligência Artificial) é uma tecnologia que habilita máquinas a demonstrar raciocínio e capacidades semelhantes às humanas, como a tomada de decisão autônoma. Por meio da assimilação de grandes volumes de dados de treinamento, a IA aprende a reconhecer fala, identificar padrões e tendências, resolver problemas proativamente e prever condições e ocorrências futuras.
Visão geral da Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial é uma das tecnologias mais transformadoras da modernidade e está entre as disrupções tecnológicas mais aceleradas de todos os tempos. Mas o que é IA e o que ela faz pelos negócios?
O termo inteligência artificial surgiu em 1956, em uma conferência científica na Universidade de Dartmouth. Marvin Minsky, um dos criadores da IA, descreveu-a como “a ciência de fazer as máquinas realizarem coisas que exigiriam inteligência se fossem feitas por humanos”.
Embora a essência dessa definição seja verdadeira, hoje os modernos sistemas de IA evoluíram para demonstrar capacidades de resolução de problemas para tarefas como percepção visual, reconhecimento de fala, planejamento, tomada de decisões e tradução entre idiomas. Eles podem processar terabytes de dados e insights em tempo real, provando-se como tecnologias ágeis e responsivas que ampliam as habilidades dos usuários humanos e aumentam a eficiência, a produtividade e a satisfação no local de trabalho.
Tipos de Inteligência Artificial
Um sistema de IA não é uma tecnologia única, mas um conjunto de tecnologias que podem ser combinadas para executar diferentes tipos de tarefas, inclusive muito específicas, como entender qual idioma está sendo falado e responder adequadamente; ou muito amplas, como ajudar alguém com sugestões de viagem para planejar férias. Mas entender todos os diferentes tipos de tecnologias que compõem a IA pode ser uma tarefa desafiadora. Aqui estão os princípios básicos.
Três principais tipos de IA
Existem três categorias de IA no nível central:
IA estreita (também conhecida como IA fraca): um sistema de IA projetado para executar uma tarefa específica ou um conjunto de tarefas. Este é o tipo de IA usado nas aplicações atuais e é chamado de fraco não pela falta de poder ou capacidade, mas porque está muito longe de ter a compreensão ou consciência humana que correlacionamos à verdadeira inteligência. Esses sistemas são limitados em seu escopo e não têm a capacidade de executar tarefas fora de seu domínio específico. Exemplos de IA estreita incluem assistentes de voz, reconhecimento facial e de fala e carros autônomos.
IA geral (também conhecida como IA forte): em teoria, um sistema de IA capaz de realizar qualquer tarefa intelectual humana com sucesso – possivelmente, superando a capacidade dos próprios humanos. Como os sistemas de IA estreita, os sistemas de IA geral podem aprender com a experiência, e detectar e prever padrões, mas têm a capacidade de dar um passo além, extrapolando esse conhecimento para uma ampla gama de tarefas e situações que não são resolvidas por dados adquiridos anteriormente ou pelos algoritmos existentes. A IA geral ainda não existe, embora haja pesquisa e desenvolvimento em andamento no campo com alguns avanços promissores.
IA superinteligente: um sistema de IA definido como totalmente autoconsciente e superior à inteligência humana. Teoricamente, esses sistemas teriam a capacidade de aperfeiçoar a si mesmos e tomar decisões com inteligência acima do nível humano. Além de simplesmente imitar ou identificar o comportamento humano, a IA superinteligente o entenderia em um nível fundamental. Capacitada com essas características humanas – potencializadas por processamento massivo e poder analítico – esse tipo de IA poderia exceder em muito nossas próprias habilidades. Se um sistema de IA superinteligente fosse desenvolvido, poderia mudar o curso da história humana, mas atualmente ele existe apenas na ficção científica e não há nenhum método conhecido que permita alcançar esse nível de IA.
Como a inteligência artificial funciona?
Além das principais classificações – IA estreita, geral e superinteligente – existem vários outros níveis diferentes e inter-relacionados de Inteligência Artificial.
ML (Machine Learning) é um subconjunto de IA que permite que sistemas de computador aprendam e melhorem com experiências ou dados, e incorpora elementos de áreas como ciência da computação, estatística, psicologia, neurociência e economia. Aplicando algoritmos a diferentes tipos de métodos de aprendizagem e técnicas de análise, o ML pode aprender e melhorar automaticamente com dados e experiências, sem ser programado de forma específica para isso. Para empresas, o Machine Learning pode ser usado para prever resultados com base na análise de grandes conjuntos de dados complexos.
Inspiradas na estrutura e função do cérebro humano, as redes neurais são um componente fundamental da Inteligência Artificial. Esses modelos computacionais multicamadas têm nós agrupados como os neurônios em um cérebro biológico. Com base no input recebido, cada neurônio artificial executa operações matemáticas e produz um resultado que é transmitido às camadas subsequentes de neurônios por meio de processamento rápido e paralelo. Durante o treinamento, as redes neurais ajustam a força das conexões entre os neurônios com base em exemplos nos dados, habilitando-os a reconhecer padrões, fazer previsões e resolver problemas. Elas empregam vários métodos para aprender com os dados, dependendo da tarefa e do tipo de dados. Redes neurais têm encontrado aplicações em vários campos, como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural, modelagem, veículos autônomos e muito mais.
DL (aprendizagem profunda) é um subconjunto do Machine Learning centrado em dados que usa redes neurais com várias camadas (profundas) para aprender e extrair recursos de grandes volumes de dados. Essas redes neurais profundas podem descobrir automaticamente padrões e relacionamentos intrincados nos dados que podem não ser imediatamente óbvios para os seres humanos, aumentando a precisão de previsões e decisões. A aprendizagem profunda se destaca em tarefas como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e análise de dados. Aproveitando a estrutura hierárquica de redes neurais profundas, a DL revolucionou muitos domínios, incluindo saúde, finanças e sistemas autônomos.
IA generativa (GenAI) é um tipo de aprendizagem profunda que usa modelos de base como LLMs (grandes modelos de linguagem) para gerar conteúdo totalmente novo – incluindo imagens, texto, som, vídeos e código de software – a partir de seus dados de treinamento. GenAI é um termo abrangente para várias tecnologias de modelo de base – redes neurais treinadas em grandes volumes de dados por meio de aprendizagem auto-supervisionada, como prever a próxima palavra em um texto, por exemplo. Seus recursos emergentes a tornam um avanço na IA, com um único modelo às vezes capaz de escrever poemas e documentos comerciais, criar imagens e passar em testes de raciocínio. Imagine a saída de dois LLMs, um treinado exclusivamente em revistas de pesquisa científica e outro treinado em romances de ficção científica. Ambos podem gerar uma breve descrição do movimento de objetos no espaço, mas essas descrições seriam radicalmente diferentes. A IA generativa tem muitas aplicações de negócios, como gerar protótipos de produtos realistas, conduzir conversas naturais no atendimento ao cliente, desenvolver materiais de marketing personalizados, automatizar processos de criação de conteúdo e produzir elementos gráficos e efeitos especiais. Empresas e consumidores têm adotado IA generativa em um ritmo notável, motivados pelo fato de que muitos aplicativos de GenAI não exigem habilidades de programação ou codificação – os usuários simplesmente descrevem o que querem usando linguagem habitual e o aplicativo executa a tarefa, muitas vezes com resultados impressionantes. De acordo com um relatório da McKinsey de 2023:
33% das empresas estão usando GenAI regularmente em pelo menos uma função de negócios.
40% das empresas aumentarão o investimento em IA por causa da GenAI.
60% das empresas que usam IA já estão usando GenAI.
Aplicações de IA
Estas são outras maneiras pelas quais a IA está mudando a forma como as pessoas trabalham, aprendem e interagem com a tecnologia:
Robótica
A robótica tem sido usada no setor industrial há anos, mas antes da introdução da IA, a calibração e a reprogramação tinham que ser feitas manualmente – em geral, apenas depois que algo quebrava. Com o uso de IA – muitas vezes na forma de sensores da Internet das Coisas (IoT) – os fabricantes têm conseguido expandir consideravelmente o escopo, o volume e o tipo de tarefas que seus robôs podem realizar, ao mesmo tempo que melhoram a precisão e reduzem o tempo de inatividade. Alguns exemplos comuns de robótica assistida por IA incluem robôs de separação de pedidos em depósitos e robôs agrícolas que irrigam plantações nos horários ideais.
Visão computacional
CV (visão computacional) é como os computadores "veem" e entendem o conteúdo de imagens e vídeos digitais. Os aplicativos de visão computacional usam sensores e algoritmos de aprendizagem para extrair informações complexas e contextuais que podem ser usadas para automatizar ou embasar outros processos. A CV também pode extrapolar com base nos dados vistos para fins preditivos, como no caso de carros autônomos.
Processamento de linguagem natural (NLP)
Os sistemas de NLP (processamento de linguagem natural) reconhecem e compreendem a linguagem escrita ou falada. Em aplicações mais sofisticadas, o NLP pode usar o contexto para inferir a atitude, o humor e outras qualidades subjetivas, a fim de interpretar o significado com mais precisão. Aplicações práticas de NLP incluem chatbots, análise de interações de call center e assistentes de voz digitais, como Siri e Alexa.
Saiba mais sobre a IA
Veja os resultados rápidos que a inteligência artificial pode trazer para o seu negócio com um conjunto abrangente de recursos específicos de IA.
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Benefícios da IA
As tecnologias de IA ultrapassaram o estágio inicial de adoção e agora são predominantes em muitas aplicações de negócios.
Atualmente, as empresas obtêm benefícios mensuráveis com a integração de IA em seus principais processos de negócios:
Maior eficiência e produtividade: uma das vantagens mais significativas da IA nas empresas é sua capacidade de automatizar tarefas e simplificar operações. Sistemas baseados em IA podem processar grandes volumes de dados em velocidade relâmpago, liberando recursos humanos valiosos para realizarem atividades que agregam maior valor. Esses ganhos de eficiência levam ao aumento de produtividade, pois permitem aos colaboradores dedicar mais tempo à tomada de decisões estratégicas e à inovação, em vez de usá-lo para tarefas rotineiras.
Experiências aprimoradas para os clientes: a tecnologia de IA revolucionou a forma como as empresas interagem com os clientes. Por meio de algoritmos de NLP e ML, chatbots baseados em IA e assistentes virtuais podem fornecer suporte personalizado e em tempo real aos clientes, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Essa disponibilidade não só aumenta a satisfação do cliente, como também ajuda as empresas a proporcionar uma experiência perfeita em todos os canais, reduzindo tempos de resposta e erros humanos.
Processo decisório baseado em dados: os sistemas de IA empresarial podem analisar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, permitindo que as organizações tomem decisões mais fundamentadas. Extrair insights significativos desses dados capacita as empresas a identificar tendências, prever o comportamento dos clientes e otimizar as operações. Algoritmos de IA podem detectar padrões que os humanos talvez ignorassem, fornecendo informações valiosas para planejamento estratégico, avaliação de riscos e simplificação dos processos de negócios.
Eficiência operacional: a IA pode automatizar workflows e tarefas repetitivas e demoradas, bem como processar cálculos complexos, análise de dados e outras tarefas entediantes com exatidão, o que resulta em mais precisão e menos erros. A IA também pode ajudar a detectar anomalias, fraudes e violações de segurança rapidamente, reduzindo possíveis perdas.
Melhoria na colaboração da força de trabalho: a IA pode promover maior colaboração e compartilhamento de conhecimento entre os colaboradores. Sistemas inteligentes podem ajudar na descoberta de dados, fornecendo acesso mais fácil a informações relevantes e oferecendo insights que ajudam os colaboradores a tomar decisões fundamentadas. Além disso, ferramentas de colaboração com tecnologia de IA permitem comunicação e compartilhamento de conhecimento perfeitos entre equipes, departamentos e até entre locais dispersos geograficamente, incentivando a inovação e aumentando a produtividade.
IA empresarial em ação
O escopo e a acessibilidade da IA empresarial moderna a torna útil em muitas áreas.
Alguns exemplos de casos de uso de IA em diversos setores incluem:
IA no setor de saúde: os conjuntos de dados médicos estão entre os maiores e mais complexos do mundo. O principal foco da IA no setor de saúde é aproveitar esses dados para encontrar relações entre diagnósticos, protocolos de tratamento e resultados dos pacientes. Além disso, os hospitais estão recorrendo a soluções de IA para dar suporte a iniciativas operacionais, como satisfação e otimização da força de trabalho, satisfação dos pacientes e redução de custos.
IA no setor bancário: o setor de serviços financeiros foi um dos primeiros a adotar a IA em larga escala, especificamente para acelerar a execução de transações, o atendimento ao cliente e a resposta de segurança. As aplicações comuns incluem bots de IA, consultores de pagamentos digitais e detecção de fraudes.
IA no setor industrial: a fábrica inteligente de hoje é uma rede de máquinas, sensores de IoT e poder de computação – um sistema interconectado que usa IA e Machine Learning para analisar dados e aprender com o passar do tempo. A IA otimiza e fundamenta continuamente os processos automatizados e os sistemas inteligentes em uma fábrica inteligente, do monitoramento das condições dos equipamentos à previsão de problemas na cadeia de suprimentos e viabilização da produção preditiva.
IA no varejo: os compradores online interagem em uma ampla gama de pontos de contato e geram grandes volumes de conjuntos de dados complexos e não estruturados nunca vistos antes. Para entender e aproveitar esses dados, os varejistas têm usado soluções de IA para processar e analisar conjuntos de dados díspares, aprimorando o marketing e proporcionando melhores experiências de compra.
Ética e desafios da IA
Embora apresente oportunidades extraordinárias, a IA também implica riscos que precisam ser reconhecidos e mitigados para evitar danos a pessoas, grupos, empresas e à humanidade como um todo. Aqui estão alguns dos desafios éticos de IA mais urgentes aos quais consumidores, empresas e governos devem estar atentos em seus esforços para usar a IA com responsabilidade.
Uso ético de dados de clientes: estima-se que, até 2029, haverá 6,4 bilhões de usuários de smartphones em todo o mundo. Cada dispositivo pode compartilhar enormes volumes de dados, de localização GPS aos dados pessoais e preferências dos usuários, bem como mídias sociais e comportamentos de pesquisa. Conforme as empresas obtêm acesso mais amplo às informações pessoais dos clientes, torna-se cada vez mais importante estabelecer benchmarks e protocolos em constante desenvolvimento para proteger a privacidade e minimizar os riscos.
Viés de IA: os sistemas de IA podem refletir ou aumentar tendências existentes nos dados de treinamento, podendo levar a resultados injustos em aplicações como contratação de colaboradores ou aprovações de empréstimos. Para mitigar essas arbitrariedades, as organizações devem garantir que seus conjuntos de dados sejam diversificados, realizar auditorias regulares e empregar algoritmos de mitigação. Um exemplo real de viés de IA ocorreu no sistema de saúde dos Estados Unidos, em que um modelo de IA sem recursos cruciais de mitigação de viés inferiu que, com base nos dados de treinamento, grupos demográficos que gastam menos em assistência médica não precisam de tanto cuidado no futuro quanto grupos com maiores gastos, resultando em um viés que afetou as decisões de saúde para centenas de milhões de pacientes.
IA transparente e explicável: a transparência da IA se refere à abertura e à clareza com que os sistemas de IA funcionam para garantir que suas operações, bem como seus processos decisórios e resultados sejam compreensíveis e interpretáveis por humanos. Isso é crucial para conquistar confiança nas aplicações de IA e dirimir preocupações com preconceitos, responsabilidade e justiça. O foco específico da IA explicável é o desenvolvimento de modelos e algoritmos de IA que possam fornecer explicações para suas decisões e previsões de forma compreensível para usuários e stakeholders. As técnicas de IA explicável visam desmistificar sistemas complexos de IA, revelando os fatores e recursos que influenciam suas saídas, permitindo que os usuários confiem, verifiquem e potencialmente corrijam as decisões de IA quando necessário.
Deepfakes: O termo deepfake é uma combinação de deep learning e fake. Deepfake é um método sofisticado que usa IA para gerar ou alterar conteúdo de mídia, como imagens, vídeos ou gravações de áudio. Deepfakes permitem manipular expressões faciais, gestos e fala em vídeos, muitas vezes de maneira extraordinariamente realista. Esta tecnologia tem atraído atenção devido ao seu potencial de criar conteúdo convincente, mas forjado, que pode ser usado para vários fins, desde entretenimento e expressão artística até aplicações mais preocupantes, como desinformação e fraude de identidade.
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