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SÃO PAULO, 19 de dezembro de 2019
SÃO PAULO, 19 de dezembro de 2019 /PRNewswire/ -- Nos últimos anos, diversas tecnologias disruptivas ganharam os holofotes, justamente pelo poder transformacional que têm. Não só nos negócios, mas nas carreiras de talentos de diferentes áreas de atuação. Inteligência artificial (AI, na sigla em inglês), machine learning, deep learning, Robotic Process Automation (RPA), redes neurais e big data... São tantos nomes, que dá até para se perder, não é mesmo?
O interessante dessas tecnologias é que elas são diferentes, porém complementares. Abaixo eu explico o que significa cada uma delas e como elas se relacionam. Confira!
Inteligência artificial
Inteligência artificial é a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador. Está relacionada à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana. Hoje, diversas aplicações já contam com AI embutida. Exemplos não faltam. E eles vão desde aplicações de publicidade de motores de busca, passando por reconhecimento facial em sites de redes sociais até carros inteligentes, smartphones e redes elétricas.
Um exemplo bastante interessante de inteligência artificial está na BIA - Bradesco Inteligência Artificial. A assistente virtual do banco realiza atendimento às equipes internas e a clientes por texto e voz. Desde a sua criação, em 2016, a plataforma já realizou 185 milhões de interações e teve 95% das perguntas atendidas. Incrível!
O Google usa de forma massiva AI. Por meio de dados de localização anônima de smartphones, o Google Maps pode analisar a velocidade do movimento do tráfego a qualquer momento. E com a aquisição do Waze em 2013, o Maps pôde incorporar mais facilmente incidentes de tráfego relatados pelos usuários.
A AI está ganhando cada vez mais adeptos e os investimentos na tecnologia chegarão a US$ 77,6 bilhões em 2022, mais do que o triplo dos US$ 24 bilhões previstos para 2018. A taxa de crescimento composto (CAGR) para o período da previsão de 2017-2022 será de 37,3%.
Machine learning
O pioneiro em machine learning, o cientista da computação Arthur Samuel definia o termo como o campo de estudo que dá a computadores a habilidade de aprender sem que eles tenham sido explicitamente programados para tal. Assim, machine learning foca em encontrar padrões para fazer previsões e ela está debaixo do guarda-chuva de inteligência artificial.
Estudo global realizado pela consultoria Deloitte aponta que mais de 300 milhões de smartphones terão (ou já contam) a capacidade de fazer uso do recurso de machine learning, que permite elaborar conjuntos de regras e sistemas capazes de analisar dados e extrair aprendizados em alta velocidade sem a ajuda de humanos.
No Brasil, já há muitos casos de uso de machine learning. A Bevap, localizada no município de João Pinheiro, na região do Vale do Rio do Paracatu (MG), faz parte de um setor importante para o desenvolvimento do País, o agronegócio. A empresa usou machine learning no plantio de cana-de-açúcar e tratos culturais em busca de um controle mais efetivo dos processos para aplicar com eficiência, agilidade e sem excessos defensivos agrícolas e fertilizantes.
A Fundação Bill & Melinda Gates usou machine learning para desenvolver ferramentas de suporte a testes prognósticos de alto volume e planos para acesso sustentável aos seus serviços avançados de diagnóstico. Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam patologistas a analisar amostras de tecido e a fazer diagnósticos mais precisos. O objetivo é não apenas melhorar a precisão do diagnóstico, mas também o tratamento.
Redes neurais artificiais
Redes neurais são um conjunto de algoritmos projetados para reconhecer padrões. Eles interpretam os dados sensoriais por meio de um tipo de percepção da máquina, rotulando ou agrupando dados brutos. Os padrões que eles reconhecem são numéricos, contidos em vetores, nos quais todos os dados do mundo real devem ser traduzidos, sejam imagens, som, texto ou séries temporais.
As redes neurais ajudam a agrupar e classificar. Você pode pensar nelas como uma camada de cluster e classificação sobre os dados que você armazena e gerencia. Eles ajudam a agrupar dados não rotulados de acordo com as semelhanças entre as entradas de exemplo e classificam os dados quando eles têm um conjunto de dados rotulado para treinar.
As redes neurais estão intimamente ligadas ao deep learning, já que aprendizado profundo é o nome que usamos para "redes neurais empilhadas"; isto é, redes compostas de várias camadas.
Uma aplicação comum de rede neural está na identificação de imagens. Seu smartphone usa rede neural para, por exemplo, identificar se uma imagem é de uma pessoa ou de um animal. O celular, então, consegue agrupar essas imagens e ajudar o usuário na melhor localização delas.
Deep learning
Refere-se a redes neurais artificiais que são compostas por muitas camadas. Essencialmente, deep learning envolve a alimentação de um sistema informático de muitos dados, que pode ser usado para tomar decisões sobre outros dados. Esses dados são alimentados por meio de redes neurais, como é o caso da aprendizagem de máquina.
O Deep learning, ou aprendizagem profunda, é uma técnica que facilita a implementação do machine learning, fazendo com que as tecnologias estejam intimamente relacionadas. Em sistemas de deep learning, segundo o instituto de pesquisas Gartner, é preciso que se diga o que quer que eles façam. Assim, deep learning considera um amplo sistema em que neurônios se organizam em diversas camadas "ocultas" abaixo de uma superfície de rede neural.
A rede social Pinterest usa uma ferramenta de pesquisa visual que permite ampliar um objeto específico em um "Pin" (ou imagem fixada) e descobrir objetos visualmente semelhantes, com cores, padrões e muito mais. A equipe de engenharia da empresa usou o aprendizado profundo para ensinar seu sistema a reconhecer recursos de imagem usando um conjunto de dados de bilhões de Pins de usuários do Pinterest.
Robotic Process Automation
Trata-se de um tipo de inteligência artificial, normalmente em forma de software, aliada a uma máquina, que é capaz de realizar tarefas de maneira automática. Essas tarefas devem ser repetíveis, escaláveis e de grande volume. Ferramentas de automação de processos robóticos são uma forma de reduzir custos, eliminar erros de codificação, acelerar processos e associar aplicativos.
O Gartner define o RPA como "tecnologias de gateway" ou "ferramentas de superfície" porque elas são apenas a ponta do iceberg do mercado de serviços de automação inteligente. Por seu potencial e características inovadoras, a demanda por ferramentas RPA está crescendo rapidamente. O Gartner estima que a receita com RPA movimentará um total de US$ 2,4 bilhões até 2022, tornando-se o segmento que mais cresce no mercado global de software corporativo.
Seu crescimento tem motivo: a tecnologia pode ajudar a aumentar a eficiência em aplicações empresariais, como gerenciamento de relacionamento com clientes, gerenciamento de cadeia de suprimentos e aplicativos que administram funções em recursos humanos e finanças.
A Edenred Brasil, que atua com soluções transacionais para empresas, empregados e comerciantes, usa RPA para tarefas repetitivas e de alto volume. Sua utilização já mostrou ganhos na agilidade dos processos administrativos, melhorou a governança e contribuiu para a digitalização das soluções.
A gigante Coca-Cola usou RPA para agilizar as rotinas da área de Recursos Humanos. A tecnologia executa processos e estratégias de RH, entrega de folha de pagamento e revolve dúvidas dos funcionários.
Big data
A big data geralmente é caracterizada por '3Vs': volume extremo de dados, grande variedade de tipos de dados, e velocidade com que os dados devem ser processados. Mais recentemente, vários outros 'Vs' foram adicionados às descrições de big data, incluindo veracidade, valor e variabilidade.
A tecnologia ajuda a identificar padrões ou prever comportamentos, usando uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e análise estatística numérica, juntamente com equações diferenciais não lineares.
O caso mais emblemático de uso de big data aconteceu em 2012, quando a rede varejista norte-americana Target combinou uma série de dados da compra de uma jovem para determinar que ela estava grávida antes mesmo de ela saber do fato.
Outro exemplo interessante está na Nike, que usa dados para mapear hábitos e comportamentos esportivos do seu público por meio dos aplicativos e dispositivos vestíveis, que são capazes de gerar informações relacionadas com a distância percorrida, velocidades, locais preferidos para treino etc. Tudo isso para aprimorar o relacionamento com o consumidor e criar produtos inovadores.
Informações para contato:
Daniela Penna
E-mail: daniela.penna@pitchcom.com.br
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FONTE PR Newswire América Latina
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