O desenvolvimento da inteligência artificial não é mais tema de ficção científica. Diversas empresas já utilizam essa tecnologia em seus negócios como forma de obter diferencial competitivo no mercado. Entre as principais companhias do mundo, uma pesquisa mostrou que 80% delas já investem em inteligência artificial e consideram a IA uma prioridade estratégica. [1]

Pequenas e médias empresas também estão utilizando a IA em seus negócios através de programas que oferecem análise inteligente de dados como o da IBM, Totvs e Salesforce. Com esse tipo de serviço, donos de restaurantes podem descobrir se precisam tirar algum prato do cardápio ou se devem aumentar o preço das bebidas. Enquanto isso, uma universidade pode identificar quais os alunos têm mais possibilidade de abandonar o curso e oferecer um atendimento diferenciado. Algumas dessas soluções oferecem ferramentas de IA sem custo adicional, além da vantagem de ser um serviço na nuvem, sem necessidade de possuir servidores próprios. [2]

Índice de conteúdo
  1. O que é inteligência artificial
  2. Conceitos e Áreas da IA
    1. Sistemas Especialistas
    2. Machine Learning
    3. Redes Neurais Artificiais
    4. Deep Learning
    5. Agentes Inteligentes
  3. Ferramentas e aplicações práticas
  4. A adoção por empresas brasileiras
  5. Exemplos de empresas que utilizam

O que é inteligência artificial

Inteligência artificial (IA) é um ramo da Ciência da Computação que tem interesse em fazer  computadores pensarem ou se comportarem de forma inteligente. É um assunto amplo que envolve diversas áreas do conhecimento como psicologia, biologia, lógica matemática, linguística, engenharia, filosofia, entre outros campos científicos.

O desenvolvimento da IA ganhou maior destaque a partir de 2015, graças ao melhor desempenho dos processadores dos computadores e à explosão de dados com milhares de textos, imagens, mapas e transações disponíveis na internet. [3]

Robô marcando a opção de segurança “Eu não sou um robô” via GIPHY

Conceitos e Áreas da IA

Para entender um pouco mais sobre como funciona, selecionamos alguns termos técnicos que são mencionados quando falamos sobre inteligência artificial:

Sistemas Especialistas
Uma das áreas da IA é o dos Sistemas Especialistas (também chamado de sistemas baseados em conhecimento) que tem como objetivo desenvolver programas de computador capazes de raciocinar como humanos, a partir de uma base de conhecimento. Dessa forma, o sistema consegue executar tarefas da mesma forma que pessoas especialistas e solucionar problemas que envolvem habilidades em um domínio específico. Exemplos de áreas do conhecimento que já se criaram sistemas especialistas: agricultura, química, sistemas de computadores, eletrônica, engenharia, geologia, gerenciamento de informações, direito, matemática, física e medicina.

Nos últimos anos, o mercado da IA no campo da saúde ganhou maior destaque por conta de novas startups que lançaram sistemas especializados em identificar sintomas e diagnosticar doenças nos pacientes. [4] Leia mais

Machine Learning
Uma abordagem completamente diferente dos sistemas especialistas é o conceito de Machine Learning, que significa aprendizado de máquina em português. Dentro de um ambiente limitado, a máquina será capaz de analisar os dados disponíveis e chegar a conclusões próprias a partir dos padrões que foram identificados. Quanto mais a máquina aprender por ela mesmo, maior a complexidade de tarefas que poderá executar. [5]

Redes Neurais Artificiais
Redes Neurais Artificiais (RNA) são um tipo de Machine Learning que funciona sem uma base de conhecimento sobre um domínio específico. O conceito foi desenvolvido para solucionar problemas de IA a partir de sistemas que simulem o cérebro humano, aprendendo, errando e fazendo descobertas.

Em outras palavras, as RNA são compostas por neurônios artificiais que funcionam de maneira semelhante à técnica de solução de problemas usada por humanos e podem funcionar a partir de um aprendizado supervisionado ou não-supervisionado. A vantagem dessa tecnologia é que ela pode funcionar com dados incompletos e de forma análoga ao cérebro humano, gerenciando o próprio conhecimento da máquina.

Deep Learning
É uma subcategoria do Machine Learning que trata de uma aprendizagem profunda com o uso de redes neurais, para melhorar inúmeras coisas no meio computacional, como reconhecimento de fala, visão e o processamento de linguagem natural. É uma das áreas que mais cresce dentro da IA, sendo utilizada pelo Google Translate e pelo Cortana para reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. [6]

Agentes Inteligentes
Um agente inteligente é um sistema computacional situado em um ambiente, capaz de executar ações autônomas para atingir os objetivos para os quais ele foi planejado. Dessa forma, ele deve responder às mudanças, possuir ações orientadas a metas, ter iniciativa, interagir com outros agentes e auxiliar na solução de problemas.

Um exemplo são os Assistentes Pessoais — também chamados de Assistentes Virtuais — que são capazes de realizar tarefas pelo usuário, filtrar informações, gerenciar o correio eletrônico, agenda de compromissos, seleção de eventos, entre outros. Além disso, alguns assistentes com IA mais avançada ainda são capazes de prever atividades, como alertar o tempo de deslocamento ou fazer reservas em restaurantes. Exemplos de assistentes pessoais:

  • Siri da Apple
  • Cortana da Microsoft
  • Alexa da Amazon
  • Assistant do Google
  • Bixby da Samsung

Ferramentas e aplicações práticas

Se você utiliza as soluções do Google e do Facebook, a inteligência artificial já está mais que presente no seu dia a dia. Tudo o que você faz na internet é registrado em um banco de dados com suas pesquisas, temas de interesse, anúncios que você clicou, etc. Todos esses dados podem ser analisados por sistemas de IA e oferecer conteúdo personalizado de acordo com o que é relevante para cada indivíduo.

Há diversos debates que levantam questões de ética e responsabilidade pelo uso dessas novas tecnologias, além do questionamento do que é considerado invasão de privacidade nos tempos atuais. Seja como for, temos que lembrar que a IA é apenas uma ferramenta e que o uso correto dela depende das decisões sobre como utilizar os dados — e essa escolha sempre vai estar nas mãos dos seres humanos e não das máquinas. [7]

Reconhecimento facial
Sistemas de reconhecimento facial não são uma novidade. Mas combinados com a inteligência artificial possuem um potencial assustador. Um exemplo é o Facebook que utiliza uma tecnologia chamada Deepface para reconhecer rostos em meio à enorme quantidade de fotos publicadas por seus usuários. A última novidade da empresa é que ela está testando um algoritmo capaz de reconhecer pessoas mesmo quando elas estiverem com o rosto escondido ou pouco iluminado, baseado no formato do corpo, penteado, pose, combinação de roupas, etc. [8]

Outro exemplo surpreendente foi dado por um psicólogo e professor da Universidade de Stanford que afirmou ser possível identificar crenças políticas, tendências criminosas e até a sexualidade de uma pessoa apenas por uma foto dela, através de um sistema que une inteligência artificial e reconhecimento facial. [9]

Hoje em dia, vários aeroportos em todo o mundo já utilizam câmeras com sistemas de reconhecimento facial para identificar criminosos e pessoas procuradas pela Receita. [10] Enquanto isso, a KLM e o Aeroporto de Schiphol, em Amsterdã, estão fazendo testes para que os passageiros entrem no avião com “embarque biométrico”, sem precisar apresentar cartão ou documentos. [11]

A adoção por empresas brasileiras

Uma pesquisa global conduzida pela consultoria Accenture concluiu que as empresas brasileiras estão atrasadas na adoção de inteligência artificial e que estão usando apenas métodos antigos para sobreviver à crise, como redução de pessoal. Segundo Paulo Ossamu, diretor da Accenture responsável pela implementação de soluções digitais em empresas do Brasil e da América Latina, elas poderiam utilizar a IA para lançar as fundações para crescer, lançar novos produtos e atacar outras indústrias. Ele diz que as empresas precisam tomar coragem para sair da inércia e que a IA poderia ajudar na recuperação da economia brasileira“IA não é o assunto do cara de tecnologia. É assunto do presidente da empresa.”, diz. [*]

Para o líder técnico do software de IA da IBM, o Brasil tem um atraso de dois anos em relação às empresas dos Estados Unidos. Segundo ele, o gestor brasileiro espera que a tecnologia seja testada lá fora antes de começar a pensar em usar. [2]

Exemplos de empresas que utilizam

A seguir listamos algumas das empresas, grandes, médias e pequenas, que já utilizam IA nos seus negócios.



Fontes da internet e indicações de leitura:

[1] Propmark: 80% das empresas estão investindo em inteligência artificial

[2] Folha UOL: Empresas recorrem a inteligência artificial para melhorar negócios

[3] Data Science Brigade: A Diferença Entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

[4] Carta Capital: Inteligência artificial e saúde, um mercado em expansão

[5] Agência Open: O que é machine learning, IA, rede neural e sistemas cognitivos?

[6] HE:Labs: Deep learning é o motor que propulsiona a Inteligência Artificial

[7] A inteligência artificial e a invasão de privacidade na ótica do Marketing 

[8] Tecnoblog: Facebook testa algoritmo que te reconhece mesmo que você esconda o rosto 

[9] Nexo: Como o reconhecimento facial funciona. E por que seu uso preocupa 

[10] G1: Reconhecimento facial passa a ser usado em 14 aeroportos

[11] O Globo: Aeroporto na Holanda testa embarque com reconhecimento facial

[*] Exame: Accenture: Brasil está atrasado em inteligência artificial



Fontes bibliográficas:

GOMES, D. dos S.; Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações. Revista Olhar Científico, Faculdades Associadas de Ariquemes, V. 01, n.2, Agosto/Dezembro de 2010.

GONZALES, Gustavo Correia, et. al. Uso da inteligência artificial no cotidiano. Artigo científico e seminário de introdução a ciências da computação. Universidade Tecnológica Federal do Paraná, [20??].

SANTOS, F. C.; CARVALHO, C. L. de. Aplicação da Inteligência Artificial em Sistemas de Gerenciamento de Conteúdo. Relatório Técnico, Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, RT-INF_001-08, Abril de 2008.

SILVA, Renato Afonso Cota. Inteligência Artificial Aplicada a Ambientes de Engenharia de Software: Uma Visão Geral. Departamento de Informática, Universidade Federal de Viçosa, 2005.

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