O campo de aplicação da Inteligência Artificial (IA) é cada vez maior e abrange inúmeras áreas relacionadas à interação humana, como a de marketing e negócios. Nesse sentido, os profissionais desses setores devem ter visão abrangente e em tempo real da jornada do cliente.

O principal motivo para isso é que, agora, as ações dos consumidores podem ser rastreadas, agregadas e registradas. Programas abertos permitem conexões com apenas um clique, integrando dispositivos e banco de dados. Plataformas de comunicação refinadas tornam possível entregar a informação certa, no momento certo e para a pessoa certa.

Com isso, a forma de fazer negócios precisa ser adaptada ao novo contexto, dominado por ferramentas e tecnologias relacionadas à ciência de dados. Uma das áreas mais estudadas é a Inteligência Artificial e o aprendizado em máquina, que incorporam os avanços tecnológicos ao setor industrial para obter os melhores resultados.

Neste artigo, você conhecerá mais sobre a Inteligência Artificial e suas aplicações no mercado. Aproveite a leitura e conheça, também, como estudar sobre esse assunto ainda na faculdade.

O que é Inteligência Artificial?

A IA permite que máquinas aprendam com vivências, adaptem-se a novos comandos e desempenhem tarefas como seres humanos. A maior parte das aplicações dessa tecnologia — de computadores especialistas em xadrez a carros autônomos — depende de processamento de linguagens e Deep Learning.

Com isso, os dispositivos podem ser treinados para executar tarefas específicas ao processar um grande volume de dados e reconhecer padrões nessas informações. Hoje, a Inteligência Artificial é possível graças à Computação em Nuvem e ao Big Data, que permitem a criação de máquinas cada vez mais inteligentes.

Histórico

O termo Inteligência Artificial foi lançado em 1956, mas só ficou popular depois dos crescentes volumes de dados disponíveis hoje. Melhorias no poder de armazenamento dos computadores e algoritmos avançados também permitiram que essa tecnologia se desenvolvesse.

As pesquisas iniciais no setor que ocorreram em 1950 averiguaram temas como métodos simbólicos e resolução de problemas. Durante a década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos manifestou interesse por esse tipo de tecnologia e iniciou os treinamentos computacionais para simular o raciocínio humano básico.

Um exemplo é o mapeamento de ruas realizado pela Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), nos anos 1970. Essa mesma agência criou assistentes pessoais inteligentes em 2003, muito antes de ferramentas como Cortana (Microsoft), Alexa (Amazon) ou Siri (Apple) serem nomes comuns no nosso dia a dia.

Esses trabalhos iniciais apontaram o caminho para o raciocínio formal e a automação que vemos nos dispositivos modernos, incluindo sistemas de apoio à tomada de decisão e estruturas inteligentes de pesquisa que podem ser desenvolvidos para complementar e ampliar as capacidades humanas.

Enquanto os romances de ficção científica e os filmes de Hollywood representam a IA como robôs humanizados que dominam o mundo, o progresso atual das inovações tecnológicas não é tão assustador — ou tão inteligente assim. Por outro lado, a Inteligência Artificial evolui para proporcionar diversos benefícios para as empresas de qualquer setor.

Qual a importância da Inteligência Artificial na tecnologia?

A crescente utilização da Inteligência Artificial nos mais diversos setores industriais mostra como essa aplicação é importante — tanto para os gestores quanto para o usuário final. Entenda mais sobre a influência dessa tecnologia no mercado.

Automação da aprendizagem repetitiva e da descoberta a partir de dados

A Inteligência Artificial é diferente da automatização robótica gerada por hardwares, que apenas automatiza tarefas manuais. Essa tecnologia realiza atividades volumosas, frequentes e computadorizadas de forma confiável e sem fadiga. Nesse cenário, a inteligência humana é fundamental para configurar o sistema e fazer as perguntas certas.

Adição de inteligência a produtos existentes

Em muitos casos, a Inteligência Artificial não é vendida como uma aplicação única. Pelo contrário, as soluções que você já utiliza tendem a ser aprimoradas com novas funcionalidades — da mesma forma que assistentes pessoais foram incorporados aos dispositivos móveis.

Plataformas de conversa, automação, aparelhos inteligentes e robôs podem ser combinados com grandes volumes de dados para aperfeiçoar muitas tecnologias para casa e escritório. Isso pode ser visto na inteligência em segurança ou em análise de investimentos, por exemplo.

Adaptação por meio de algoritmos de aprendizagem progressiva

Esse ponto permite que os dados façam a programação. A Inteligência Artificial encontra regularidades e estruturas nos dados para que os algoritmos adquiram uma competência: eles se tornam um predicador ou um classificador.

Dessa forma, o algoritmo pode ensinar a si mesmo a jogar xadrez, por exemplo, ou a identificar quais produtos recomendar em seguida. Quanto mais dados os modelos recebem, mais eles se adaptam. Propagação retroativa é um método de Inteligência Artificial que permite que o modelo se modifique por meio de treinamento e da entrada de novas informações, quando a primeira resposta não está correta.

Análise de mais dados e em maior profundidade

Redes neurais são usadas por terem muitas camadas escondidas. Desenvolver um sistema de identificação de fraudes com diversos níveis escondidos era quase impossível há alguns anos. Hoje, o domínio computacional mudou esse cenário por meio do Big Data.

O interessante é que você precisa de muitas informações para instruir modelos de Deep Learning porque eles assimilam diretamente com essas entradas. Quanto mais dados forem inseridos, mais precisos eles se tornam.

Precisão incrível

Essas mesmas redes neurais permitem uma ótima precisão das ações. Um exemplo é a pesquisa que você faz no Google Fotos, baseada em Deep Learning. Quanto mais você utiliza esse serviço, mais precisa a busca fica.

No setor médico, as técnicas de Inteligência Artificial ajudam no reconhecimento de objetos e na classificação de imagens. Agora, elas podem ser usadas para localizar problemas em ressonâncias com a mesma precisão de bons radiologistas.

Obtenção do máximo de dados

Quando sistemas aprendem sozinhos, os dados podem se transformar em propriedade intelectual. As respostas estão nesses elementos, basta usar a tecnologia para extraí-las.

Já que o papel das informações é mais importante do que nunca, elas podem representar grande vantagem competitiva. Se uma empresa tem dados de um setor competitivo, mesmo que todos estejam aplicando técnicas semelhantes, ganha quem tiver o melhor conjunto de conhecimentos.

Como funciona a Inteligência Artificial?

Os termos hardware e software são muito comuns no nosso dia a dia. Mas você sabe, de fato, o que esses termos significam?

O hardware é toda parte física do seu computador, enquanto o software trata da questão lógica — ou o cérebro da máquina. Por isso, a Inteligência Artificial fica localizada no software. O segredo de um carro andar sozinho, por exemplo, está nessa região, pois é o programa que comanda os seus movimentos.

Dessa forma, não é possível explicar o funcionamento da IA sem associá-lo à Computação. Essa área estuda métodos e técnicas de processamento de dados, sendo o desenvolvimento de algoritmos um ponto central. O algoritmo é uma sequência de códigos que conduzem o funcionamento de um software. Na sua origem, essas instruções são simples e funcionam como um passo a passo a ser seguido pela máquina.

Essa lógica é usada para desenvolver regras muito complexas, para que possamos solucionar problemas sozinhos — mesmo quando há diversos caminhos a seguir em uma tarefa. Para que isso seja possível, é importante associar algoritmos com dados.

Imagine que esses códigos representam uma receita de bolo. Para saber o momento certo de tirar a sobremesa do forno, a pessoa pode observar a superfície ou fazer o teste do garfo. Uma máquina com Inteligência Artificial seria capaz de identificar a textura do bolo por meio de um sensor.

Nesse contexto, o algoritmo analisa duas hipóteses e obtém uma resposta para cada uma. Por exemplo:

1. se a consistência não for adequada, o bolo continua no forno;
2. quando o doce estiver pronto, o forno é desligado para que ele possa ser retirado.

Esse é um exemplo bem simples diante das possibilidades. Existem máquinas que já realizam tarefas extremamente complexas, resolvendo problemas com diversas variáveis. De todo modo, o funcionamento básico é sempre o mesmo: a partir de uma programação prévia, ou seja, linguagem que considera esses aspectos, processa as informações e determina o que fazer em cada caso.

Quais são as tecnologias por trás da Inteligência Artificial?

Como vimos, a forma como ensinamos os computadores a pensar inclui diversas áreas da Computação. Entre elas, estão o Deep Learning, Machine Learning e processamento de linguagem natural.

Todos esses conteúdos, juntos, integram o que chamamos de Inteligência Artificial e apontam para um futuro em que nossos sistemas e plataformas terão conhecimento suficiente para aprender com dados e interações. Entenda um pouco mais sobre as tecnologias por trás da IA.

Deep Learning

O Deep Learning (aprendizado profundo) funciona como uma espécie de Machine Learning (aprendizado de máquina), que treina computadores para executar atividades como seres humanos. Isso inclui identificação de imagem, reconhecimento de fala e previsões.

O Deep Learning não organiza os dados a serem executados por meio de equações predefinidas. Em vez disso, acontece a configuração de parâmetros básicos sobre as informações, e o computador é treinado para aprender sozinho por meio do reconhecimento de padrões em diversas camadas de processamento.

Para que o aprendizado seja possível, algoritmos complexos imitam a rede neural do cérebro. Dessa forma, a máquina consegue aprender sobre uma área do conhecimento com nenhuma ou pouca supervisão. Essas redes artificiais são conexões e camadas discretas que difundem os dados da mesma forma como acontece o nosso pensamento.

Machine Learning

O Machine Learning é o principal impulsionador da IA e funciona como um método de análise de dados utilizado para automatizar a construção de padrões analíticos. É uma área da Inteligência Artificial baseada no conceito de que sistemas podem identificar padrões, aprender com dados e tomar decisões com o mínimo de interferência humana.

Em vez de programar determinações para o computador e esperar o resultado, essa tecnologia permite que a máquina aprenda por conta própria e chegue em resultados de forma autônoma. Um exemplo são as recomendações oferecidas por plataformas como Netflix e Amazon, baseadas no que você gosta de assistir ou ler.

Processamento de Linguagem Natural

Aqui, temos uma vertente da Inteligência Artificial que ajuda as máquinas a compreender, interpretar e utilizar a linguagem humana. O processamento de linguagem natural é resultado de diversas áreas, incluindo a Computação e linguística computacional, que visam a completar a lacuna entre o entendimento dos computadores e a comunicação humana.

Para isso, a tecnologia utiliza as estratégias de Machine Learning para localizar padrões em grandes conjuntos de dados puros e entender a linguagem natural. Um exemplo de aplicação é a análise de sentimentos, na qual o algoritmo procura padrões em postagens nas redes sociais para interpretar como os clientes se sentem em relação a produtos e marcas específicas.

Big Data

O conceito de Big Data é utilizado para se referir à nossa realidade tecnológica atual. Afinal, um imenso volume de dados é gerado e armazenado diariamente. A partir desse excesso de informação, sistemas foram desenvolvidos para analisar, organizar, interpretar e processar os dados gerados pelas mais diversas fontes.

As informações de que os algoritmos da Inteligência Artificial precisam para tomarem decisões estão presentes no Big Data. Imagine que você abre a página de um produto em uma loja virtual. Os dados sobre o seu acesso (como o tempo de permanência no site, itens que clicou, quais foram as suas próximas ações, entre outros) ficam armazenados.

Tudo isso pode provocar um algoritmo a direcionar a exibição, na página, de ofertas ou produtos mais adequados às suas necessidades. Para isso, a tecnologia usa o banco de dados e relaciona todas as suas ações.

Análise Preditiva

A análise preditiva permite reconhecer a probabilidade de resultados futuros com base em algoritmos estatísticos, dados e técnicas de aprendizado de máquina. A partir do Big Data, por exemplo, os softwares são capazes de fazer essas análises.

Com isso, os programas conseguem prever comportamentos e ajudar a compreender melhor as necessidades dos clientes. Também é possível conceituar a tomada de decisão em equipamentos, máquinas e softwares diversos, levando a Inteligência Artificial a um novo estágio.

Internet das Coisas

Há alguns anos, a única forma conhecida para experimentar as possibilidades da internet e dos algoritmos criados pela Computação era por meio de um computador. Hoje, existem diversos dispositivos que funcionam conectados à rede mundial. Um exemplo do nosso dia a dia é a smart TV usada para acessar as plataformas de filmes e séries, assim como o relógio que mede batimentos cardíacos e conecta essas informações com outros aplicativos.

Tudo isso surgiu graças à Internet das Coisas, que conecta aparelhos físicos ao mundo virtual. Boa parte desses hardwares usa, mesmo que de forma limitada, a Inteligência Artificial para otimizar tarefas e possibilitar novas ações.

Quais são as aplicações da Inteligência Artificial no mercado?

A Inteligência Artificial não é apenas uma tecnologia do futuro do mercado de trabalho. Ela já é utilizada em muitos setores da economia. Conheça algumas aplicações no mercado.

Indústria

A automação é um tema importante da indústria 4.0 há muitos anos. Nesse cenário, é comum encontrarmos máquinas cada vez mais inteligentes. Com a Inteligência Artificial, existem equipamentos que confeccionam e verificam produtos sem a necessidade do auxílio do ser humano.

No entanto, os profissionais ainda são necessários para programar e reparar possíveis danos nos dispositivos. Por isso, o avanço da tecnologia não representa o fim do capital humano nas empresas.

Carros autônomos

Tesla, Uber e Google são alguns exemplos de empresas que desenvolvem automóveis autônomos, ou seja, que não necessitam de motoristas para guiá-los. Essa inovação é possível por meio da combinação de vários sensores e tecnologias que fornecem dados para a Inteligência Artificial orientar o movimento dos carros.

Operadoras de saúde

Alguns sistemas inteligentes são capazes de prescrever tratamentos e medicamentos de acordo com o resultado dos exames dos pacientes e, ainda, fazer análises personalizadas de raio-X. Também é possível empregar assistentes pessoais que ajudam a lembrar o paciente de se exercitar, tomar remédios e manter uma alimentação saudável.

Os smartphones modernos apresentam diversos aplicativos para analisar o deslocamento diário, o ritmo de passos, os exercícios físicos feitos e os batimentos cardíacos. Com isso, é possível ter relatórios completos e receber avisos quando algo está errado.

Varejo online

A tecnologia inteligente permite que lojas virtuais ofereçam sugestões personalizadas de produtos de acordo com os hábitos de pesquisa e de consumo dos clientes. Ainda é possível encontrar ferramentas capazes de realizar negociações sobre descontos com os consumidores diretamente pelo e-commerce, além daquelas utilizadas para layout dos sites e gestão do estoque.

Esportes

Muitas aplicações de Inteligência Artificial são usadas para registrar e investigar imagens de jogos esportivos. Com isso, os programas fornecem diagnósticos aos técnicos e auxiliam na organização das equipes. Em outra área próxima, é possível encontrar robôs que desenvolvem textos jornalísticos básicos sobre determinadas competições.

Entretenimento

Muitas opções de entretenimento e lazer estão conectadas a algum serviço online e digital. Jogos, serviços de streaming de vídeo e áudio, aplicativos e outras plataformas usam a análise de Inteligência Artificial para acessar o comportamento dos usuários e sugerir músicas, bandas, séries, playlists, jogos e filmes.

Mercado financeiro

Alguns sistemas que usam a tecnologia inteligente como recurso de avaliação e automação conseguem agir de maneira precisa e objetiva no mercado financeiro. A análise de crédito , por exemplo, já é uma tarefa que funciona de forma automatizada.

Nos últimos anos, os bancos digitais também ganharam muito espaço no mercado. Hoje, eles já conquistaram diversos clientes que antes preferiam as instituições financeiras tradicionais, exatamente por serem de fácil acesso e completamente virtuais.

Atendimento

Uma das principais aplicações da IA está no atendimento ao cliente. Esse é um ponto fraco para muitas empresas, inclusive para grandes empreendimentos comerciais. Dificilmente o consumidor se mostra satisfeito com as longas ligações e os obstáculos para resolver seus problemas.

Nesse contexto, os chatbots surgiram para mudar, aos poucos, a forma como os problemas do cliente são resolvidos. O objetivo é oferecer um atendimento simples e descomplicado, realizado até mesmo por meio das redes sociais. Com isso, a satisfação do usuário só tende a aumentar.

Como estudar Inteligência Artificial ainda na graduação?

Como você pôde perceber, estamos vivendo em uma verdadeira explosão de aplicativos de Inteligência Artificial. No futuro, as previsões são ainda mais otimistas. O principal motivo para isso é o aumento da quantidade e variedade dos dados disponíveis, assim como pelo desenvolvimento de tecnologias de processamento computacional.

Dessa forma, é necessário desenvolver modelos capazes de analisar grandes volumes de informações complexas de forma rápida e automática. O objetivo é disponibilizar respostas mais precisas para um controle inovador e disruptivo. Com isso, as empresas podem identificar novas estratégias, com riscos mínimos e sem a necessidade de retrabalho.

A estimativa é que todos os setores da economia sejam afetados pelas consequências de aplicações com Inteligência Artificial e Engenharia, permitindo o surgimento de novos modelos de negócios, mais competitivos e inovadores.

Nesse cenário, estudar o assunto ainda na graduação é fundamental para se tornar um profissional mais completo e que seja capaz de conduzir o planejamento, a concepção e a validação de projetos de soluções em aprendizado de máquina.

Também existem graduações que englobam esse tema, como é o caso da Engenharia da Computação. Conheça mais sobre o curso a seguir.

Engenharia de Computação

O curso de Engenharia da Computação tem duração de cinco anos. Os alunos têm disciplinas como Engenharia de Software, Eletrônica Digital, Telecomunicação, Inteligência Artificial, Organização de Hardware, entre outras.

É importante que a formação aproxime os estudantes dos desafios do mercado de trabalho. A imersão tecnológica deve ocorrer por meio de atividades extracurriculares e laboratórios equipados. O objetivo é que o profissional que deseja trabalhar com tecnologia possa atender demandas complexas do setor tecnológico.

Com aulas teóricas e práticas, o curso permite ao graduando lidar, de forma imersiva, com hardware e software. Caso queira conhecer um pouco mais da área, consulte livros para engenheiros que abordem esses temas.

A Inteligência Artificial já está presente no nosso dia a dia e suas ferramentas permitem a criação de sistemas automatizados e práticos. O mercado de trabalho já exige conhecimentos na área, e qualquer profissional que deseja se manter atualizado precisa conhecer as possibilidades dessa inovação.

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