IA e machine learning estão revolucionando as empresas modernas — veja como ficar na dianteira

By Pierre Fricke -

icons representing data feeding into an AI system, which is feeding into a business

 

A concorrência acirrada faz com que todas as empresas precisem se adaptar para ter sucesso. Os ramos de IA e machine learning têm emergido como alternativas modernas e vitais para que as organizações prosperem. Atualmente, muitas empresas priorizam projetos de dados, análises e IA/machine learning para impulsionar novos modelos de negócio, aprimorar ofertas de produtos e serviços, melhorar a eficiência, gerar receita e oferecer experiências superiores ao cliente.

Mas os números dos analistas sobre a implementação de projetos são preocupantes. A Gartner prevê que menos da metade dos projetos modernos de análise de dados e machine learning serão implantados com sucesso na produção até 2022. Menos de um quinto migrará os projetos de IA já testados para a produção sem os atrasos causados por uma série de problemas — desde o déficit de habilidades técnicas e a falta de maturidade nos processos de TI/empresariais até a insuficiência de colaboração organizacional.

Por exemplo, pode ser que essas empresas não tenham experiência em matemática, design de algoritmos ou ciência e engenharia de dados. Ou talvez os dados delas não estejam em uma infraestrutura unificada de lago de dados para acesso imediato. Essas condições criam dificuldades para qualquer organização que pretenda avançar no mercado e derivar valor da IA e do machine learning.

Essa combinação de pressão e dificuldades pode sobrecarregar sua empresa, especialmente se você estiver iniciando sua jornada de IA e machine learning. Então, vamos investigar por que a sua empresa deve fazer esse esforço — e por que fazê-lo pode exigir habilidades e dados diferentes dos que você talvez imagine.

 

O que são IA, machine learning e deep learning?

Vamos começar pelo básico. Quando uma máquina conclui tarefas com base em um conjunto de regras estipuladas que resolvem problemas, entramos no reino da inteligência artificial. Isso pode incluir compreensão e interpretação de linguagem natural, reconhecimento da movimentação de objetos e fornecimento de respostas inteligentes. Os benefícios empresariais vêm a reboque, como a análise de conjuntos de dados que são grandes demais para serem processados por humanos, respostas a perguntas em tempo real com base em dados e experiências existentes e automação capaz de reduzir custos e aumentar a produtividade.

O machine learning (aprendizado de máquina) é uma disciplina dentro do domínio da IA. Ele permite que as máquinas aprendam sozinhas usando dados. Elas usam esse conhecimento para fazer previsões mais precisas e guiar ações. Para que isso aconteça, primeiro é preciso treinar um modelo com dados existentes, para que depois ele consiga processar dados adicionais e fazer previsões. Ao longo do processo, é importante acompanhar e entender o modelo, aumentando a qualidade e eliminando o viés.

Por fim, o deep learning (aprendizado profundo) é um subcampo do machine learning. Ele estrutura os algoritmos em camadas para criar uma rede neural artificial que possa aprender e tomar decisões inteligentes por conta própria.

 

Os diversos casos de uso para IA e machine learning

Até aqui, exploramos IA, machine learning e deep learning no plano abstrato. Mas de que maneiras específicas eles podem beneficiar o seu negócio?

  1. Respondendo a perguntas, melhorando assim o suporte ao cliente e as jornadas de compra, por meio de respostas e experiências mais rápidas e de alta qualidade.
  2. Reconhecimento de fala, incluindo conversão de texto para fala e de fala para texto, permitindo que você trabalhe com dados de voz/áudio de forma mais ampla e produtiva.
  3. Resumos de documentos que efetivamente extraiam conceitos-chave para serem usados de inúmeras maneiras, melhorando a produtividade e o uso dos dados de documentos.
  4. Reconhecimento de imagens para biotecnologia, imagens de satélite/drone e reconhecimento facial, para acelerar respostas a emergências e prevenir o crime.
  5. Processamento de imagens para aprimorar a apresentação e a utilização delas através de melhor resolução e colorização.
  6. Classificação de dados em medicina, para produzir diagnósticos melhores, tratamentos mais rápidos e mais direcionados e contribuir com a preservação da saúde.
  7. Pesquisa avançada para levar os clientes mais rapidamente ao que procuram, seja uma recomendação de produto ou uma página da web.
  8. Análises estratégicas que possam beneficiar a indústria de jogos, impulsionando entretenimentos mais desafiadores e educativos.
  9. Previsão financeira e logística para melhorar a gestão financeira, o planejamento e a alocação/utilização de recursos.

 

IA e machine learning exigem habilidades e dados, mas não os que você imagina

Se você pretende adotar machine learning e deep learning, mas está receoso quanto aos dados que tem, saiba que essas tecnologias nem sempre precisam de conjuntos enormes de dados. Embora os modelos completamente novos, sem dados nem treinamento, exijam dezenas de milhares a milhões de pontos de dados, existem modelos já treinados que podem dar ao líder de projeto uma vantagem inicial. Mesmo se você tiver apenas 100 exemplos para um caso de uso específico, tomar como base um modelo geral pode produzir resultados mais precisos do que os especialistas humanos seriam capazes de fornecer.

Além disso, vale a pena pensar de forma diferente sobre as contratações para a entrega de aplicativos e soluções habilitadas para IA/machine learning. Há o pressuposto de que você precisa de cientistas de dados com nível de doutorado. Embora eles realmente agreguem valor e possam ser necessários em algumas circunstâncias, a equipe existente pode, muitas vezes, ser treinada em cerca de 100 horas, tendo como base a matemática do ensino médio e um ano de experiência em codificação. Com ferramentas modernas na AWS ou na Google Cloud, incluindo AutoML, eles podem criar as soluções necessárias.

Em suma, mudar sua mentalidade é tão importante quanto qualquer outra coisa. Você deve pensar no que a IA e o machine learning podem trazer para o seu negócio e na maneira mais eficaz de conseguir isso, mantendo desse modo sua empresa na dianteira. O machine learning está, atualmente, provocando a mudança de pensarmos nos dados como código — ou seja, o machine learning usa os dados para escrever o programa, que é a saída.

Essa metodologia, juntamente com as ferramentas e a formação que mencionei anteriormente, abrem caminho para que muitas outras pessoas colaborem para criar a nova geração de soluções inteligentes que revolucionará os negócios nos próximos anos.

Para obter mais informações sobre IA e machine learning, confira nosso painel de discussão, que mergulha profundamente nesses tópicos. A discussão abrange: conjuntos de ferramentas e metodologias; capacidades e restrições; requisitos de dados, computadores e conhecimentos especializados; exemplos de aplicativos bem-sucedidos; e como dar os primeiros passos.

 

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