Machine Learning e IA

Data: 05/08/2022 10:45
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Sobre o que é todo esse rebuliço?

A automação tecnológica de negócios em todos os setores está progredindo mais rápido do que nunca e não está surgindo do nada. Em nosso blog sobre Automação de Processos de Negócios (BPA), damos a você uma visão das maneiras pelas quais a tecnologia pode impulsionar os processos internos e, assim, melhorar muito a agilidade de sua organização. Com a noção de Robotic Process Automation (RPA), abordamos a crescente importância da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Mas o que exatamente esses termos significam? Quais são as diferenças? E os robôs estão realmente assumindo o controle?

RPA

A transformação digital dos negócios envolve softwares que assumem tarefas tediosas que antes eram feitas manualmente. Essas tarefas manuais podem levar muito tempo, e esse tempo é melhor investido em tarefas que ainda não são adequadas para automação. Robotic Process Automation, ou RPA, é o uso de software com inteligência artificial e práticas de aprendizado de máquina que permitem que as máquinas funcionem como humanos, mas de maneira muito mais eficiente. A RPA pode melhorar muito a eficiência geral dos processos de negócios. E como ele não substitui totalmente os sistemas de TI existentes, mas simplesmente assume o controle, o RPA é bastante fácil de implementar em negócios em funcionamento sem levar muito tempo. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de como o RPA pode melhorar a eficiência dos processos de negócios:

Agiliza os processos internos e reduz os custos gerais
Melhora a produtividade e agilidade
Minimiza o erro humano e reduz os riscos operacionais
Melhora a experiência geral do cliente
Não substitui os sistemas de TI existentes, mas apenas assume o manuseio desses sistemas

Esses são apenas alguns dos inúmeros benefícios das máquinas serem capazes de imitar as ações humanas e automatizar rotinas monótonas e repetitivas, o que permite que os humanos se concentrem em tarefas mais importantes que atualmente não podem ser automatizadas. Tenha em mente que o RPA não muda seus negócios da noite para o dia. Esses processos internos ainda precisam ser implementados e supervisionados, o que exige que sua equipe seja capaz de entender e lidar com esse novo tipo de software e automação.

Tanto a inteligência artificial quanto o aprendizado de máquina desempenham papéis significativos no RPA, mas geralmente se confundem. Para entender completamente os papéis de IA e ML no processo de RPA, precisamos nos aprofundar um pouco mais em suas definições e funções.

Machine Learning e IA

Inteligência artificial

A inteligência artificial, ou IA, é o amplo conceito geral de máquinas que são capazes de realizar tarefas de uma maneira que definiríamos como “inteligentes”. O conceito de IA remonta aos primórdios do gênero de ficção científica, onde nós, como humanos, imaginamos um mundo em que as máquinas se comportam como nós. Agora temos o conhecimento e a tecnologia para tornar realidade muito do que costumava ser considerado ficção científica. Agora somos capazes de criar softwares capazes de imitar os processos humanos de tomada de decisão e realizar tarefas repetitivas tão bem quanto qualquer ser humano – e muitas vezes ainda melhor. O uso da inteligência artificial pode ser definido de duas maneiras fundamentais:

AI aplicada: um sistema projetado para executar uma tarefa muito específica
IA geral: um sistema que, em teoria, pode lidar com qualquer tipo de tarefa

A IA aplicada é algo que já estamos usando em muitos processos (de negócios). Por estar focado em uma tarefa específica, só precisa ser desenvolvido para saber como fazer aquela determinada tarefa, e nada mais. A IA generalizada, no entanto, requer muito mais características “humanas”, como a capacidade de se adaptar rapidamente a diferentes situações e problemas e a habilidade de apresentar uma variedade de soluções, com base no conhecimento que aprendem com a experiência ou em neste caso, dados. Como a IA geral é muito mais complexa e semelhante à humana, ela requer uma técnica que permita que esse tipo de software aprenda coisas por conta própria. É aqui que o Machine Learning entra no jogo.

Aprendizado de máquina

Machine learning, ou ML, é uma aplicação moderna de IA focada em dar às máquinas acesso a dados específicos. Em vez de ensinar a máquina a realizar certas tarefas, permitimos que ela aprenda por si mesma e execute ações com o conhecimento que adquiriu ao longo do caminho. Com o surgimento da internet, mais e mais informações se tornaram disponíveis. Nos últimos dez anos, a disponibilidade de dados disparou - especialmente online, e agora atua como uma imensa biblioteca de informações com as quais uma máquina pode aprender.

Os aplicativos de aprendizado de máquina podem ler quase qualquer tipo de dados. Eles podem ouvir uma música e estimar que emoção essa música pode evocar em seus ouvintes. Com base nessas informações, eles podem encontrar músicas com o mesmo efeito. É basicamente assim que seus serviços de streaming de música criam listas de reprodução com base no que você pode gostar. E ainda por cima, os aplicativos de ML podem até compor sua própria música, com base no que eles acham que os ouvintes vão gostar.

Como isso soa, você pergunta? Aqui está uma música do Eurovision criada por inteligência artificial, através do processo de aprendizado de máquina, confira:

Um futuro com IA e Machine Learning

Se já estamos em um ponto em que as máquinas podem escrever suas próprias músicas, o que isso significa para o futuro? Os robôs estão realmente assumindo o controle? Ou podemos controlá-los de uma maneira que continue a tornar nosso trabalho muito mais fácil e nossas vidas muito mais emocionantes, sem o risco de um futuro planeta governado por máquinas? É um tema quente para debate e ninguém tem uma resposta definitiva. O que sabemos é como podemos implementar IA e ML em nossos aplicativos para criar aplicativos bonitos e avançados. A tecnologia AI e ML pode ser usada para uma ampla variedade de funções de aplicativos, como:

Reconhecimento facial e de fala, para autenticação e acesso a sistemas
Classificação de notícias/conteúdo com base em seus interesses
Análise de sentimento, para analisar a experiência de seus clientes
Detecção de fraude online
Recomendação de conteúdo, como música ou série
Suporte ao cliente online com, por exemplo, chatbots
Controle remoto de dispositivos, como gadgets domésticos

As tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina estão progredindo em ritmo acelerado. Já existem inúmeras aplicações que fazem uso desta tecnologia, por exemplo:

Replika: uma máquina de IA pessoal que ajuda você a se expressar oferecendo uma conversa semelhante à humana. Reconhece padrões de pensamento e emoções e é capaz de responder de forma inteligente e reflexiva.

Siri: assistente pessoal da Apple, criado para reconhecer sua voz e comportamento para fazer chamadas, enviar mensagens de texto, responder perguntas e oferecer recomendações.

ELSA Speak: um aplicativo com inteligência artificial que ajuda você a aprender o idioma inglês com a ajuda de diálogos curtos e feedback instantâneo.

Socratic: um aplicativo de IA que ajuda os alunos com a lição de casa. Os usuários podem tirar fotos de sua lição de casa com a câmera do smartphone, enquanto o Socratic usa a IA para fornecer explicações visuais adequadas.

Fyle: um aplicativo de gerenciamento de despesas com inteligência artificial, com funções como: extração de dados em tempo real, relatórios de despesas, verificações de políticas em tempo real, avanços e solicitações de viagens e análises.

Embora não pareça, estamos apenas no início das tecnologias inovadoras de IA e ML. Isso pode mudar a maneira como vivenciamos vários aspectos enraizados em nossas vidas, como cuidados de saúde (mental), educação, viagens, linguagem e comunicação e muito mais.

Machine Learning e IA

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