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    Um dos ramos mais poderosos da computação moderna é a inteligência artificial (IA). Há muito tempo, a área deixou de ser apenas uma aspiração e um fascínio para protagonizar soluções concretas que são aplicáveis nos mais distintos contextos possíveis. É uma das inovações que marcam o momento atual de transformação digital, gerando diversos benefícios como redução de erros e de custos.

    A IA é, também, um ramo extremamente complexo e cheio de subtópicos e temas a serem estudados. Assim, é preciso aprender e dominar essa área para que a gestão saiba como aplicar seus princípios e consiga impulsionar os resultados, bem como estabelecer conformidade com essa tendência. É fundamental saber como a tecnologia está associada a outras, como a computação em nuvem.

    Por isso, se você quiser se aprofundar no assunto e entender tudo sobre inteligência artificial, não deixe de acompanhar os tópicos a seguir com muita atenção.

    O que é inteligência artificial?

    É uma subárea da computação que estuda maneiras de tornar os computadores mais inteligentes e capazes de resolver problemas de forma ágil e prática. Para isso, a área busca inspiração no aprendizado humano e tenta simular isso artificialmente.

    Diferencia-se do modelo padrão de programação e treinamento de computadores. Esses algoritmos precisavam de ação humana a fim de definir as regras de maneira formal. Os programadores estipulam explicitamente: “se X, então Y”. Na IA, por sua vez, os sistemas descobrem os próprios caminhos para chegar às conclusões, com base em identificação de padrões e detecção de tendências nos dados.

    Na entrada do algoritmo, é preciso realizar treinamento com uma grande quantidade de dados acerca do assunto a ser aprendido. Então, o algoritmo descobre as relações, entende a base e gera uma saída, que é a capacidade de entender o que foi transmitido, assim como os seres humanos fariam.

    Assim, eles definem as próprias regras, sendo que o trabalho do ser humano se torna até mesmo dispensável. Veremos em um dos próximos tópicos como o programador atua exatamente. O que é preciso entender, agora, é que não envolve o trabalho braçal de escrever comandos e explicitar a lógica em detalhes.

    Se os computadores programados não são inteligentes, mas apenas rápidos, os computadores da IA são capazes, inteligentes e também velozes. Com isso, é possível resolver uma variedade maior de problemas, em diversas áreas.

    Por mais que seja um campo extremamente relevante na modernidade, a IA não é uma área nova. Seus estudos começaram a se aprofundar na década de 1950. Desde então, ela cresceu, se diversificou e se tornou cada vez mais eficiente devido ao avanço e à evolução dos computadores.

    Áreas associadas

    Hoje, a inteligência artificial está muito associada com outras áreas, como a ciência de dados, a internet das coisas, o big data, o business intelligence e a cloud. A ciência de dados define métodos baseados em estatística que são fundamentados em algoritmos de IA; o business intelligence aplica IA para os negócios; a internet das coisas gera um mar de dados que serve como treinamento para os algoritmos inteligentes, sendo que esse mar é chamado de big data, por ser não estruturado, variado e gerado em tempo real.

    Para garantir uma infraestrutura escalável e estável que suporte as operações complexas de processamento, é preciso contar com o apoio da cloud computing. Especialmente, modelos de nuvem conhecidos como infraestrutura como um serviço (IaaS), que fornecem recursos computacionais poderosos para esse fim, por uma taxa simples de gerenciar.

    Como funciona a inteligência artificial?

    A IA se subdivide em dois grandes tipos: Machine Learning e Deep Learning. Veremos a seguir suas características e diferenças.

    Machine Learning

    O Machine Learning é um dos principais braços da IA, responsável por muitas de suas aplicações no contexto popular e em empresas. É uma abordagem mais simples de aplicação e envolve, como já falamos, treinamento e aprendizado.

    Contudo, podemos dividir o Machine Learning em três tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

    Supervisionado

    O tipo supervisionado envolve participação ativa dos seres humanos para mostrar o caminho para os sistemas. Ou seja, o programador deve passar a base de dados para o algoritmo, assim como uma coleção de resultados associados com aquela entrada. A partir disso, a IA encontrará padrões específicos e desenvolverá uma maneira própria de chegar das entradas às respectivas saídas.

    Então, é possível simplesmente entrar com uma informação nova e o algoritmo será capaz de solucionar essa questão com base no que já aprendeu. Essa forma de modelagem também é conhecida como preditiva, pois o software precisará fazer uma predição ativa dos resultados possíveis.

    Para tornar isso mais prático: em um exemplo que utiliza IA para identificar quais dos usuários de um banco poderá receber um aumento de limite no cartão de crédito. O sistema recebe como entrada e base de treinamento milhares de dados de clientes, com características de pagamento, histórico, dados de renda, emprego, entre outras questões.

    Da mesma forma, ele receberá uma base só com saídas prévias, ou seja, com resultados corretos sobre o risco de conceder limite ou não. Essa é a parte do teste e da supervisão. Ao entender isso, o algoritmo conseguirá desenvolver sua estratégia e poderá analisar um caso novo de um cliente para dizer se o banco deve conceder aumento de crédito ou não.

    No aprendizado supervisionado, temos dois principais tipos: classificação e regressão. A classificação busca analisar dados a fim de categorizar uma parte como X e outra como não X. Por exemplo, no exemplo do crédito, temos duas categorias: deve receber o aumento e não deve receber.

    Já na regressão, o objetivo é prever um valor de maneira definida. Assim, falamos de predizer o lucro em reais de uma campanha com determinadas estratégias, por exemplo. Ou a perda em reais com a concretização de algum risco.

    Não supervisionado

    Já o aprendizado não supervisionado, ou descritivo, não envolve esse treinamento com possíveis resultados. Geralmente, porque o programador não tem informação sobre as saídas. Desse modo, é dever do software identificar os padrões relevantes e organizar os dados, de modo a saber como chegar às soluções.

    Por fim, temos também o aprendizado por reforço, que se baseia em uma forma de treinar com base em pontuações e recompensas. Se o algoritmo acerta, ele é recompensado, se ele erra, ele perde pontos. Com base nesses pontos, é possível seguir com a instrução.

    O aprendizado não supervisionado se divide em vários outros tipos: associação, agrupamento, detecção de outliers e sumarização, principalmente. A associação intenciona encontrar padrões e correlações de dados em bases, como descobrir que quando usuários compram X, eles tendem a comprar Y na mesma sessão. Isso é feito com análises focadas em estatística. O agrupamento, por sua vez, busca classificar os usuários de uma base em diferentes categorias.

    A detecção de outliers serve para encontrar padrões incomuns em dados, como algumas informações que fogem ao que é convencional. Já a sumarização envolve criar resumos de informação com o que é mais importante em um conjunto de dados.

    Por reforço

    O aprendizado por reforço, na prática, é manifestado em programas que tentam aprender algumas ações humanas, como um robô com inteligência artificial que tenta se movimentar ou sistemas que aprendem a jogar jogos como o xadrez.

    Algoritmos

    Sobre o funcionamento da inteligência artificial, existem vários algoritmos populares. Neste artigo, vamos abordar dois deles: o Naive-Bayes e as árvores de decisão. O Naive se baseia em estatística: o sistema faz uma análise dos dados, entende suas correlações e gera pesos probabilísticos para as opções de saída. Então, a opção com maior probabilidade se torna a sugestão.

    Nas árvores de decisão, o que ocorre é o seguinte: são realizados cálculos para definir os nós e as ramificações de cada ponto da árvore. A partir disso, o sistema apenas analisa as condições e desce a árvore na busca de uma resposta para um conjunto de dados de entrada. Por exemplo: “Se salário > 10000, então X; se salário < 10000, então analisar o nó sobre histórico".

    Deep Learning

    Do outro lado dos modelos de IA, temos uma forma mais profunda e complexa, utilizada geralmente para otimizar o aprendizado: o Deep Learning (DL). Envolve mais dados que o Machine Learning e chega a resultados de uma maneira mais prática. Um dos principais motivos para isso é o fato de que a maioria dos algoritmos de Deep Learning envolve redes neurais.

    As redes neurais são sistemas que tentam simular o funcionamento dos neurônios humanos para o aprendizado de máquina. Desse modo, existem diversos nós em uma rede e cada um desses nós contribui com a solução do problema. Eles estão dispostos em diversas camadas, sendo que quanto mais camadas melhor é o nível de eficácia do sistema.

    Cada nó é treinado com a base de dados, fazendo avaliações prévias e conclusões iniciais. A partir de seus resultados, eles se tornam especialistas em algum fator, que é justamente o que conseguiu compreender melhor nessa análise inicial. Com isso, cada camada se especializa em alguma dimensão do problema analisado, o que gera um resultado confiável ao fim da análise de todas elas. Cada camada conclui algo e passa a informação para a próxima.

    Exemplo: em um processamento de imagem, um tipo comum de aplicação de Deep Learning, uma camada fica responsável por identificar as formas, ao passo que a outra detecta as cores. Assim, o problema passa por diversas outras. Por fim, então, existe uma camada no fim que é capaz de finalmente dizer do que se trata a imagem. É um trabalho conjunto desses nós especialistas.

    Por necessitar de mais dados, o Deep Learning também requer maior capacidade de processamento, o que exige mais da GPU. Por isso, é ideal para alguns tipos de problemas mais complexos, mas não para todos. Como já falamos, a computação em nuvem é crucial para oferecer a base estrutural para esse tipo de algoritmo funcionar corretamente.

    A diferença basilar do Machine Learning para o Deep Learning é que no primeiro existe uma etapa específica de treinamento e outra de execução do algoritmo já inteligente. No Deep Learning, as duas etapas são apenas uma, e isso significa que o software chega a resultados com maior rapidez. Em casos nos quais é necessária análise em tempo real, é muito bom contar com essa agilidade.

    Quais os tipos de inteligência artificial?

    Agora, vamos examinar os principais tipos de inteligência artificial que existem. São eles: a IA fraca, a IA forte e a superinteligência.

    IA fraca

    A IA Fraca é muito comum. São sistemas especialistas e capazes de gerar boas soluções, porém, somente em uma área e em um tema específico. Eles aprendem sobre algum campo e só são úteis para análise daquele tipo. É uma capacidade limitada, portanto, mesmo que consiga resultados impressionantes.

    Dentre os algoritmos de IA fraca, temos duas subdivisões: as aplicações reativas e as de memória limitada. As reativas são as que realizam atividades sem uso de memória, assim, são focadas apenas no instantâneo. Geram reações para outras ações e tomam decisões na hora exata de agir. Um exemplo são os sistemas que aprendem a jogar xadrez. As de memória limitada são aquelas que consideram dados históricos com alguns cálculos probabilísticos para chegar a uma decisão específica.

    IA forte

    Além do modelo de IA fraca, temos o contrário: a IA forte. Os cientistas e profissionais da área definem essa como sendo a que passaria no famoso teste de Turing — teste idealizado por Alan Turing para determinar se um sistema é inteligente ou não. Segundo Turing, uma IA realmente capaz de tomar decisões com base em inteligência concreta é uma que engana os seres humanos, fazendo com que nós não consigamos distinguir o sistema de outra pessoa.

    Nesse fator, entra a questão das máquinas compreenderem sentimentos ou, ao menos, reagirem a eles de uma maneira mais orgânica. Um sistema forte se divide em dois tipos: consciente e autoconsciente. O consciente tem noção de sentimentos e dos efeitos deles, percebem agentes além das representações simbólicas do mundo, bem como compreendem melhor o comportamento alheio.

    Já o autoconsciente é o que tem noção do que já foi mencionado e também realiza análises profundas acerca de si mesmo, de seu aprendizado e evolução, por exemplo. Ou seja, essa IA consegue realizar conclusões com base no que ela vivencia, justamente por poder interpretar perfeitamente suas próprias experiências. Uma capacidade de autoconsciência é a suficiente para que os robôs dotados de IA sejam capazes de conviver com os seres humanos e se comunicar com eles perfeitamente.

    Superinteligência

    A superinteligência é um modelo ainda mais complexo e autônomo, que seria o ideal para o futuro. Enquanto os outros ainda estão limitados ou comparados com a inteligência humana, a superinteligência seria a superação da nossa capacidade, com habilidades científicas, criativas, sociais e sentimentais. Assim, são sistemas que representam a evolução da humanidade, o que provoca diversas discussões éticas e filosóficas.

    Como a inteligência artificial pode ser estratégica?

    A IA pode ser usada de maneira estratégica, alinhada ao negócio, com foco em otimizar as decisões humanas e auxiliar diretamente os líderes em escolhas mais delicadas. Como veremos no tópico sobre as aplicações, ela pode ser implantada em diversos setores para ajudar a coletar dados em grandes quantidades, com uma complexidade maior, em prol de gerar insights e ideias valiosas.

    Aliás, isso é a base do uso de IA para o business intelligence, com o acompanhamento de indicadores relevantes. Uma das análises mais comuns, inclusive, é a análise preditiva. Ela consiste em navegar por muitas informações históricas, aprender algum padrão ou tendência e gerar uma solução que prediz algo que poderá acontecer no futuro.

    Assim, a IA se torna mais estratégica, gerando valor para as empresas de forma direta e não somente como um apoio operacional. Desse modo, ela se torna crucial para aumentar precisão, reduzir erros e diminuir custos.

    Como a inteligência artificial é usada no dia a dia?

    Agora, veremos em detalhes como a inteligência artificial está fortemente presente no dia a dia.

    Processamento de linguagem natural

    Uma grande subárea da IA atualmente é o processamento de linguagem natural (PLN). Aplicações de PLN são realizadas com algoritmos de Machine Learning e de Deep Learning. Consiste, basicamente, em fazer uma máquina entender a linguagem e a comunicação humana, seja por meio de áudio, com processamento da voz, seja com textos. Dessa forma, os sistemas conseguem interagir com os seres humanos.

    A PLN também envolve um importante ramo chamado de análise de sentimento. A partir de uma amostra de comunicação, os softwares inteligentes são capazes de entender padrões a fim de compreender qual o sentimento demonstrado com aquela fala ou frase específica.

    Com essa grande aplicação, é possível criar soluções de assistentes virtuais que atendam clientes e auxiliem funcionários, de modo a funcionar como um apoio da inteligência artificial na equipe de TI, por exemplo. Esses assistentes são capazes de compreender os desejos e automatizar algumas tarefas para os humanos, o que ajuda a impulsionar a produtividade.

    No atendimento ao cliente, torna-se viável coletar dados sobre os consumidores, a fim de criar peças de comunicação ainda mais efetivas e segmentadas, de acordo com as preferências do público. Nesse sentido, o sistema trabalha na fidelização dos clientes com um suporte eficiente e ágil, bem como serve para ajudar no entendimento do perfil dessas pessoas.

    Detecção de fraude

    Os algoritmos de detecção de desvios (outliers) podem ser usados para identificação de fraudes e monitoramento de comportamento indevido. Em empresas do setor financeiro, por exemplo, é possível acompanhar as operações e notar sempre que alguma movimentação estranha, fora do padrão, ocorrer.

    Assim, se alguma transação fraudulenta for efetuada, o sistema será capaz de identificar para que a equipe de TI tome as decisões cabíveis. Essa estratégia é muito comum em bancos digitais atualmente. As empresas utilizam essa abordagem para proteger seus clientes de invasões e utilização indevida de dados de crédito, por exemplo.

    Manutenção preditiva

    Outra importante aplicação é na manutenção preditiva. Inclusive, esse uso está associado com a internet das coisas, que já mencionamos. Os sensores da IoT são utilizados para monitorar as máquinas e ativos, ao passo que a IA será aplicada para entender os dados e prever se haverá alguma avaria ou falha neles. Com isso, a companhia consegue antever paradas operacionais, de modo a realizar ajustes prévios.

    Assim, custos são economizados, já que a empresa garante a estabilidade de suas operações e otimiza a produtividade. Isso também favorece o planejamento estratégico e permite um trabalho controlado, com uma visão clara acerca do futuro das finanças.

    Sistemas de recomendação

    No marketing e na comunicação com os clientes, outra estratégia é o uso de sistemas de recomendação. É possível, inclusive, criá-los com algoritmos não supervisionados de associação. A partir de uma base histórica de compras dos clientes, o sistema consegue prever o que o consumidor vai comprar e, assim, realiza essa indicação.

    Essa abordagem se expande para além do comércio. Também é usado em streamings de áudio e de vídeo para indicar conteúdos que os clientes podem consumir em sequência. Ainda, funciona com base em estatística: a IA seleciona as sugestões mais prováveis e elimina as de menor probabilidade.

    Com isso, a empresa aumenta as chances de manter o cliente comprando com frequência, bem como consumindo conteúdo nas plataformas. Essa aplicação também é importante para fidelizar os clientes, com geração de valor que vai ser marcante para otimizar a experiência deles.

    Reconhecimento de imagem

    A IA também pode reconhecer imagens, de modo a entender uma foto e identificar os componentes dela. O raciocínio é um tanto semelhante ao processamento de áudio e de texto. Contudo, as aplicações mais comuns são de redes neurais e Deep Learning, com o aprendizado em camadas. Uma das aplicações é a leitura de exames para conceder diagnósticos preditivos e inteligentes, por exemplo. Assim, é possível combater doenças em um estágio anterior.

    Previsão de demanda

    Outro uso comum é para a previsão de demanda dos clientes. Os sistemas são aplicados para entender o mercado e conseguir predizer quais serão os produtos mais procurados, de modo a preparar a empresa para gerenciar o estoque e a relação com os fornecedores. Então, torna-se viável otimizar a lucratividade e estar sempre à frente dos desejos dos consumidores, de modo a supri-los.

    Escrita dos documentos

    A IA tem sido utilizada bastante para otimizar a escrita de documentos, o que é uma tarefa comum em organizações de todos os tipos. Ela é usada para assegurar cuidado com a ortografia, tom, gramática, entre outras questões. Essa aplicação é fortemente baseada em processamento de linguagem natural, especialmente, de texto.

    A partir da compreensão do que foi escrito, o sistema consegue realizar análises que vão além de meras comparações com regras, ao entender também o valor semântico das frases e dos termos utilizados, bem como realizar sugestões do que um humano faria.

    Filtro de Spam

    Da mesma forma, é comum que a IA seja usada para filtrar e-mails em busca de spam. Os sistemas conseguem detectar quaisquer componentes suspeitos nessas mensagens, em busca de realizar essa categorização. Pode ser usado um modelo de aprendizado supervisionado, com algoritmos de classificação, bem como um modelo não supervisionado, com os de agrupamento.

    Os sistemas de inteligência artificial são extremamente importantes para o mundo moderno. Como vimos, a área é fortemente baseada em modelos estatísticos, se dividindo em vários tipos de aprendizado e de algoritmos. As aplicações são diversas e ajudam a gerar estabilidade e produtividade, bem como capacidade de predizer o futuro e antecipar possíveis riscos ou oportunidades.

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