O que é IA? Saiba mais sobre inteligência artificial

IA e desenvolvedores

Os desenvolvedores usam inteligência artificial para executar tarefas de maneira mais eficiente, que de outra forma são feitas manualmente, conectar-se com clientes, identificar padrões e resolver problemas. Para começar a usar IA, os desenvolvedores devem ter uma formação em matemática e se sentir confortáveis com algoritmos.

Ao começar a usar a inteligência artificial para criar um aplicativo, é útil começar pequeno. Construindo um projeto relativamente simples, como tic-tac-toe, por exemplo, você aprenderá os conceitos básicos da inteligência artificial. Aprender fazendo é uma ótima maneira de aprimorar qualquer habilidade, e a inteligência artificial não é diferente. Depois de concluir com sucesso um ou mais projetos em pequena escala, não há limites para onde a inteligência artificial pode levá-lo.

Como a tecnologia de IA pode ajudar as organizações

O princípio central da IA ​​é replicar, e depois exceder, a maneira como os humanos percebem e reagem ao mundo. Ela está rapidamente se tornando o pilar da inovação. Alimentada por várias formas de machine learning que reconhecem padrões em dados para permitir previsões, a IA pode agregar valor ao seu negócio ao

• Fornecer uma compreensão mais abrangente sobre a abundância de dados disponíveis
• Contar com previsões para automatizar tarefas excessivamente complexas ou mundanas

IA na Empresa

A tecnologia de IA está melhorando o desempenho e a produtividade das empresas, automatizando processos ou tarefas que antes exigiam energia humana. A IA também pode dar sentido aos dados em uma escala que nenhum humano jamais conseguiria. Essa habilidade pode retornar benefícios comerciais substanciais. Por exemplo, a Netflix usa machine learning para fornecer um nível de personalização que ajudou a empresa a aumentar sua base de clientes em mais de 25%.

A maioria das empresas fez da ciência de dados uma prioridade e está fazendo grandes investimentos. Uma pesquisa da McKinsey de 2021 sobre IA descobriu que as empresas que relatam a adoção de IA em pelo menos uma função cresceram para 56%, acima dos 50% do ano anterior. Além disso, 27% dos entrevistados relataram que pelo menos 5% dos ganhos podem ser atribuídos à IA, acima dos 22% do ano anterior.

A IA tem valor para quase todas as funções, negócios e setores. Ela Inclui aplicativos gerais e específicos do setor, como

• Uso de dados demográficos e transacionais para prever o quanto determinados clientes gastarão ao longo de seu relacionamento com uma empresa (ou o valor da vida útil do cliente)
• Otimização de preços com base no comportamento e nas preferências do cliente
• Uso do reconhecimento de imagens para analisar imagens de raios-X em busca de sinais de câncer

Como as Empresas Usam a IA

De acordo com a Harvard Business Review, as empresas estão usando principalmente a IA para

• Detectar e impedir intrusões de segurança (44%)
• Resolver problemas de tecnologia dos usuários (41%)
• Reduzir o trabalho de gerenciamento de produção (34%)
• Avaliar a conformidade interna ao usar fornecedores aprovados (34%)

O que Está Motivando a Adoção da IA?

Três fatores estão impulsionando o desenvolvimento da IA em todos os setores.

• A capacidade de computação acessível e de alto desempenho está prontamente disponível. A abundância de poder de computação de mercadorias na nuvem permite fácil acesso ao poder de computação acessível e de alto desempenho. Antes desse desenvolvimento, os únicos ambientes de computação disponíveis para IA não eram baseados em nuvem e tinham custo proibitivo.
• Grandes volumes de dados estão disponíveis para treinamento. A IA precisa ser treinada em muitos dados para fazer as previsões corretas. A facilidade de rotular dados e o armazenamento e processamento acessíveis de dados estruturados e não estruturados estão permitindo mais criação e treinamento de algoritmos.
• A IA aplicada oferece uma vantagem competitiva. As empresas estão reconhecendo cada vez mais a vantagem competitiva de aplicar as informações da IA aos objetivos comerciais e estão tornando-a uma prioridade de todo o negócio. Por exemplo, as recomendações direcionadas fornecidas pela IA podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores com mais rapidez. Muitos dos recursos e capacidades da IA podem reduzir os custos e os riscos, acelerar o tempo de lançamento no mercado e muito mais.

Treinamento e desenvolvimento de modelos de IA

Há vários estágios no desenvolvimento e na implementação de modelos de machine learning, incluindo treinamento e inferência. Treinamento e inferência de IA referem-se ao processo de experimentar modelos de machine learning para resolver um problema.

Por exemplo, um engenheiro de machine learning pode experimentar diferentes modelos candidatos para um problema de visão computacional, como a detecção de fraturas ósseas em imagens de raios X.

Para melhorar a precisão desses modelos, o engenheiro alimentaria os modelos com dados e ajustaria os parâmetros até atingirem um limite predefinido. Essas necessidades de treinamento, medidas pela complexidade do modelo, crescem exponencialmente a cada ano.

As principais tecnologias de infraestrutura para o treinamento de IA em escala incluem rede de cluster, como RDMA e InfiniBand, computação de GPU bare metal e armazenamento de alto desempenho.

Os Benefícios e Desafios da Operacionalização da IA

Existem inúmeras histórias de sucesso que comprovam o valor da IA. As empresas que adicionaram o machine learning e as interações cognitivas aos processos e aplicativos de negócios tradicionais podem aprimorar bastante a produtividade e a experiência de usuário.

No entanto, existem alguns obstáculos. Poucas empresas implementaram a IA em escala, por várias razões. Por exemplo, sem o uso da computação em nuvem, os projetos de machine learning geralmente são computacionalmente caros. Eles também são complexos e exigem experiência, cuja demanda é alta, mas há pouca oferta. Saber quando e onde incorporar esses projetos, bem como quando recorrer a terceiros, ajudará a minimizar essas dificuldades.

Histórias de Sucesso de IA

A IA é o fator determinante por trás de algumas histórias de sucesso significativas.

• De acordo com a Harvard Business Review, a Associated Press produziu 12 vezes mais histórias ao treinar software de IA para escrever automaticamente pequenas notícias sobre ganhos. Esse esforço liberou seus jornalistas para escrever textos mais detalhados.
• O Deep Patient, uma ferramenta de inteligência artificial criada pela Escola de Medicina Icahn, no Mount Sinai, permite que os médicos identifiquem pacientes de alto risco antes mesmo que as doenças sejam diagnosticadas. A ferramenta analisa o histórico médico de um paciente para prever quase 80 doenças até um ano antes do início, de acordo com insideBIGDATA.

Como Começar com a IA

Comunique-se com os clientes pelos chatbots. Os chatbots usam o processamento de linguagem natural para entender os clientes e permitir que eles façam perguntas e obtenham informações. Esses chatbots aprendem ao longo do tempo para que possam agregar maior valor às interações com os clientes.

Monitore seu data center. As operações de TI podem simplificar o monitoramento com uma plataforma de nuvem que integra todos os dados e rastreia automaticamente limites e anomalias.

Execute a análise de negócios sem um especialista. Ferramentas de análise avançada com uma interface de usuário visual permitem que uma equipe não técnica consulte facilmente um sistema e obtenha uma resposta compreensível.

Criando a Cultura Certa

Aproveitar ao máximo a IA, e evitar os problemas que estão impedindo implementações bem-sucedidas, significa implementar uma cultura de equipe que ofereça suporte total ao ecossistema da IA. Neste tipo de ambiente

• Os analistas de negócios trabalham com cientistas de dados para definir os problemas e os objetivos
• Os engenheiros de dados gerenciam os dados e a plataforma de dados subjacente para que ela esteja totalmente operacional para análise
• Os cientistas de dados preparam, exploram, visualizam e modelam dados em uma plataforma de ciência de dados
• Os arquitetos de TI gerenciam a infraestrutura subjacente necessária para suportar a ciência de dados em escala, seja on-premise ou na nuvem
• Os desenvolvedores de aplicativos implantam modelos em aplicativos para criar produtos orientados a dados

Da Inteligência Artificial à Inteligência Adaptativa

À medida que os recursos de IA atingem as operações empresariais tradicionais, um novo termo está em evolução: inteligência adaptativa. Os aplicativos de inteligência adaptativa ajudam as empresas a tomar melhores decisões de negócios combinando o poder dos dados internos e externos em tempo real com a infraestrutura de ciência das decisões e de computação altamente escalonável.

Esses aplicativos essencialmente tornam seus negócios mais inteligentes. Isso permite que você forneça a seus clientes melhores produtos, recomendações e serviços, todos trazendo melhores resultados comerciais.

IA como Obrigatoriedade Estratégica e Vantagem Competitiva

A IA é uma obrigatoriedade estratégica para qualquer empresa que queira obter maior eficiência, novas oportunidades de receita e aumentar a fidelidade do cliente. Está rapidamente se tornando uma vantagem competitiva para muitas organizações. Com a IA, as empresas podem realizar mais em menos tempo, criar experiências de clientes personalizadas e atraentes e prever resultados comerciais para gerar maior lucratividade.

Mas a IA ainda é uma tecnologia nova e complexa. Para obter o seu máximo, você precisa de experiência em como criar e gerenciar suas soluções de IA em escala. Um projeto de IA bem sucedido requer mais do que simplesmente a contratação de um cientista de dados. As empresas devem implementar as ferramentas, os processos e as estratégias de gerenciamento certas para garantir o sucesso com a IA.

Melhores Práticas para Obter o Máximo da IA

O Harvard Business Review faz as seguintes recomendações para começar com o IA:

• Aplicar recursos de IA às atividades que têm o impacto maior e mais imediato sobre receita e custo.
• Usar a IA para aumentar a produtividade com o mesmo número de pessoas, em vez de eliminar ou adicionar pessoal.
• Começar sua implementação de IA no back office, não no front office (TI e contabilidade serão os mais beneficiados).

Obtendo Ajuda com sua Jornada de IA

Não há como fugir da transformação da IA. Para se manter competitivas, todas as empresas devem eventualmente adotar a IA e criar um ecossistema de IA. As empresas que não adotarem a IA em algum recurso nos próximos 10 anos ficarão para trás.

Embora sua empresa possa ser a exceção, a maioria das empresas não possui o talento e a experiência interna para desenvolver o tipo de ecossistema e as soluções que podem maximizar os recursos de IA.

Para uma jornada bem-sucedida de transformação de IA que inclua desenvolvimento de estratégia e acesso a ferramentas, encontre um parceiro com experiência no setor e um portfólio abrangente de IA.

Biblioteca de Aprendizagem de Inteligência Artificial

• O que é ciência de dados?
  As empresas estão combinando ativamente estatísticas com conceitos de ciência da computação, como o machine learning e a inteligência artificial, para extrair informações de big data para impulsionar a inovação e transformar a tomada de decisões.
• O que é machine learning?
  O machine learning, um subconjunto da inteligência artificial (IA), se concentra na criação de sistemas que aprendem por meio de dados com o objetivo de automatizar e acelerar o tempo de decisão e o tempo de retorno.