Blog

Visão geral:

* A inteligência artificial e o machine learning devem expandir mercado corporativo com novas soluções e produtos para as empresas, é o que aponta uma pesquisa realizada pelo Gartner.

* A tecnologia cresceu muito nos últimos anos e fez com que os aplicativos com esse recursos ganhassem popularidade espaço no mercado;

* Dentro da inteligência artificial e do machine learning, o responsável por esse desenvolvimento é o deep learning; saiba mais.

-

Em constante crescimento nos últimos anos, é notável a presença da inteligência artificial e do machine learning em nossas vidas.

Uma pesquisa recente divulgada pelo Gartner aponta que, até 2023, grande parte das empresas e corporações do mundo terão um produto com essa tecnologia, buscando aumentar os resultados e gerar novos produtos para seus clientes.

Atualmente, a inteligência artificial é utilizada de forma mais casual e pouco no setor empresarial. Porém, isso deve mudar. 

Desde o momento em que escutamos uma música em nosso smartphone e assistimos uma série em serviços de streaming, estamos frequentemente sendo rastreados pela inteligência das máquinas de modo com que as empresas entendam quais são as nossas preferências de conteúdos.

Essas técnicas têm como base ensinar os computadores a como entender nossas escolhas, baseando-se em probabilidade e grandes volumes de dados.

Dentro da inteligência artificial podemos separar em dois nichos: o machine learning e o deep learning.

Quer saber mais sobre essas tecnologias?

Confira mais detalhes a seguir.

Diferenças entre inteligência artificial e machine learning

É muito fácil confundir e não saber ao certo qual a definição de cada conceito, justamente em razão de uma coisa estar interligada a outra.

O conceito de inteligência artificial - ou I.A. - é mais amplo, ou seja, se trata basicamente de uma ideia.

Mas, como assim? - Você deve estar se perguntando…

É simples. A inteligência artificial é baseada na ideia de criar soluções e produtos capazes de realizar tarefas que somente poderiam ser feitas pelos humanos.

É comum termos em mente que a inteligência artificial é algo complexo e que com ela podemos criar super robôs para nos auxiliar no dia a dia.

Isso pode sim acontecer futuramente, como nos filmes, mas não por agora.

No momento, o que a I.A. pode oferecer é a realização de tarefas específicas, de modo a ajudar empresas e a criar novos serviços.

E é justamente aí que entra o machine learning - ou também conhecido como ‘aprendizado de máquina’. Dentro da I.A., utiliza-se do machine learning para fazer com que softwares consigam realizar essas “ações inteligentes”.

De uma forma mais geral, é possível fazer, de uma maneira mais básica e prática, a máquina ser treinada usando uma quantidade grande de dados e algoritmos que dão a ela a habilidade de aprender como executar a tarefa.

Com os resultados obtidos pelo machine learning, é possível implementar novas aplicações, produtos e novos projetos, assim como os que já existem atualmente (que também abordaremos neste artigo).

Ainda mais a fundo, dentro da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, temos o conceito chamado “Deep Learning”, que você confere mais detalhes a seguir.

E o deep learning, do que se trata?

O deep learning é nada mais nada menos do que uma técnica desenvolvida para implementar o machine learning.

Tendo como base as chamadas redes neurais artificiais, a tecnologia consegue treinar computadores para a realização de tarefas que são feitas por humanos, como identificação de imagens, previsões e reconhecimento de fala.

Seu processo é feito a partir de uma organização e execução de dados e a partir de equações previamente definidas, ou seja, o deep learning treina o computador para realizar determinada tarefa sozinho, isso com base em parâmetros de reconhecimento de padrões e probabilidade daquilo estar certo ou não.

Grandes empresas como Spotify e Netflix utilizam do deep learning para entender melhor o perfil do seu público e para sugerir novos conteúdos com base naquilo que o usuário mais se identifica.

Onde podemos notar a presença da inteligência artificial e do machine learning?

1. Em análises de dados

Um dos grandes usos da inteligência artificial e do machine learning atualmente é no gerenciamento e análise de grandes quantidades de dados.

Com a evolução da tecnologia, é possível desenvolver cada vez mais ferramentas específicas de Big Data e Business Intelligence (BI) para diferentes nichos de negócio, atendendo uma maior quantidade de profissionais.

Dessa forma, é possível gerenciar os dados obtidos pela sua empresa, ter insights e fazer algo significativo na busca por aumentar os resultados do seu negócio e vencer a concorrência.

Atualmente, sistemas como o Microsoft Power BI e o Tableau fazem sucesso no mundo todo e são constantemente atualizados com novas tecnologias que envolvam machine learning e deep learning.

Com isso, a junção entre IA e BI permite que sua empresa tenha novas oportunidades de negócio, tomando decisões mais assertivas e ágeis e criando novos produtos e serviços.

2. Em tradutores de textos

Outro produto desenvolvido com base na evolução da inteligência artificial foram os tradutores de texto.

Atualmente, existem uma série de sites, softwares e serviços que oferecem a tradução automática de diferentes tipos de conteúdos aos usuários. 

O ponto mais interessante dessa tecnologia é que tudo é feito com uma taxa de assertividade bastante alta e de forma bem rápida, independente do tamanho do que se pretende traduzir.

Além disso, em dispositivos móveis, alguns apps oferecem a possibilidade do usuário traduzir determinada frase apenas apontando a câmera do celular. Dessa forma, é possível que seja feita a tradução de placas, produtos e etc, independente do país em que esteja.

Graças ao machine learning as traduções estão cada vez mais precisas, visto que cada linguagem e país possuem expressões regionais e frases que podem ter duplo sentido em diferentes contextos.

A inteligência artificial consegue detectar essas diferenças e traduzir de forma bastante fiel.

3. Em recomendações de produtos

Quem nunca pesquisou por um produto que desejava comprar e logo em seguida foi bombardeado com anúncios semelhantes ao que foi pesquisado, não é mesmo?

Essa frequente recomendação de produtos também é fruto do desenvolvimento da inteligência artificial e do machine learning.

Com a tecnologia, é possível criar algoritmos que conseguem identificar quais são os interesses dos usuários na web, seja em redes sociais ou lojas de e-commerce.

A partir dessa identificação, os robôs do Google fazem uso de seu sistema de anúncios para tentar movimentar o tráfego entre as páginas e gerar leads para as empresas.

Além disso, como dito no tópico anterior, isso também acontece com o Spotify.

O famoso player de música por assinatura possui uma tecnologia que consegue rastrear quais são os seus interesses musicais e, consequentemente, recomenda novas músicas do mesmo estilo, de modo que você fique o maior tempo possível no app.

Já com os aplicativos de streaming de vídeo, isso não é diferente.

Produtos como Netflix e Prime Vídeo também utilizam desse recursos para selecionar conteúdos em que o usuário tem mais probabilidade de assistir, tudo baseado em suas escolhas dentro da plataforma.

4. Na segurança de dados

A segurança de dados também é um quesito no qual a inteligência artificial traz recursos positivos. 

Atualmente, com o grande investimento das empresas na segurança de seus serviços - principalmente por conta de vazamentos de dados já terem ocorrido nos últimos anos - o desenvolvimento dessa tecnologia auxilia na criptografia de dados, de forma a serem mais difíceis de acessados em ataques maliciosos.

Além disso, grande parte de todo bom sistema bancário e de pagamentos possui um sistema de machine learning voltado a identificar possíveis fraudes e golpes, barrando grande parte dessas ações.

Isso também é encontrado em sites e lojas on-line. Principalmente quando se compra ou vende um produto, é importante que seu sistema seja seguro para trazer credibilidade e confiança ao cliente.

Com a inteligência artificial, é possível trazer segurança em dados bancários como de cartões de crédito, por exemplo.

Outro aspecto importante e interessante proporcionado por essa tecnologia tem a ver com reconhecimento facial.

Quando se tem câmeras de segurança com I.A., é possível desenvolver softwares inteligentes de modo que possam identificar criminosos com facilidade a partir de um banco de dados, auxiliando autoridades governamentais.

5. Em aplicativos que usamos diariamente

Aliás, quando se fala de inteligência artificial, machine learning e deep learning não podemos deixar de falar sobre os aplicativos que usamos diariamente.

Atualmente, uma grande infinidade de apps já possuem essa tecnologia e conseguem oferecer recursos interessantes aos usuários, até mesmo sem a necessidade de pagar por isso.

Um dos grandes exemplos são os aplicativos de navegação como Google Maps e Waze. Essas soluções conseguem utilizar a inteligência artificial para cruzar dados e diferentes tipos de rotas para quem está no trânsito, informando até mesmo o tempo em que o trajeto pode ser percorrido.

Além disso, o uso de assistentes virtuais cresceu muito nos últimos anos. Hoje em dia, serviços como Alexa ou Siri são bastante comuns e acessíveis.

Com isso é possível agendar reuniões, saber sobre a previsão do tempo, além de muitos outros recursos, tudo via comandos de voz ou via app.

6. Em Chatbots

Os chatbots também são interessantes quando falamos em inteligência artificial e machine learning.  Essa funcionalidade também se encontra em crescimento e grandes empresas já estão migrando para essa tecnologia.

Os chatbots são robôs que conseguem interagir com um usuário ou cliente de forma muito similar a uma pessoa física.

Um exemplo interessante - inclusive, já citado aqui na X-Apps - é o seguinte:

Imagine que seu médico te pediu uma série de exames e você quer saber se um laboratório da sua cidade pode realizar todos eles em um só lugar. Você entra no site e descobre que, ao invés de ligar, tem como perguntar qualquer coisa por Whatsapp.

No momento em que você manda uma mensagem pelo app, quase que instantaneamente recebe uma outra de boas vindas e, em seguida, outra dando uma série de possibilidades como agendar exames, tirar dúvidas de atendimento, saber como retirar um exame pela internet… tudo isso apertando 1, 2, 3 ou 4, e aguardando a resposta.

É disso que se trata um chatbot. Esse exemplo do laboratório mostra como uma dúvida pode ser sanada em pouquíssimos minutos, sem a necessidade de uma longa espera no telefone.

Qual o futuro para inteligência artificial e machine learning?

De acordo com estudos de especialistas do Gartner, os próximos anos devem ser marcados pela mudança das empresas no modo como enxergam a inteligência artificial.

Atualmente, os recursos investidos nessa tecnologia são baseados em uma fase de exploração e pesquisa, para entender melhor quais os limites do machine e do deep learning e o que realmente pode ser feito.

Com isso, é comum encontrarmos aplicativos que simulam: “Como seria você no futuro?” ou outros aplicativos voltados para o simples entretenimento.

Isso deve mudar nos próximos anos. Segundo estudos, as empresas devem começar a desenvolver mais produtos corporativos que tenham essa tecnologia como base.

Dessa forma, a I.A. deve deixar de ser algo corriqueiro em apps e passará a ter uma consolidação maior em produtos e soluções que visam aumentar os resultados do seu negócio.

De acordo com o Gartner, até 2023, 80% das soluções oferecidas pela indústria de negócios digitais serão alimentadas por inteligência artificial.

Além disso, outro dado interessante é a projeção de que, nos próximos anos, com o aumento do uso da computação em nuvem, 70% das empresas utilizarão toda a infraestrutura de desenvolvimento de I.A. em nuvem, escalando ainda mais os resultados.

Toda essa evolução prevista para os próximos anos demonstra um amadurecimento da tecnologia e também sobre o entendimento dos riscos que também podem oferecer.

Por isso, é importante que as decisões que envolvam inteligência artificial, machine learning e deep learning sigam conceitos éticos, de modo que essa tecnologia não caia em mãos erradas e ela seja potencializada para algo que possa prejudicar pessoas ou empresas.

E então, o que acha de desenvolver um sistema web ou um aplicativo com o que se tem de melhor no mundo da tecnologia? 

Solicite um orçamento com a X-Apps. Além de avaliar os custos do seu aplicativo, podemos prestar uma consultoria estratégica e avaliar quais são as alternativas mais interessantes para a sua empresa em termos de qualidade e custo-benefício.