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O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial utiliza computadores e máquinas para imitar a capacidade de resolução de problemas e tomada de decisão da mente humana

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Enquanto várias definições de inteligência artificial (IA) surgiram ao longo das últimas décadas, John McCarthy oferece a seguinte definição neste artigo de 2004 (link fora do ibm.com), "É a ciência e engenharia da criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computação inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos de observação biológica".

No entanto, décadas antes dessa definição, o nascimento da discussão sobre inteligência artificial foi denotado pelo trabalho seminal de Alan Turing, " Computing Machinery and Intelligence"(link fora do ibm.com), publicado em 1950. Nesse artigo, Turing, muitas vezes chamado de "pai da ciência da computação", faz a seguinte pergunta: "As máquinas pensam?" Partindo desse ponto, ele oferece um teste, hoje conhecido como "Turing Test", em que um interrogador humano tentaria distinguir entre uma resposta de texto de um computador e de um ser humano. Embora esse teste tenha sido submetido a muito escrutínio desde sua publicação, permanece como uma parte importante da história da IA, bem como um conceito contínuo dentro da filosofia, pois utiliza ideias em torno da linguística.

Stuart Russell e Peter Norvig, em seguida, publicaram, Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna (link fora de ibm.com), tornando-se um dos principais livros didáticos no estudo da IA. Na obra, aprofundam-se em quatro objetivos potenciais ou definições de IA, que distingue sistemas computacionais com base na racionalidade e pensamento vs. ação:

Abordagem humana:

Sistemas que pensam como humanos

Sistemas que agem como humanos

Abordagem ideal:

Sistemas com pensamento racional

Sistemas com atos racionais

A definição de Alan Turing teria se enquadrado na categoria de "sistemas que agem como humanos".

Em sua forma mais simples, a inteligência artificial é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para possibilitar a solução de problemas. Engloba também subcampos de aprendizado de máquina e deep learning, frequentemente mencionados com a inteligência artificial. Essas disciplinas são compostas por algoritmos de IA que procuram criar sistemas especializados para fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada.

Ao longo dos anos, a inteligência artificial passou por muitos ciclos de entusiasmo, mas até mesmo para
os céticos, o lançamento do ChatGPT da OpenAI parece marcar um ponto de mudança de direção. Na última vez em que a IA generativa apareceu com essa dimensão, os avanços se deram na visão computacional, mas agora o salto ocorre no processamento de linguagem natural. E não somente linguagem: os modelos generativos também podem aprender a gramática de código de software, moléculas, imagens naturais e uma variedade de outros tipos de dados.

As aplicações para essa tecnologia estão crescendo a cada dia e estamos apenas começando a
explorar as possibilidades. Mas à medida que o entusiasmo em torno do uso de IA nos negócios decola,
as conversas relativas à ética tornam-se extremamente importantes. Para ver mais informações sobre o posicionamento da IBM nas discussões sobre a ética da IA, leia mais aqui.

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Como criar IA responsável em escala

A IA fraca, também chamada de Narrow AI ou Artificial Narrow Intelligence (ANI), é treinada e concentrada na IA para a execução de tarefas específicas. A IA fraca impulsiona a maior parte da IA que nos cerca hoje. 'Narrow' (estreito) pode ser uma descrição mais precisa para esse tipo de IA, pois é tudo menos fraco; ela permite a criação de alguns aplicativos muito robustos, como o Siri da Apple, o Alexa da Amazon, o IBM Watson e veículos autônomos.

A IA forte é composta por Inteligência Artificial Geral (AGI) e Superinteligência Artificial (ASI). Inteligência geral artificial (AGI), ou IA geral, é uma forma teórica de IA onde uma máquina teria uma inteligência igual à dos humanos; ela teria uma consciência de autoconhecimento capaz de resolver problemas, aprender e planejar para o futuro. A Superinteligência artificial (ASI), também conhecida como superinteligência, superaria a inteligência e a capacidade do cérebro humano. Embora a IA forte ainda seja inteiramente teórica, sem exemplos práticos em uso atualmente, isso não significa que os pesquisadores de IA também não estejam explorando seu desenvolvimento. Enquanto isso, os melhores exemplos de ASI podem vir da ficção científica, como HAL, o assistente de computador super-humano e rebelado de 2001: Uma Odisseia no Espaço.

Como o deep learning e o aprendizado de máquina tendem a ser usados de forma intercambiável, vale a pena observar as nuances entre os dois. Conforme mencionado acima, tanto o deep learning quanto o aprendizado de máquina são subcampos da inteligência artificial, e o deep learning é, na verdade, um subcampo do aprendizado de máquina.

O deep learning é, na verdade, composto por redes neurais. O "Deep" (profundo) do deep learning refere-se a uma rede neural composta por mais de três camadas, que conteria as entradas e a saída, que pode ser considerada um algoritmo de deep learning. Isso geralmente é representado pelo diagrama abaixo.

A forma como o deep learning e o aprendizado de máquina diferem está na maneira como cada algoritmo aprende. O deep learning automatiza grande parte da parte de extração de recursos do processo, eliminando parte da intervenção humana manual necessária e permitindo o uso de conjuntos de dados maiores. Você pode pensar no deep learning como "aprendizado de máquina escalável" como observou Lex Fridman na mesma palestra do MIT acima. O aprendizado de máquina clássico, ou "não profundo", depende mais da intervenção humana para aprender. Especialistas humanos determinam a hierarquia dos recursos para entender as diferenças entre as entradas de dados, geralmente exigindo dados mais estruturados para aprender.

O aprendizado de máquina "profundo" pode aproveitar conjuntos de dados rotulados, também conhecidos como aprendizado supervisionado, para informar seu algoritmo, mas não exige necessariamente um conjunto de dados rotulado. É capaz de ingerir dados não estruturados em sua forma bruta (como texto e imagens) e pode determinar automaticamente a hierarquia dos recursos que distinguem diferentes categorias de dados umas das outras. Diferentemente do aprendizado de máquina, não exige intervenção humana para processar dados, o que nos permite dimensionar o aprendizado de máquina de maneiras mais interessantes.

IA generativa refere-se a modelos de deep learning capazes de obter dados brutos, digamos, toda a Wikipedia ou as obras coletadas de Rembrandt, e "aprender" a gerar resultados estatisticamente prováveis quando solicitado. Em um nível elevado, os modelos generativos codificam uma
representação simplificada dos seus dados de treinamento e os extraem para criar um novo trabalho semelhante,
mas não idêntico aos dados originais.

Os modelos generativos têm sido utilizados há anos em estatísticas para analisar dados numéricos. O surgimento do deep learning, no entanto, tornou possível estendê-los a imagens, voz e outros tipos de dados complexos. Entre os modelos da primeira classe a alcançar esse feito cruzado estavam os autoencoders variacionais, ou VAEs, introduzidos em 2013. Os VAEs foram os primeiros modelos de deep learning a serem amplamente usados para gerar imagens e voz realistas.

Os VAEs abriram as comportas da represa da modelagem generativa profunda, facilitando
o uso de modelos em escala", afirma Akash Srivastava, especialista em IA generativa do Laboratório de IA MIT-IBM Watson.
"Grande parte do que consideramos como IA generativa hoje começou aqui".

Exemplos iniciais de modelos, como GPT-3, BERT ou DALL-E 2, mostraram as possibilidades. O futuro são modelos treinados em um amplo conjunto de dados não rotulados que podem ser usados em diversas tarefas, com ajuste fino mínimo. Sistemas que executam tarefas específicas em um único domínio estão dando lugar a uma ampla IA que aprende de forma mais geral e funciona em todos os domínios e problemas. Modelos básicos, treinados em grandes conjuntos de dados não identificados e ajustados para uma variedade de aplicações, estão impulsionando essa mudança.

Quando se trata de IA generativa, prevê-se que os modelos de base vão acelerar
drasticamente a adoção da IA nas empresas. A redução dos requisitos de rotulagem tornará muito
mais fácil para as empresas mergulharem de cabeça e a automação altamente precisa e eficiente orientada por IA que possibilitam significará que muito mais empresas poderão implantar IA em uma variedade maior de situações de missão crítica. Para a IBM, a esperança é que o poder dos modelos básicos possa acabar sendo levado a todas as empresas em um ambiente de nuvem híbrida sem atrito.

Atualmente, há inúmeras aplicações reais de sistemas de IA. Abaixo estão alguns dos casos de uso mais comuns:

Reconhecimento de voz: também conhecido como reconhecimento automático de voz (ASR), reconhecimento de voz por computador, ou voz-para-texto, é um recurso que usa processamento de linguagem natural (PNL) para processar a voz humana no formato escrito. Muitos dispositivos móveis incorporam reconhecimento de voz em seus sistemas para realizar pesquisas por voz, como o Siri, ou oferecem mais acessibilidade no envio mensagens de texto.

Atendimento ao cliente: Os agentes virtuais on-line estão substituindo os agentes humanos na jornada do cliente. Respondem a perguntas frequentes (FAQs) sobre assuntos como envio, ou fornecem orientação personalizada, fazem vendas cruzadas de produtos ou oferecem sugestões de tamanhos para os usuários, mudando nossa forma de encarar o envolvimento do cliente em sites e plataformas de redes sociais. Alguns exemplos são bots de mensagens em sites de comércio eletrônico com agentes virtuais, aplicativos de mensagens, como o Slack e o Facebook Messenger e tarefas normalmente realizadas por assistentes virtuais e assistentes de voz.

Computer Vision: essa tecnologia de IA permite que computadores e sistemas colham informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais e, com base nessas entradas, podem agir. Essa capacidade de apresentar recomendações a distingue das tarefas de reconhecimento de imagem. Alimentada por redes neurais convolucionais, a Computer Vision tem aplicações em aplicação de etiquetas em fotos em redes sociais, imagens de radiologia na área da saúde e carros autônomos na indústria automotiva.

Mecanismos de recomendação: utilizando dados de comportamento de consumo passados, os algoritmos de IA podem ajudar a descobrir tendências de dados que podem ser usadas para desenvolver estratégias de venda cruzada mais eficazes. É utilizado para fazer recomendações complementares relevantes aos clientes durante o processo de checkout para varejistas on-line.

Negociação automatizada de ações: projetada para otimizar carteiras de ações, as plataformas de negociação de alta frequência orientadas por IA realizam milhares ou até milhões de negociações por dia sem intervenção humana.

A ideia da "máquina que pensa" remonta à Grécia antiga. Mas desde o advento da computação eletrônica (e em relação a alguns dos tópicos discutidos neste artigo) eventos e marcos importantes na evolução da inteligência artificial incluem o seguinte:

1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. No artigo, Turing, famoso por quebrar o código ENIGMA dos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial, propõe responder à pergunta "as máquinas pensam?" e apresenta o Teste de Turing para determinar se um computador pode demonstrar a mesma inteligência (ou os resultados da mesma inteligência) que um ser humano. O valor do teste de Turing tem sido debatido desde então.

1956: John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial" na primeira conferência de IA no Dartmouth College. (McCarthy inventaria a língua Lisp.) Mais tarde naquele ano, Allen Newell, J.C. Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, o primeiro programa de software de IA em execução.

1967: Frank Rosenblatt constrói o Mark 1 Perceptron, o primeiro computador baseado em uma rede neural que "aprendeu" por tentativa e erro. Apenas um ano depois, Marvin Minsky e Seymour Papert publicam um livro intitulado Perceptrons, que se torna um trabalho marcante sobre redes neurais e, pelo menos por um tempo, um argumento contra futuros projetos de pesquisa de redes neurais.

Década de 1980: redes neurais que usam um algoritmo de propagação retroativa para treinar a si mesmo tornam-se amplamente utilizadas em aplicações de IA.

1997: Deep Blue da IBM vence o então campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, em uma partida de xadrez (e revanche).

2011: o IBM Watson derrota os campeões Ken Jennings e Brad Rutter no Jeopardy!

2015: O supercomputador Minwa da Baidu utiliza um tipo especial de rede neural profunda chamada rede neural convolucional para identificar e categorizar imagens com uma taxa de precisão maior do que a de um ser humano comum.

2016: O programa AlphaGo da DeepMind, alimentado por uma rede neural profunda, vence Lee Sodol, o campeão mundial de Go, em uma partida de cinco jogos. A vitória é significativa dado o grande número de movimentos possíveis no jogo (mais de 14,5 trilhões após apenas quatro movimentos!). Mais tarde, o Google comprou a DeepMind por US$ 400 milhões.

2023: o aumento de grandes modelos de linguagem, ou LLMs, como o ChatGPT, criará uma
uma enorme mudança no desempenho da IA e seu potencial para gerar valor empresarial.
Com essas novas práticas de IA generativa, os modelos de deep learning podem ser treinados previamente em
grandes quantidades de dados brutos e não rotulados.

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O que é Inteligência Artificial (IA)? | IBM

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A inteligência artificial utiliza computadores e máquinas para imitar a capacidade de resolução de problemas e tomada de decisões da mente humana.

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Inteligência Artificial: o que é, como funciona e Guia de IA | Alura

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Descubra tudo sobre Inteligência Artificial: guia completo sobre o que é IA, como funciona, seus diferentes tipos, IA generativa e exemplos. Acesse já!

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Observatorio / Instituto para el Futuro de la Educación

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Este glosario se enfoca en términos relacionados con la Inteligencia Artificial (IA) para facilitar la comprensión de los diversos recursos digitales que toman estas nuevas definiciones en el quehacer educativo, con el fin de ayudar a socializar esta valiosa información.

El uso de la inteligencia artificial en la educación (AIED por sus siglas en inglés) se refiere al empleo de la IA dentro del campo educativo. Es necesario destacar que su uso ha tomado cuatro roles: tutor inteligente, tutelado, herramienta de aprendizaje/compañero y asesor en la formulación de políticas.

Alfabetización en IA

Es la capacidad de comprender, interactuar y utilizar IA de manera efectiva y ética dentro de una amplia gama de contextos socioculturales. Esto implica tener un conocimiento sobre su funcionamiento y principios.

Se podría decir que es el conjunto de competencias que permiten evaluar, comunicar y colaborar de forma efectiva y crítica con esta tecnología.

Algoritmo

Los algoritmos son una serie de instrucciones a seguir para realizar cálculos, operaciones o procesos. En otras palabras, es un paso a paso que detalla cómo completar una tarea.

Su funcionamiento comienza con la toma de datos de entrenamiento, los cuales le ayudan a aprender a perfeccionarse. Existen algoritmos que aprenden por sí mismos (aprendizaje automático), así como aquellos que requieren de un programador para llevar a cabo este proceso.

Por lo tanto, para que la IA pueda funcionar se necesita un conjunto complejo de algoritmos que la puedan impulsar.

Amplificación de la inteligencia

La amplificación de la inteligencia ( Intelligence Augmentation en inglés) o IA aumentada se centra en el desarrollo de tecnología para mejorar las capacidades cognitivas de los seres humanos, sin buscar su reemplazo.

Analíticas de aprendizaje

En educación, las analíticas de aprendizaje ( learning analytics en inglés) es un campo emergente en la educación de carácter multidisciplinario, ya que integra informática, ciencias de la educación, estadística, minería de datos, pedagogía y ciencias de la conducta. En otras palabras, es el empleo de los datos para comprender y mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Entre sus objetivos se encuentran los siguientes: apoyar las estrategias de instrucción, identificar estudiantes de riesgo para brindar intervenciones efectivas, mejorar las experiencias de aprendizaje mediante el seguimiento de actividades y de retroalimentación, etcétera.

Se utiliza en la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA), en asistentes inteligentes, entre otros.

Aprendizaje adaptativo

El aprendizaje adaptativo ( adaptive learning) emplea la instrucción basada en datos para ajustar las experiencias de aprendizaje de cada estudiante (ya sea en términos de dificultad, ritmo, etc.). Este tipo de aprendizaje rastrea datos diversos, tales como el progreso, la participación y el desempeño. Con esta información se pueden diseñar e implementar experiencias de aprendizaje personalizadas.

Aprendizaje automático

El aprendizaje profundo ( deep learning en inglés) es un subconjunto del aprendizaje automático ( machine learning), el cual emplea redes neuronales profundas para aprender de los datos. Este tipo de aprendizaje toma como inspiración el funcionamiento del cerebro humano para procesar datos.

También reconoce patrones complejos (texto, sonido, imagen, etc.) para analizar la información y obtener predicciones concretas.

La funcionalidad del aprendizaje profundo se puede encontrar en controles de TV que se activan por voz, IA generativa, detección de fraudes, recomendación de productos, vehículos autónomos, chatbots, reconocimiento facial, entre otros.

Chatbot

Es un programa que simula una conversación humana con el usuario. Es importante recalcar que no todos los chatbots utilizan IA, pero ahora es más común que integren esa tecnología.

Tienen mucha relevancia en el área de atención al cliente, en el comercio electrónico ( e-commerce), así como en áreas que requieran de un asistente virtual.

Datos

Unidades de información que han sido transformadas, con la finalidad de que puedan procesarse y transferirse con eficiencia.

Enseñar con IA

Implica la integración de la IA en la educación para impulsar los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Enseñanza para la IA

Se refiere al desarrollo de conocimientos, habilidades y competencias para utilizar la IA de forma responsable y eficiente (relacionado con la alfabetización en IA). Puede ser implementado en cualquier nivel educativo y es necesario para que los estudiantes se puedan desarrollar plenamente en el mundo actual.

Conlleva el aumento de habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas, comprensión ética de la IA, conceptos básicos de la tecnología, entre otros.

Enseñar sobre la IA

Se relaciona con el uso y aplicación de los conocimientos sobre IA para desarrollar herramientas, programas, entre otros. Por ejemplo, los planes de estudio que integran programación, robótica, etc., en las aulas.

Integración

Se dice que hay una integración cuando un programa/producto armoniza con las capacidades y beneficios de la IA para mejorar aspectos diversos (funcionalidad, rendimiento, personalización, seguridad, etc.). Por lo tanto, no debe verse como dos herramientas por separado, sino como una incorporación de ambos.

Inteligencia artificial

Es la rama de la informática encargada de replicar las capacidades de pensamiento y toma de decisiones del cerebro humano. Los sistemas de IA se ocupan de realizar tareas complejas, mismos que requieren de algoritmos y datos para funcionar. Estos sistemas pueden ser basados en reglas ( rule-based system) o con algoritmos de aprendizaje automático.

Varios autores señalan que el término de la IA es volátil y se encuentra en constante evolución, por lo que, conforme pase el tiempo, se tendrán nuevas definiciones que ajusten este concepto a los avances correspondientes.

IA débil

La inteligencia artificial débil o estrecha es aquella que aplica técnicas y algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para realizar tareas muy específicas de forma automatizada, por lo que tienen capacidad limitada fuera de ese rango de tareas.

Se centra en tareas definidas, tales como la identificación de patrones, reconocimiento de imágenes, etcétera. Se puede encontrar en diversas aplicaciones como chatbots, vehículos autónomos, entre otros.

IA ética

Se encarga de estudiar y dar respuesta a los dilemas éticos y sociales relacionados con el diseño, desarrollo e implementación de la IA.

IA fuerte

La inteligencia artificial fuerte o inteligencia artificial general (AIG) es una forma teórica que pretende desarrollar capacidades mentales y funciones que imitan al cerebro humano. Aunque sigue siendo un concepto teórico, esta tendría la capacidad de aprender y razonar, un gran sentido de adaptación a nuevas situaciones, así como la posesión y comprensión de otros estados mentales.

IA generativa

La inteligencia artificial generativa o gen AI es un sistema de IA capaz de generar contenido original, ya sea texto, audio, imagen, código, etc., el cual utiliza modelos de aprendizaje automático (modelos de aprendizaje profundo), para entender patrones y posteriormente generar nuevos datos.

Modelo de lenguaje de gran tamaño

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) son sistemas entrenados con grandes cantidades de datos que pueden generar contenido en lenguaje natural. Un ejemplo muy claro de esta tecnología es ChatGPT, Gemini, Google Translate, etcétera.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) ( Natural Language Processing (NLP) en inglés) es un área de la IA y la lingüística computacional que estudia la interacción de los sistemas con el lenguaje humano.

El PNL se utiliza para que los sistemas puedan reconocer y entender el lenguaje humano para realizar infinidad de tareas, tales como: procesos de traducción, reconocer y responder a los comandos de voz (asistentes virtuales como Alexa), entre otros.

Instrucción o conjunto de instrucciones ( input) que se le da a un sistema de IA para que genere una respuesta.

Red neuronal

También se les conoce como redes neuronales artificiales (ANN) o redes neuronales simuladas (SNN). Es un modelo de aprendizaje automático ( machine learning) inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales, aunque complejas, imitan el funcionamiento de las neuronas. Por ende, requieren de entrenamiento con datos para funcionar correctamente, en términos de aprendizaje y mejoramiento de su precisión.

Las neuronas artificiales se organizan en capas para formar una red. Existen tres tipos de capas: de entrada ( input), ocultas (procesamiento) y de salida ( output).

Sesgo

Son los errores sistémicos y repetibles en un algoritmo que producen prejuicios o inclinaciones, resultando en discriminación, por lo que para ciertos grupos será más favorable que para otro.

Los sesgos pueden producirse cuando no hay diversidad en los datos, así como por la falta de evaluación y monitoreo, y la carencia de transparencia para saber cómo el sistema toma decisiones para detectarlos.

Sistema inteligente de tutoría

También conocido como Intelligent Tutoring Systems (ITS), es un programa de IA que simula ser un tutor/profesor que brinda una experiencia personalizada.

Puede ser usado para varios escenarios en educación: monitoreo, asesoría, retroalimentación y simulaciones de entornos de aprendizaje.

Visión computacional

La visión computacional o ( computer vision en inglés) es un campo de la inteligencia artificial que le permite a los sistemas analizar el contenido visual, con el objetivo de que puedan tomar decisiones o hacer recomendaciones basadas en esos contenidos.

La inteligencia artificial es un campo emergente y volátil, por lo que algunos de los términos podrán sufrir modificaciones a lo largo del tiempo. Sin embargo, esta es una guía útil, hasta el momento, de la terminología clave que le permitirá al docente identificar y comprender más sobre esta tecnología en el campo educativo.

Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0

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Glosario de Inteligencia Artificial (IA) para la educación

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Conoce algunos de los términos de IA utilizados en educación que te permitirán profundizar y actualizar tus conocimientos en el área.

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Por muito tempo, pensou-se que a inteligência artificial (IA) era um mito, um produto da ficção científica que nunca se tornaria realidade.

A ideia era de que máquinas jamais poderiam ter características que lembrassem a inteligência, uma qualidade exclusivamente humana.

Entendia-se como duas coisas distintas: o cérebro humano - analítico, criativo e emocional e os equipamentos desenvolvidos por ele.

As primeiras revoluções industriais criaram equipamentos que substituíram a mão de obra braçal, realizando com maior eficiência e menor custo o trabalho de muitos homens.

Hoje, muita coisa mudou e já se sabe que o potencial das máquinas é bem maior.

Tanto é assim que há argumentos a favor da inteligência artificial.

Em vários casos, ela já está sendo empregada em tarefas antes vistas como "intelectuais".

Isso quer dizer que esses dispositivos possuem um intelecto? Não exatamente, pois, apesar de a comparação ser válida, a "inteligência" das máquinas é bem diferente da nossa.

Seja como for, o importante é que atualmente todo mundo já reconhece que a inteligência artificial é uma realidade.

O que deve ser feito é ampliar o entendimento de seus mecanismos e a compreensão quanto às possibilidades que ela proporciona.

É um desafio sobretudo para empresários e gestores, que estão sempre em busca de maior produtividade em todos os setores.

Neste artigo, vamos falar sobre o conceito e explicar como funciona e apresentar as vantagens e desvantagens da inteligência artificial.

Você também vai conhecer exemplos e conhecer formas e modelos para fazer dela uma oportunidade.

Confira os tópicos que vamos abordar:

O que é inteligência artificial?

Como funciona a inteligência artificial?

Qual é o objetivo da inteligência artificial?

A história da inteligência artificial no mundo

Diferentes tipos de tecnologias e abordagens da inteligência artificial
O que é uma rede neural?

Tipos de inteligência artificial

Exemplos de aplicação da inteligência artificial

O que é big data?
Big data e inteligência artificial

O que é análise preditiva?
Análise preditiva e inteligência artificial

O que é internet das coisas?
Internet das coisas e inteligência artificial

Mitos e verdades sobre inteligência artificial

Quais são os desafios de usar inteligência artificial?

Vantagens e desvantagens da inteligência artificial

Qual é a importância da inteligência artificial?

Inteligência artificial nas empresas

Qual é a aplicação da IA na rotina das organizações?

Qual é o impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho

Por que a IA tem se tornado tão estratégica e quais são seus riscos?

Como definir uma estratégia de utilização para a inteligência artificial?

Como utilizar a inteligência artificial na sua empresa?

O futuro da inteligência artificial.

Siga a leitura para entender o conceito e conferir exemplos de inteligência artificial no dia a dia!

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de uma maneira que lembra o pensamento humano.

Isso implica em perceber variáveis, tomar decisões e resolver problemas.

Enfim, operar em uma lógica que remete ao raciocínio.

"Artificial", segundo o dicionário Michaelis, é algo que foi "produzido por arte ou indústria do homem e não por causas naturais".

Já inteligência é a "faculdade de entender, pensar, raciocinar e interpretar ".

Ou o "conjunto de funções mentais que facilitam o entendimento das coisas e dos fatos".

No mesmo dicionário, há duas definições da Psicologia para a palavra "inteligência":

Habilidade de aproveitar a eficácia de uma situação e utilizá-la na prática de outra atividade

Capacidade de resolver situações novas com rapidez e êxito, adaptando-se a elas por meio do conhecimento adquirido.

Mesmo essas duas últimas definições fazem sentido quando falamos em inteligência artificial, com a vertente chamada de machine learning (aprendizado de máquina).

Enfim, a IA é desenvolvida para que os dispositivos criados pelo homem possam desempenhar determinadas funções sem a interferência humana.

E quais são essas funções?

A cada dia que passa, a resposta a essa pergunta é maior.

Tentaremos responder mais adiante, dando exemplos de aplicações da inteligência artificial.

Como funciona a inteligência artificial?

Você já deve ter ouvido falar muitas vezes em hardware e software, certo?

Mas você sabe o que esses termos significam?

Enquanto o hardware é a parte física de uma máquina, o software é a parte lógica - ou o "cérebro".

Onde você diria, portanto, que está a inteligência artificial?

No software, é claro.

Por isso, se você quiser saber como um carro pode andar sozinho, por exemplo, esqueça o hardware, pois o segredo está no programa que orienta seus movimentos.

Portanto, não é possível explicar como funciona a inteligência artificial sem falar na ciência da computação.

Essa ciência estuda técnicas e métodos de processamento de dados, e o desenvolvimento de algoritmos é uma questão central nela.

Os algoritmos são uma sequência de instruções que orientam o funcionamento de um software - que, por sua vez, pode resultar em movimentos de um hardware.

E a inteligência artificial, onde entra nisso?

Na sua origem, o algoritmo é muito simples, como em uma receita de bolo.

Hoje, a lógica dos algoritmos é usada para criar regras extremamente complexas, para que possam resolver problemas sozinhos, mesmo quando há dois ou mais caminhos a seguir em uma tarefa.

Para isso, é necessário combinar algoritmos com dados.

Voltando ao exemplo do bolo, uma pessoa o retira do forno quando observa que ele está pronto ou após fazer o teste do garfo.

Uma máquina de fazer bolos com inteligência artificial poderia ter algum tipo de sensor que identificasse a textura do bolo.

O algoritmo trabalharia com duas hipóteses e uma resposta para cada uma:

1. Se a textura ainda não for a ideal, o bolo segue no forno

2. Quando o bolo estiver pronto, é retirado e o forno desligado.

Claro que esse é um exemplo muito primário diante de todas as possibilidades.

Há máquinas que realizam tarefas muitas vezes mais complexas, resolvendo problemas com milhares de variáveis, em vez de apenas uma.

Mas elas vão sempre funcionar dessa maneira: a partir de uma programação prévia, um código que considera essas variáveis, processa os dados e determina o que fazer em cada situação.

Qual é o objetivo da inteligência artificial?

Como a IA é um tipo de tecnologia que habilita máquinas e dispositivos eletrônicos a emular o pensamento humano, fica a questão: aonde queremos chegar com isso?

Uma das possíveis pistas para encontrar essa resposta está em um artigo da Accenture sobre Inteligência Artificial (em inglês).

Ele nos traz uma definição interessante e reveladora sobre o que podemos esperar: "a definição de inteligência artificial que cada um faz é diferente talvez porque a IA não é apenas uma coisa".

Ou seja, apontar um único objetivo seria reduzir demais o seu tamanho e papel.

Uma outra perspectiva que sugere a infinidade de propósitos da IA é dada pelo pesquisador John McCarthy (conteúdo em inglês), do departamento de Ciências da Computação de Stanford.

Segundo ele, "a inteligência artificial está relacionada ao uso de computadores para entender a inteligência humana, não limitada a métodos biologicamente observáveis ".

Portanto, não existe apenas um objetivo ao desenvolver a IA, mas uma soma de propósitos que levaram o ser humano a emular sua própria inteligência em computadores.

E isso nos ajuda a entender a importância da inteligência artificial, sobre a qual falaremos mais à frente ao abordar a tecnologia envolvida.

A história da inteligência artificial no mundo

No século 20, Alan Turing conduziu experimentos que revolucionaram o mundo.

Durante a Segunda Guerra Mundial, em 1940, o matemático britânico desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerados por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma.

Dez anos depois, apresentou ao mundo o Teste de Turing, também conhecido como Jogo da Imitação, criado para verificar se o computador é capaz de imitar o pensamento humano.

Seu grande trabalho foi a Máquina de Turing, que guardava informações em uma fita, de acordo com uma série de regras - os primeiros algoritmos.

Por essas e outras, Turing é considerado o pai da computação.

A partir daí, o desenvolvimento da IA passou a avançar junto com a evolução dos computadores.

Durante as décadas de 1950 e 1960, os pesquisadores começaram a desenvolver programas de computador que visavam imitar o pensamento humano, com abordagens como a lógica simbólica.

Depois de alguns anos de estagnação, conhecidos como "o inverno da IA", a inteligência artificial voltou a ganhar impulso a partir da década de 1980, com o surgimento de novos algoritmos e abordagens.

Foi nessa época, por exemplo, que surgiu o campo da IA conhecido como "aprendizado profundo" (deep learning).

Na década de 1990, a internet e o aumento da capacidade de processamento computacional impulsionaram ainda mais o crescimento da IA.

Os sistemas começaram a ser usados em várias aplicações práticas, como reconhecimento de fala, tradução automática e diagnóstico médico.

Na última década, vimos avanços notáveis em várias áreas, como os veículos autônomos, o reconhecimento facial, detecção de objetos em imagens, recomendação de conteúdo e muito mais.

Diferentes tipos de tecnologias e abordagens da inteligência artificial

Cada pesquisador tem sua própria forma de entender os desafios e oportunidades da área.

Geralmente, eles se dividem em duas abordagens distintas: IA simbólica e IA conexionista.

Na inteligência artificial simbólica, os mecanismos efetuam transformações utilizando símbolos, letras, números ou palavras.

Simulam, portanto, o raciocínio lógico por trás das linguagens com as quais os seres humanos se comunicam uns com os outros.

Já a abordagem da IA conexionista se inspira no funcionamento de nossos neurônios, simulando, portanto, os mecanismos do cérebro humano.

Um exemplo de tecnologia da abordagem conexionista é o deep learning, a capacidade que uma máquina tem de adquirir aprendizado profundo, imitando a rede neural do cérebro.

Alguns ainda falam em uma terceira abordagem, da IA evolucionária, que utiliza algoritmos inspirados na evolução natural.

Ou seja, a simulação de conceitos como ambiente, fenótipo, genótipo, perpetuação, seleção e morte em ambientes artificiais.

O que é uma rede neural?

Partindo da premissa de que o funcionamento da inteligência artificial é similar ao nosso próprio raciocínio, surgiu o conceito de rede neural.

Trata-se de um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano, capaz de processar informações por meio de um conjunto interconectado de unidades de processamento chamadas de "neurônios artificiais" ou "nós".

Esses neurônios estão organizados em camadas, e cada neurônio está conectado a outros neurônios em camadas subsequentes por meio das chamadas conexões ponderadas.

Cada conexão entre neurônios tem um peso associado, que determina a força da influência que um neurônio exerce sobre o outro.

Esses pesos são ajustados durante o treinamento da rede neural, em que ela aprende a mapear um conjunto de entradas para um conjunto de saídas desejadas.

O processamento em uma rede neural ocorre através da propagação dos sinais de entrada pela rede, de camada em camada, até que os sinais alcancem a camada de saída.

Conforme os sinais se propagam, eles são ponderados pelos pesos das conexões e passam por funções de ativação dos neurônios, que determinam se o neurônio deve ser ativado ou não.

A capacidade de uma rede neural em aprender e se adaptar a partir de dados é conhecida como "aprendizado de máquina" ou "aprendizado de rede neural".

Durante o treinamento, os pesos das conexões são ajustados com base em algoritmos de otimização, que buscam minimizar a diferença entre as saídas produzidas pela rede e as saídas desejadas.

Com o avanço da tecnologia e o aumento do poder computacional, as redes neurais têm se mostrado extremamente eficazes em diversas aplicações, impulsionando o campo da inteligência artificial e o desenvolvimento de soluções inovadoras em diversas áreas.

Tipos de inteligência artificial

À medida que o conceito de inteligência artificial passou a ser mais difundido, novos estudiosos passaram a se debruçar sobre ele.

Assim, surgiram também perspectivas diferentes.

Uma dessas contribuições foi a diferenciação entre dois tipos de IA, a forte e a fraca, que detalhamos abaixo:

Inteligência Artificial Forte

Também conhecida como autoconsciente, a Inteligência Artificial Forte é aquela que emula o raciocínio humano com tamanha perfeição que é capaz de resolver situações de maneira mais rápida e assertiva que uma pessoa.

Não à toa, é um tema bastante polêmico, pois muitos entendem se tratar de uma tecnologia que chega para ser uma alternativa à mão de obra mais qualificada das empresas.

Outros dilemas éticos cercam esse assunto, lembrando filmes de ficção, como " Eu, Robô ".

Exemplos de Inteligência Artificial Forte são aqueles que se valem das técnicas de machine learning e de deep learning.

Inteligência Artificial Fraca

Já a Inteligência Artificial Fraca, como o nome já sugere, não possui esse poder tão grande de imitar cognitivamente o raciocínio humano.

Na prática, ela pode colaborar no processamento de um grande volume de informações e até criar relatórios, mas sem a autoconsciência do tipo anterior.

A grande questão é que uma IA fraca pode se desenvolver e chegar ao estágio de forte, ainda que a maioria dos avanços esteja na primeira classificação.

Dentro dos campos da Inteligência Artificial Fraca está o Processamento da Linguagem Natural.

Nesse caso, as máquinas utilizam softwares e algoritmos criados para finalidades específicas, como simular uma conversa humana.

Atualmente, boa parte dos avanços considerados relevantes para a área têm sido feitos no campo da Inteligência Artificial Fraca, com poucos progressos acontecendo na IA Forte.

Exemplos de aplicação da inteligência artificial

A inteligência artificial não é mais coisa do futuro, ela já é aplicada em vários segmentos da economia.

Veja algumas aplicações práticas da IA:

Indústria

A automação é uma palavra de ordem da indústria há muitas décadas.

E as máquinas não param de ficar mais inteligentes.

Com a IA, há equipamentos que fabricam e conferem os produtos sem precisar da operação de um humano.

Isso é só o começo, pois estão sendo desenvolvidas máquinas que também criam e executam novos projetos por conta própria, ou seja, fazem um trabalho criativo e não têm limitações para seu uso.

GPS

As rotas sugeridas pelo aplicativo Waze podem até levar a passar por lugares perigosos, mas as pessoas continuam utilizando porque ele realmente indica o caminho mais rápido.

Isso acontece porque o programa usa a inteligência artificial para interpretar dados fornecidos automaticamente por outros usuários sobre o tráfego nas vias.

Carros autônomos

Uber, Google e Tesla são algumas das empresas que desenvolvem carros autônomos, que não precisam de motorista para guiá-los.

A inovação é possível graças a uma combinação de várias tecnologias e sensores que fornecem dados para os algoritmos orientarem o movimento dos automóveis.

Atendimento ao usuário

Chatbots e sistemas com processamento de linguagem natural estão ficando cada vez mais inteligentes para substituir atendentes humanos e ficar à disposição de usuários com dúvidas 24 horas por dia.

Varejo online

Algoritmos de lojas virtuais reconhecem padrões de compras de usuários para apresentar a eles ofertas de acordo com suas preferências.

Neste formato, a Amazon criou a Amazon Go, loja de varejo que não conta com estoquista e check-out, por exemplo.

Jornalismo

Com acesso a diversas bases de dados, há programas capazes de escrever matérias jornalísticas informativas de um jeito que torna difícil para o leitor distingui-las de textos escritos por humanos.

Bancos

Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.

Direito

Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos contarão com robôs para realizar boa parte do que um advogado faz de forma mais rápida, precisa, direta e acessível do ponto de vista econômico.

Saúde

Na saúde, temos um exemplo bem recente, que é o uso de máquinas inteligentes para ajudar no combate à pandemia da Covid-19.

A IA colaborou com a identificação de focos de contaminação e infectados, no auxílio às autoridades para gerenciar chamados e para sanar dúvidas da população, além do combate às notícias falsas.

Antes, a tecnologia já estava cooperando com o diagnóstico precoce de doenças, como o Alzheimer e o Mal de Parkinson.

Também ajudava na leitura de exames, identificando alterações em tomografias computadorizadas, por exemplo.

Por isso, vem da saúde alguns dos principais argumentos a favor da inteligência artificial.

Redes sociais e aplicativos

Reconhecimento de fotos, identificação de objetos e situações, reprodução temática de vídeos, tradução simultânea e remoção automática de conteúdo inapropriado são algumas das contribuições da IA para redes sociais e outros aplicativos.

Fora isso, os algoritmos conseguem personalizar o feed de postagens e notícias, sugerir amizades conforme a rede de contatos, apresentar recursos de realidade aumentada e sincronizar conteúdos de forma instantânea.

Entretenimento

O entretenimento é uma das áreas que mais tem se beneficiado da IA.

Um dos exemplos mais cotidianos é o sistema de recomendação personalizada em serviços de streaming, garantindo uma melhor experiência na plataforma.

No entanto, não paramos por aí.

Os games e eSports estão cada vez mais imersivos.

Acessórios de realidade virtual oferecem uma percepção de que a pessoa está, de fato, realizando as ações do personagem da tela.

Manutenção preditiva

Antecipar problemas é uma bela maneira de evitar dores de cabeça no futuro.

E é exatamente isso que a IA tem feito ao colaborar com a manutenção preditiva.

Ao avaliar informações preliminares de maquinários e produtos, ela evita que reparos desnecessários sejam feitos e que eventuais erros parem uma empresa inteira.

O que é Big Data?

Big Data é o termo usado para se referir à nossa realidade tecnológica atual, em que uma imensa quantidade de dados é produzida e armazenada diariamente.

A partir dessa abundância de informação, há sistemas criados para organizar, analisar e interpretar (ou seja, processar) os dados, que são gerados por múltiplas fontes.

Lembra quando falamos que os algoritmos da inteligência artificial precisavam de determinadas informações para a tomada de decisão?

Pois essas informações estão disponíveis na era do big data.

Por exemplo, quando você acessa a página de um produto em uma loja virtual, os dados sobre o seu acesso (quanto tempo permaneceu na página, por onde a acessou, qual foi sua próxima ação etc.) ficam armazenados.

Essas informações podem motivar um algoritmo a orientar a exibição de ofertas de produtos mais adequados à sua consulta e relacionados com aquele que você visualizou.

Big Data e inteligência artificial

O artigo "Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research" destaca o caráter orientado por dados de toda AI.

Por isso, os autores ressaltam a necessidade de desenvolver o machine learning, de modo que as máquinas tenham uma capacidade contínua de aprendizado e não dependam apenas dos dados armazenados para apresentar respostas.

É nesse ponto que Big Data e inteligência artificial estão intrinsecamente conectados, já que essa é uma relação fundamental para impulsionar avanços em ambas as áreas.

O Big Data fornece grandes quantidades e variedades de dados, provenientes de várias fontes, como redes sociais, sensores e transações online.

Esses dados são essenciais para treinar e alimentar os modelos de inteligência artificial, permitindo que eles aprendam padrões complexos e façam previsões.

A combinação de Big Data e IA possibilita a análise de grandes conjuntos de dados, bem como a extração de informações relevantes e geração de insights.

Dessa forma, é justo dizer que, sem Big Data, não haveria IA, e sem IA, a tecnologia de armazenamento e tratamento de dados em massa não se desenvolveria tão rápido.

O que é análise preditiva?

Análise preditiva é a capacidade de identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning.

A partir do big data, portanto, há programas capazes de fazer esse tipo de análise, identificando tendências, prevendo comportamentos e ajudando a entender melhor as necessidades atuais e futuras dos clientes.

E, claro, qualificar a tomada de decisão em máquinas, equipamentos e softwares diversos, levando a inteligência artificial a um novo patamar.

Análise preditiva e inteligência artificial

Como disciplina, a análise preditiva utiliza técnicas estatísticas e matemáticas para extrair padrões e tendências de conjuntos de dados históricos, a fim de fazer previsões.

Por isso, ela está relacionada com a IA, uma vez que ambas desempenham papéis fundamentais no processamento e na interpretação de dados.

De certa forma, a análise preditiva pode ser considerada um ramo da inteligência artificial, pois se baseia em algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos preditivos a partir de dados históricos.

Essa é uma via de mão dupla, em que a evolução de uma área se reflete na outra.

Pela aplicação de técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de otimização, a análise preditiva pode ser aprimorada e automatizada.

Os modelos de IA são treinados com dados históricos para aprender padrões e relações complexas entre variáveis.

A partir disso, a análise preditiva se beneficia da inteligência artificial ao utilizar seus algoritmos e capacidade de aprendizado para aprimorar a precisão das previsões.

Em contrapartida, a IA se beneficia da análise preditiva ao fornecer uma aplicação prática para seus modelos e técnicas.

O que é internet das coisas?

Não faz muito tempo que a única maneira que tínhamos para experimentar a magia dos algoritmos da ciência da computação e a internet era operando um computador.

Hoje, não.

Há uma série de hardwares que funcionam conectados à internet, como a smart TV que permite assistir conteúdos no streaming, o smartwatch que mede os batimentos cardíacos durante um exercício e envia os dados para um aplicativo, etc.

Isso é Internet das Coisas (IoT): a conexão entre aparelhos físicos e a rede mundial de computadores.

Boa parte desses aparelhos usa, mesmo que em pequena escala, a inteligência artificial

A Netflix, por exemplo, sugere filmes e séries ao usuário com base no que ele assistiu anteriormente.

Internet das Coisas e inteligência artificial

Como destaca uma pesquisa publicada na revista IEEE Xplore sobre Internet das Coisas (IoT) e inteligência artificial, "os serviços inteligentes de gerenciamento autônomo são fundamentais para a integração entre os serviços de IoT".

Afinal, a IoT gera grandes volumes de dados em tempo real a partir de dispositivos conectados, e a IA fornece as ferramentas e técnicas para analisá-los e interpretá-los.

Além disso, a combinação de IoT e IA possibilita que dispositivos conectados tomem decisões autônomas com base nos dados coletados e analisados.

Assim aconteceria, por exemplo, com os sensores em uma fábrica ao detectar falhas em equipamentos, acionando automaticamente a manutenção.

A IA também permite que os dispositivos IoT aprendam com os dados coletados, melhorando seu desempenho ao longo do tempo.

Seria o caso de um termostato inteligente capaz de aprender os padrões de temperatura preferidos de um usuário, ajustando o ambiente para maior conforto e eficiência energética.

Mitos e verdades sobre inteligência artificial

Os exemplos de inteligência artificial no dia a dia já são tantos que às vezes fica até difícil distinguir realidade de ficção.

Um dos mitos mais propagados nesse sentido é o de que a IA vai se desenvolver a tal ponto que chegará o dia em que vai se rebelar contra a humanidade.

Há pesquisadores que apontam para um futuro em que as máquinas poderão tomar o controle sobre sua própria programação, no melhor estilo "Exterminador do Futuro".

Nesse sentido, vale destacar uma apresentação ao comitê britânico de Ciência e Tecnologia " Science and Technology Select Committee " (em inglês) em que Michael Osborne, professor de aprendizado de máquina na Universidade de Oxford, recebe vários questionamentos.

Ele destaca, por exemplo, que o desenvolvimento de IA foi englobado pela corrida armamentista, na qual as potências globais competem pela última palavra no assunto.

Por outro lado, há quem diga que ela funciona melhor do que o cérebro humano, quando na verdade isso está longe de acontecer.

Outro mito, este com uma base mais sólida, é o de que a IA vai acabar com os empregos.

Como destaca uma matéria na revista Exame, é verdade que muitos empregos serão extintos pela automação com IA agregada.

Por outro lado, a mesma matéria destaca que a IA deve fazer com que surjam novos empregos, contrabalançando de certa forma as perdas que deve causar.

Quais são os desafios de usar inteligência artificial?

Que a inteligência artificial está ganhando espaço dentro das rotinas produtivas não resta dúvidas.

Isso não significa que não haja desafios em sua implementação.

Listamos alguns dos principais entraves para um uso mais massivo da IA nas empresas:

Ausência de mão de obra qualificada

A falta de capacitação ainda é um problema em muitas empresas e regiões.

Aos poucos, porém, essa realidade está mudando, com a entrada de profissionais com as competências técnicas necessárias para dominar a tecnologia e usar a IA da melhor maneira.

Investimento deficitário

Uma empresa só vai investir em algo se ela tiver a confiança de que se trata de um ativo que pode trazer benefícios de forma segura e comprovada.

No entanto, a ausência de estudos personalizados à realidade do negócio acaba afastando a IA de muitas organizações.

Isso sem falar do tópico anterior: por que financiar tecnologias de inteligência artificial, se não há capital humano capacitado para fazer essa gestão?

Dificuldades na integração de processos

Incluir a IA na rotina de uma empresa exige uma transformação digital, que, por sua vez, passa pela integração de diferentes processos.

Muitas vezes, as organizações não estão preparadas para essa mudança disruptiva ou não contam com a estrutura ideal para dar esse passe adiante.

Incertezas éticas e legais

Os debates a respeito dos limites legais e éticos da IA são mais um desafio para a implementação dessas tecnologias.

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), por exemplo, é um texto que trata da privacidade dos usuários, o que impacta diretamente na ação da inteligência artificial.

Vantagens e desvantagens da inteligência artificial

Depois de tudo que vimos até aqui, vamos detalhar mais as vantagens e desvantagens da inteligência artificial em segmentos estratégicos.

Vantagens da inteligência artificial

Automação: a automatização libera os seres humanos para se concentrarem em atividades mais complexas e criativas

Eficiência: ao realizar tarefas com velocidade e precisão superiores aos seres humanos, a IA pode levar a melhorias na eficiência e produtividade

Tomada de decisão aprimorada: algoritmos de IA podem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem ajudar na tomada de decisão.

Desvantagens da inteligência artificial

Viés e discriminação: alguns algoritmos de IA podem refletir preconceitos e discriminações presentes nos dados utilizados para treiná-los

Privacidade e segurança: a coleta e o processamento de grandes quantidades de dados para a IA pode levantar preocupações sobre privacidade e segurança digital

Dependência de dados: a falta de dados adequados ou dados enviesados pode afetar a precisão e confiabilidade dos sistemas de IA.

Qual é a importância da inteligência artificial?

Um dos exemplos de inteligência artificial no dia a dia são ferramentas como Alexa e Siri, que usam comandos de voz para dar respostas.

Fora as IAs conversacionais, como o Chat GPT e o Bard.

Esses são apenas alguns dos tantos exemplos que ilustram a importância da inteligência artificial e que apontam para um futuro em que não viveremos mais sem ela.

Será como o telefone, a TV e a internet, que depois da sua massificação, nunca mais deixaram de evoluir e de fazer parte do nosso cotidiano.

Inteligência artificial nas empresas

Claro que sempre haverá nichos de mercado com consumidores que fazem questão de adquirir produtos e serviços artesanais, feitos com todo o carinho que só um humano pode oferecer.

Mesmo assim, é seguro dizer que a IA veio para ficar e tomará conta de cada vez mais processos em empresas de todos os setores.

Quem tiver êxito no uso dessa tecnologia poderá produzir mais e diminuir seus custos, ganhando uma vantagem competitiva imensa.

Todo gestor precisa estar atento a essas novidades tecnológicas e planejar o futuro de sua empresa.

Adquirir ou desenvolver tecnologia?

Como obter recursos humanos capazes de lidar com a IA?

Esses são apenas alguns dos desafios que se apresentam.

Para obter um panorama maior sobre a aplicação desses conceitos no mundo empresarial, inscreva-se no curso de extensão Análise de Big Data via Machine Learning e Inteligência Artificial da FIA (Fundação Instituto de Administração).

São 76 horas de aprendizado intenso sobre esses conceitos, que tornam a tomada de decisões de qualquer profissional muito mais qualificada.

Qual é a aplicação da IA na rotina das organizações?

Engana-se quem pensa que o uso da IA é restrito para alguns determinados setores.

Listamos agora quatro áreas que podem ser impactadas positivamente com a aplicação da inteligência artificial em suas rotinas produtivas:

Financeiro

O primeiro aspecto a se beneficiar da IA é o financeiro.

Afinal, graças aos dados processados pela inteligência artificial, é possível ter um embasamento maior na hora de fazer escolhas e definir prioridades orçamentárias, por exemplo.

Cálculos automatizados também ajudam a estimar o melhor Retorno Sobre o Investimento (ROI).

Há ainda todas as vantagens voltadas à desburocratização, como a possibilidade de realizar operações econômicas de grande escala fora do horário comercial.

Recursos Humanos (RH)

Por falar em desburocratização, os gestores de recursos humanos não precisam mais calcular horas extras, férias e demais direitos trabalhistas, muito menos se preocupam em fiscalizar cartão ponto.

Afinal, com a IA, tudo isso pode ser feito de forma automática.

Os processos seletivos também tendem a ser mais eficientes, já que os recrutadores podem recorrer a bancos de dados e usar filtros para escolher candidatos que se encaixam aos perfis das vagas.

Com uma gestão mais assertiva das informações, a própria recolocação profissional interna é favorecida.

Afinal, a inteligência artificial pode assumir as funções mecânicas, enquanto os colaboradores focam em tarefas mais criativas.

Marketing

De todas as áreas empresariais, o marketing talvez seja a que mais teve vantagens com a massificação da IA.

O setor teve ganhos em todas as pontas.

Começando pelo mapeamento e antecipação de tendências e oportunidades, passando pela análise do comportamento e das ferramentas de atendimento ao público, até a segmentação de perfis e a recomendação de produtos com base nos hábitos e nos históricos dos clientes.

Esses benefícios são práticos e os números comprovam isso.

Segundo um levantamento da Salesforce (em inglês), o impacto da inteligência artificial em tarefas de Customer Relationship Management (CRM) pode ampliar os lucros das empresas em até US$ 1,1 trilhão.Operações ou produção

Parte integrante da chamada Indústria 4.0, junto com a Internet das Coisas (IoT) e outras tecnologias, a inteligência artificial chega para tornar as rotinas operacionais e produtivas mais práticas e dinâmicas.

Além do exemplo trazido anteriormente sobre manutenção preditiva, que possibilita analisar dados de qualquer sistema, seja ele virtual ou físico, a IA pode ser útil na melhora nas simulações e no monitoramento de robôs.

Qual é o impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho?

Sim, é verdade que a inteligência artificial deverá ceifar empregos nos próximos anos, como vimos anteriormente.

Por outro lado, ela também deverá criar funções novas, para as quais quem se preparar antes sairá em vantagem.

Então, o melhor a se fazer é aceitar a nova realidade, ajustando-se para atuar em um mercado cada vez mais dinâmico e dominado pela tecnologia digital e quântica.

E principalmente, ficar de olho nas profissões do futuro.

Por que a IA tem se tornado tão estratégica e quais são seus riscos?

Ao longo de todo este artigo, ressaltamos que a inteligência artificial pode trazer inúmeros benefícios às organizações, mas também que se trata de uma transformação que exige preparação.

Não é de uma hora para outra que uma empresa vai começar a enxugar sua equipe de profissionais e substituir o seu capital humano por computadores.

Até porque quem opera essas máquinas são pessoas.

Ou seja, uma simples mudança não é o melhor caminho.

A saída aqui é investir em capacitação intelectual e retenção de talentos para que se construa uma relação saudável entre as partes.

Talvez, a palavra-chave seja adaptabilidade.

É preciso se adaptar ao novo para, assim, desfrutar de todas as vantagens que ele tem a oferecer.

No caso da IA, são ganhos como otimização da produção, redução de custos e integração de processos.

Muitas empresas já se deram conta da necessidade de acompanhar a transformação digital e começaram a investir pesado em inteligência artificial.

Segundo um estudo da PWC, 54% dos gestores revelaram ter feito investimentos importantes em IA nos últimos anos, acreditando que a iniciativa vai render frutos logo mais à frente.

Como definir uma estratégia de utilização para a inteligência artificial?

Já que preparar o terreno para a implementação da IA é tão importante, montamos um passo a passo que pode ser muito útil para você ter sucesso no processo de transformação digital da sua empresa.

Confira:

Estabelecer objetivos e realizar um bom planejamento

Tudo começa com a definição de metas e questionamentos de como a IA pode ajudar a sua empresa a conquistar esses objetivos.

Procure fazer perguntas bem práticas, como:

Se a meta é aumentar a produtividade, de que forma a IA pode ser útil?

Na falta de suporte e interação com os clientes, que benefícios a implementação da IA pode trazer?

A ideia é utilizar a IA para corrigir defeitos operacionais ou desenvolver novos produtos?

Sempre existe a chance de você ter a ideia de utilizar a inteligência artificial para múltiplos focos, o que não é proibido, mas pode atrasar a sua implementação.

Coletar um grande volume de dados

Os dados são a principal garantia de sucesso da implementação da IA na sua empresa.

Afinal, são eles que vão permitir que a plataforma se integre de forma segura e confiável aos demais softwares do negócio e os fluxos de trabalho.

Existem várias maneiras de coletar um grande volume de informações - todas exigem tempo e determinação, mas são imprescindíveis.

Você pode optar pelas ferramentas de uso interno como ERP e CRM ou investir no Big Data Analytics e na própria IoT.

Seja qual for a sua escolha, o cuidado tem que estar na compatibilidade.

A solução precisa ser compatível com a IA para que haja uma captura correta dos dados.

Adotar uma solução de IA eficiente

Existem diversos tipos de soluções de IA no mercado.

Certamente, uma delas é indicada para o seu objetivo.

A busca pela eficiência deve ser a sua principal obsessão aqui.

Além disso, procure fornecedores experientes, que já tenham um certo nome no mercado, para dar esse primeiro passo em busca de rotinas automatizadas e fluxos de trabalhos organizados.

Como utilizar a inteligência artificial na sua empresa?

A lista de possíveis usos da inteligência artificial nos negócios é extensa.

Para ficar apenas nos mais relevantes, destacamos 10 possibilidades:

1. Análise de dados para insights de negócios

2. Automação de processos e execução de tarefas repetitivas

3. Personalização de produtos e serviços

4. Atendimento ao cliente automatizado

5. Otimização da cadeia de suprimentos

6. Previsão de demanda e estoque

7. Detecção de fraudes e segurança cibernética

8. Análise de sentimentos e feedback dos clientes

9. Recrutamento e seleção de talentos

10. Assistente virtual para suporte interno e externo.

O futuro da inteligência artificial

A inteligência artificial já é uma realidade, e a tendência é que no futuro ela se faça ainda mais presente nas nossas rotinas.

Os próximos anos apontam para um aumento significativo na automação de tarefas, com avanços na personalização de serviços e progressos em áreas como saúde, transporte e sustentabilidade.

No entanto, questões éticas, privacidade e regulação adequada serão desafios cruciais a serem enfrentados para garantir um uso responsável da IA.

A propósito, esses são tópicos que já debatemos por aqui, em um conteúdo sobre o Marco Legal da Inteligência Artificial.

Conclusão

Agora que você já conhece melhor o universo da inteligência artificial, enxerga nessa tecnologia uma ameaça ou uma oportunidade?

Caso enxergue uma ameaça, já está em desvantagem frente a outros gestores que já buscam aplicar a inteligência dos algoritmos a seu favor.

O mais inteligente é aceitar que a tecnologia está avançando para a criação de máquinas ainda mais inteligentes.

Com o tempo que será poupado em atividades que não vão mais necessitar do trabalho humano, o caminho fica aberto para atuações mais estratégicas por parte de profissionais de qualquer área.

Então, além de entender bem os preceitos básicos da tecnologia, prepare-se para pensar e agir de forma diferente, de um jeito que máquina nenhuma poderá imitar.

Quer saber mais sobre inteligência artificial?

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Inteligência Artificial: o que é, como funciona e exemplos - FIA

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Inteligência artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de uma maneira que lembra o pensamento humano. Entenda aqui como funciona!

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Autores

Daiane de Lourdes Alves Universidade do Estado de Mato Grosso, MT, Brasil

Aline Esprendor Must University, Estados Unidos

Ana Carolina Rodrigues da Luz Eccel Must University, Estados Unidos

Átila de Souza Universidade da Integração das Américas, Asunción, Paraguay

Daniela Paula de Lima Nunes Malta Universidade Federal de Pernambuco, Recife, PE, Brasil

DOI:
https://doi.org/10.46550/ilustracao.v5i7.346

Resumo

O presente artigo aborda a crescente integração da Inteligência Artificial (IA) na educação inclusiva, enfatizando sua capacidade de personalizar o aprendizado e melhorar a acessibilidade educacional. A educação inclusiva visa integrar todos os alunos em um ambiente de aprendizado comum, promovendo igualdade de oportunidades, mas enfrenta desafios como falta de recursos e formação especializada para educadores. A IA surge como uma solução promissora, oferecendo tecnologias como aprendizagem adaptativa, reconhecimento de fala e tradução em tempo real, que adaptam o ensino às necessidades individuais dos alunos. Isso não só melhora a acessibilidade, mas também proporciona uma experiência de aprendizado mais personalizada e eficaz. A colaboração entre IA e supervisão humana é crucial para maximizar esses benefícios e abordar questões éticas, garantindo a segurança dos dados dos alunos. O papel dos educadores é fundamental na implementação da IA na educação inclusiva, incluindo adaptação de práticas pedagógicas, colaboração com especialistas e criação de um ambiente educacional inclusivo. Investimentos contínuos em desenvolvimento e formação de educadores são recomendados para otimizar o uso da IA e melhorar positivamente a educação inclusiva. IA apresenta um potencial revolucionário na educação inclusiva, oferecendo oportunidades para personalizar e enriquecer a experiência educacional. No entanto, sua implementação deve ser ética e responsável, com o engajamento ativo de todos os envolvidos no processo educacional para maximizar seus benefícios e mitigar desafios. A metodologia empregada foi a pesquisa bibliográfica de natureza qualitativa, fundamentada em estudos que abordam a temática da inclusão e IA.

Biografia do Autor

Daiane de Lourdes Alves, Universidade do Estado de Mato Grosso, MT, Brasil

Mestranda em Educação Inclusiva em Rede Nacional pela Universidade do Estado de Mato Grosso.

Aline Esprendor, Must University, Estados Unidos

Mestranda em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University.

Ana Carolina Rodrigues da Luz Eccel, Must University, Estados Unidos

Mestranda em Tecnologias Emergentes em Educação pela Must University.

Átila de Souza, Universidade da Integração das Américas, Asunción, Paraguay

Doutorando em Ciências da Educação na Universidade da Integração das Américas.

Daniela Paula de Lima Nunes Malta, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, PE, Brasil

Doutora em Letras pela Universidade Federal de Pernambuco.

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IMPACTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO INCLUSIVA

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Daiane de Lourdes Alves Universidade do Estado de Mato Grosso, MT, Brasil Aline Esprendor Must University, Estados Unidos Ana Carolina Rodrigues da Luz Eccel Must University, Estados Unidos Átila de Souza Universidade da Integração das Américas, Asunción, Paraguay Daniela Paula de Lima Nunes Malta Universidade Federal de Pernambuco, Recife, PE, Brasil https://doi.org/10.46550/ilustracao.v5i7.346 O presente artigo aborda a crescente integração da Inteligência Artificial (IA) na educação inclusiva, enfatizando sua capacidade de personalizar o aprendizado e melhorar a acessibilidade educacional.

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Guía sobre el uso educativo de la IA (INTEF).pdf