O que é a inteligência artificial?
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite às máquinas demonstrarem raciocínio semelhante ao humano e capacidades como a tomada de decisões autónoma. Através da assimilação de vastas quantidades de dados de treino, a IA aprende a reconhecer fala, a detetar padrões e tendências, a resolver problemas de forma proativa e a prever condições e ocorrências futuras.
Visão geral da inteligência artificial
A inteligência artificial é uma das tecnologias mais transformadoras dos tempos modernos. Também é uma das disrupções mais aceleradas de sempre. O que é verdadeiramente a IA — e de que forma afeta os negócios?
A expressão inteligência artificial teve origem em 1956, numa conferência científica na universidade Dartmouth College. Um dos fundadores da IA, Marvin Minsky, descreveu-a como "a ciência de pôr as máquinas a fazerem coisas que exigiriam inteligência se fossem feitas por humanos.”
Ainda que a essência dessa definição continue a ser verdadeira, os sistemas de IA modernos evoluíram e demonstram capacidades de resolução de problemas para tarefas como perceção visual, reconhecimento de fala, planeamento, tomada de decisões e tradução de idiomas. Conseguem processar terabytes de dados e insights em tempo real, provando serem tecnologias ágeis e responsáveis, que aumentam as capacidades dos utilizadores humanos e melhoram a eficiência, a produtividade e a satisfação no local de trabalho.
Tipos de inteligência artificial
Um sistema de IA não é uma única tecnologia, mas um conjunto de tecnologias que podem ser combinadas para realizarem diferentes tipos de tarefas. Essas tarefas podem ser muito específicas, como a compreensão de que idioma está a ser falado e responder de forma adequada, ou muito abrangentes, como ajudar alguém com sugestões de viagens para o planeamento de umas férias. Compreender todos os tipos diferentes de tecnologias que compõem a IA pode ser uma tarefa intimidante. Conheça as noções básicas.
Três tipos principais de IA
No nível fundamental, existem três categorias de IA:
IA estreita ("Narrow AI", também conhecida como IA fraca): Um sistema de IA concebido para realizar uma tarefa específica ou um conjunto de tarefas. Este é o tipo de IA utilizado nas aplicações atuais. Denomina-se fraca, não porque não tenha força ou capacidades, mas porque está muito longe de ter a compreensão ou consciência humana que correlacionamos com verdadeira inteligência. Estes sistemas são limitados no seu âmbito e não têm a capacidade de realizar tarefas fora do seu domínio específico. Exemplos de IA estreita incluem assistentes de voz, reconhecimento facial ou de fala e automóveis com condução autónoma.
IA geral ("General AI", também conhecida como IA forte): Em teoria, um sistema que seria capaz de realizar com sucesso a mesma tarefa intelectual que um humano — possivelmente, até melhor do que um humano faria. Tal como os sistemas de IA estreita, os sistemas de IA geral conseguiriam aprender com a experiência e detetar e prever padrões, mas teriam a capacidade de ir mais além, extrapolando esse conhecimento para um vasto conjunto de tarefas e situações não abordadas pelos dados anteriormente adquiridos, nem pelos algoritmos existentes. A IA geral ainda não existe, mas estão em campo investigações e desenvolvimentos com algum progresso promissor.
IA superinteligente: Um sistema de IA definido como sendo totalmente autoconsciente e que ultrapassa a inteligência dos seres humanos. Teoricamente, esses sistemas teriam a capacidade de se melhorarem a si próprios e de tomarem decisões com inteligência de nível superior ao dos humanos. Em vez de copiar ou identificar o comportamento humano, a IA superinteligente conseguiria compreendê-lo a um nível fundamental. Capacitada com essas características humanas — e aumentada com processamento e poder analítico massivos — conseguiria ultrapassar em muito as nossas próprias capacidades. Se um sistema de IA superinteligente fosse desenvolvido, poderia mudar o curso da história da humanidade mas, atualmente, só existe na ficção científica e não existe um método de atingir este nível de inteligência artificial.
Como funciona a inteligência artificial?
Além das principais classificações de IA estreita, geral e superinteligente, existem vários níveis de inteligência artificial diferentes e inter-relacionados.
Machine learning (ML) é um subconjunto de IA que permite a sistemas informáticos aprenderem e melhorarem a partir da experiência ou de dados, e incorporarem elementos de áreas como a informática, estatística, psicologia, neurociência e economia. Através da aplicação de algoritmos a diferentes tipos de métodos de aprendizagem e técnicas de análise, o ML pode aprender automaticamente e melhorar a partir de dados e experiência, sem ser explicitamente programado para o efeito. Nas empresas, o machine learning pode ser utilizado para prever resultados com base na análise de grandes e complexos conjuntos de dados.
Redes neuronais são um componente fundamental da inteligência artificial, inspiradas pela estrutura e função do cérebro humano. Estes modelos computacionais de várias camadas têm nós agrupados, tal como os neurónios num cérebro biológico. Cada neurónio recebe informações, realiza operações matemáticas com base nelas e produz um resultado que é transmitido a camadas subsequentes de neurónios, através de processamento rápido em paralelo. Durante o treino, as redes neuronais ajustam a força das ligações entre neurónios, com base em exemplos nos dados, o que lhes permite reconhecer padrões, fazer previsões e resolver problemas. Aplicam uma variedade de métodos para aprenderem a partir dos dados, dependendo da tarefa e do tipo de dados. As redes neuronais têm sido aplicadas em diversas áreas, como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural, modelação, veículos autónomos e não só.
Deep learning (DL) é um subconjunto do machine learning que utiliza redes neuronais com várias camadas (profundas) para aprender e extrair características a partir de vastas quantidades de dados. Estas redes neuronais profundas conseguem descobrir padrões e relações complexos nos dados, que poderiam não ser imediatamente óbvios para os humanos, o que permite fazer previsões e tomar decisões mais corretas. Esta aprendizagem profunda (DL) revela a sua excelência em tarefas como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e análise de dados. Tirando partido da estrutura hierárquica das redes neuronais profundas, o DL revolucionou muitos domínios, incluindo os cuidados de saúde, as finanças e os sistemas autónomos.
IA generativa é um tipo de aprendizagem profunda que utiliza modelos fundacionais como grandes modelos de linguagem (LLM) para criar conteúdo novo — incluindo imagens, texto, som, vídeo e código de software — com base nos respetivos dados de treino. IA generativa é uma expressão abrangente para diversas tecnologias de modelo fundacional — redes neuronais treinadas com base em volumes massivos de dados, utilizando aprendizagem autossupervisionada, como a previsão da próxima palavra num texto. As suas capacidades emergentes fazem dela uma inovação na IA, com um único modelo que, por vezes, consegue escrever poemas e documentos empresariais, criar imagens e passar em testes de raciocínio. Imagine o resultado de dois LLM, um treinado exclusivamente com base em publicações de investigação científica e outro treinado com base em obras de ficção científica. Ambos podem conseguir gerar uma breve descrição do movimento de objetos no espaço, mas as descrições seriam radicalmente diferentes. A IA generativa tem muitas aplicações empresariais, como a criação de protótipos de produtos realistas, realização de conversas naturais no apoio ao cliente, conceção de materiais de marketing personalizados, automatização de processos de criação de conteúdo e criação de gráficos e efeitos especiais. Tanto as empresas como os consumidores têm vindo a adotar a IA generativa a um ritmo assinalável, incentivados pelo facto de que muitas aplicações de IA generativa podem ser utilizadas sem competências de programação ou criação de código — basta os utilizadores descreverem o que pretendem em linguagem normal e as aplicações realizam a tarefa, frequentemente com resultados impressionantes. De acordo com um relatório da McKinsey, em 2023:
33% das organizações estão a utilizar IA generativa regularmente em, pelo menos, uma função empresarial.
40% das organizações vão aumentar o investimento em IA devido à IA generativa.
60% das organizações que utilizam IA já utilizam IA generativa.
Aplicações de IA
Eis algumas outras maneiras como a IA está a mudar a forma como as pessoas trabalham, aprendem e interagem com a tecnologia:
Robótica
A robótica é utilizada no fabrico há vários anos mas, antes da introdução da IA, a calibração e a reprogramação tinham de ser feitas manualmente — e, tipicamente, só depois de uma avaria. Com a utilização de IA — frequentemente sob a forma de sensores de Internet of Things (IoT) — os fabricante têm conseguido expandir muito o âmbito, o volume e o tipo de tarefas que os seus robots conseguem executar, ao mesmo tempo que melhoram a sua exatidão e reduzem as interrupções de funcionamento. Alguns exemplos comuns de robótica assistida por IA incluem robots que selecionam artigos encomendados nos armazéns e robots agrícolas que regam as culturas no momento ideal.
Visão computacional
Visão computacional é a forma como os computadores "veem" e compreendem o conteúdo das imagens digitais e vídeos. As aplicações de visão computacional utilizam sensores e algoritmos de aprendizagem para extraírem informações contextuais complexas que podem depois ser utilizadas para automatizar ou informar outros processos. Também conseguem extrapolar com base nos dados que veem, para efeitos de previsão, como no caso dos automóveis com condução autónoma.
Processamento de linguagem natural (NLP)
Os sistemas de processamento de linguagem natural reconhecem e compreendem linguagem escrita ou falada. Em aplicações mais sofisticadas, o NLP pode utilizar contexto para inferir atitude, disposição e outras qualidades subjetivas, para interpretar o significado com mais exatidão. As aplicações práticas do NLP incluem chatbots, análise de interações de centros de atendimento telefónico e assistentes de voz digitais, como a Siri e a Alexa.
Saiba mais sobre IA
Descubra o valor rápido que a inteligência artificial pode proporcionar à sua empresa, com um conjunto abrangente de recursos específicos de IA.
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Benefícios da IA
As tecnologias de IA já passaram da fase de adoção antecipada e são agora convencionais em muitas aplicações empresariais.
Atualmente, as empresas derivam benefícios mensuráveis da incorporação de IA nos seus processos empresariais centrais:
Aumento da eficiência e produtividade: Uma das vantagens mais importantes da IA na empresa é a sua capacidade de automatizar tarefas e simplificar operações. Os sistemas baseados em IA conseguem processar grandes volumes de dados a uma velocidade alucinante, libertando recursos humanos valiosos para se concentrarem em atividades de maior valor acrescentado. Este aumento da eficiência origina um aumento de produtividade, porque os colaboradores dedicam o seu tempo à tomada de decisões estratégicas e à inovação, em vez de tarefas rotineiras e quotidianas.
Melhoria da experiência de cliente: A tecnologia de IA revolucionou a forma como as empresas interagem com os clientes. Através de NLP e algoritmos de ML, chatbots baseados em IA e assistentes virtuais conseguem prestar apoio a clientes personalizado e em tempo real, em permanência. Esta disponibilidade não só melhora a satisfação de cliente, mas também ajuda as empresas a proporcionarem uma experiência de cliente fluida através de todos os canais, ao mesmo tempo que reduzem os tempos de resposta e o erro humano.
Tomada de decisões baseada em IA: Os sistemas de IA empresarial conseguem analisar grandes quantidades de dados estruturados e não-estruturados, permitindo às organizações tomarem decisões mais bem informadas. A derivação de insights com significado a partir destes dados, capacita as empresas para identificarem tendências, preverem o comportamento dos clientes e otimizarem as suas operações. Os algoritmos de IA conseguem detetar padrões que os humanos poderiam ignorar, fornecendo informação valiosa para planeamento estratégico, avaliação do risco e simplificando os processos empresariais.
Eficiência operacional: A IA consegue automatizar tarefas e fluxos de trabalho repetitivos e morosos, bem como efetuar cálculos complexos, análise de dados e outras tarefas aborrecidas, com precisão, originando melhoria da exatidão e redução dos erros. A IA também consegue ajudar a detetar rapidamente anomalias, fraudes e quebras de segurança, mitigando perdas potenciais.
Melhoria da colaboração na força de trabalho: A IA consegue promover maior colaboração e partilha de conhecimentos entre os colaboradores. Sistemas inteligentes podem auxiliar na descoberta de dados, tornando mais fácil o acesso a informações relevantes e fornecendo insights que ajudam os colaboradores a tomarem decisões informadas. Além disso, as ferramentas de colaboração baseadas em IA permitem fluidez na comunicação e na partilha de conhecimentos entre equipas, departamentos e até entre localizações geograficamente dispersas, incentivando a inovação e melhorando a produtividade.
IA empresarial em ação
O âmbito e a acessibilidade da IA empresarial moderna fazem com que seja útil em muitas áreas.
Alguns exemplos de casos de utilização de IA em vários setores de atividade incluem:
IA nos cuidados de saúde: Os conjuntos de dados médicos são alguns dos maiores e mais complexos do mundo. Um foco importante da IA nos cuidados de saúde consiste em tirar partido desses dados para encontrar relações entre diagnósticos, protocolos de tratamento e resultados dos pacientes. Além disso, os hospitais estão a recorrer a soluções de IA para apoiarem iniciativas operacionais, como a satisfação e otimização da força de trabalho, satisfação dos pacientes e redução de custos.
IA na banca: O setor dos serviços financeiros foi um dos primeiros a adotar a IA à escala, especificamente para acelerar a velocidade das transações, o apoio ao cliente e a reação em termos de segurança. Aplicações comuns incluem IA em bots, conselheiros de pagamento digital e deteção de fraudes.
IA no fabrico: A atual fábrica inteligente é uma rede de máquinas, sensores de IoT e poder computacional — um sistema interligado que utiliza IA e machine learning para analisar dados e aprender em tempo real. A IA otimiza e informa continuamente os processos automatizados e sistemas inteligentes de uma fábrica inteligente, desde a monitorização das condições dos equipamentos até à previsão de problemas na cadeia logística e à possibilidade de fabrico preditivo.
IA no setor do retalho: Os compradores online estão a interagir através de um grande número de pontos de contacto e a gerar quantidades de conjuntos de dados complexos e não-estruturados sem precedentes. Para compreenderem e utilizarem estes dados, os retalhistas estão a recorrer a soluções de IA para processarem e analisarem conjuntos de dados dispersos, melhorando o marketing e proporcionando melhores experiências de compra.
Ética e desafios da IA
Ainda que a IA apresente oportunidades extraordinárias, também implica riscos que é preciso reconhecer e mitigar, para evitar prejudicar indivíduos, grupos, empresas e a humanidade como um todo. Eis alguns dos mais urgentes desafios de ética da IA a que os consumidores, as empresas e os governos devem estar atentos nos seus esforços para utilizarem a IA de forma responsável.
Utilização ética de dados de cliente: Calcula-se que, até 2029, existirão 6400 milhões de utilizadores de smartphones a nível mundial. Cada dispositivo pode partilhar enormes quantidades de dados, desde a localização GPS até aos detalhes e preferências pessoais dos utilizadores, bem como comportamentos de pesquisa e em redes sociais. À medida que as empresas ganham maior acesso às informações pessoais dos seus clientes, é cada vez mais importante que estabeleçam benchmarks e protocolos em constante desenvolvimento, para protegerem a privacidade e minimizarem o risco.
Preconceito de IA: Os sistemas de IA podem refletir ou amplificar preconceitos presentes nos seus dados de treino, podendo provocar resultados injustos em aplicações como a contratação para emprego ou aprovação de empréstimos. Para mitigarem esses enviesamentos, as organizações têm de se assegurar de que os seus conjuntos de dados são diversificados, realizar auditorias regularmente e empregar algoritmos de mitigação de preconceito. Um exemplo real de preconceito de IA ocorreu no sistema de saúde dos EUA, em que um modelo de IA sem capacidades cruciais de mitigação de preconceito inferiu, a partir de dados de treino, que os grupos demográficos que gastam menos em cuidados de saúde não precisam de tantos cuidados no futuro como os grupos que gastam mais, resultando num enviesamento que afetou as decisões de saúde para centenas de milhões de pacientes.
Transparência de IA e IA explicável: Transparência de IA refere-se à abertura e clareza com que os sistemas de IA funcionam, para garantir que as respetivas operações, processos de tomada de decisões e resultados conseguem ser compreendidos e interpretados pelos humanos. Isto é crucial para a criação de confiança nas aplicações de IA e para abordar as preocupações relacionadas com preconceito, responsabilização e justiça. IA explicável foca-se especificamente no desenvolvimento de modelos de IA capazes de fornecer explicações para as suas decisões e previsões, de forma compreensível para os utilizadores e stakeholders. As técnicas de IA explicável pretendem desmistificar os sistemas de IA complexos, através da revelação dos fatores e características que influenciam os seus resultados — permitindo aos utilizadores confiarem, verificarem e, potencialmente, corrigirem as decisões da IA, quando for necessário.
Deepfakes: O termo deepfake é uma combinação de aprendizagem profunda (deep learning) e falsidade (fake). Um deepfake é um método sofisticado de criar ou alterar conteúdo de meios de comunicação, como imagens, vídeos ou gravações de áudio, utilizando IA. Os deepfakes permitem a manipulação de expressões faciais, gestos e fala em vídeos, frequentemente de forma invulgarmente realista. Esta tecnologia mereceu atenção devido ao seu potencial para a criação de conteúdo convincente mas fictício, que pode ser utilizado para diversos efeitos, do entretenimento e expressão artística até aplicações mais preocupantes, como a desinformação e a fraude de identidade.
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