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A transformação das cadeias produtivos através de tecnologias

Pedro Catini

Pedro Catini

A Inteligência Artificial e a Computação Quântica irão transformar nossos comportamentos e irão impactar nossas formas de consumir e produzir produtos ou serviços.
Foto de Hitesh Choudhary no Unsplash

Segundo o Relatório de Tendências de Tecnologia do Future Today Institute, Inteligência Artificial (IA) há muito tempo deixou de ser apenas uma tendência para se tornar hoje o que pode ser considerado a próxima era da computação.

De acordo com o estudo, o ano de 2018 está marcando o final do smartphone tradicional, sendo que as pessoas vão preferir utilizar outros tipos de dispositivos, como óculos, relógios, pulseiras, anéis, fones de ouvido. A previsão é que no máximo em 3 anos, 50% das pessoas que moram em países desenvolvidos, vão interagir com as máquinas, utilizando apenas a voz.

O futuro da Inteligência Artificial prevê muitas transformações ainda na tecnologia, que hoje já é bastante utilizada, mas de acordo com especialistas, muito longe ainda dos humanos terem esgotado as suas funcionalidades.

Espera-se que a evolução da IA parta para a cognição, em que os sistemas passam a agir com base em aprendizado e raciocínio, fazendo deduções por conta própria a partir de dados que alimentam as máquinas e programações de padrões.

Além do uso do Machine Learning (ML), em que as máquinas aprendem, com a cognição, elas também passam a pensar e tirar as próprias conclusões com os dados de referências que tem em seus bancos.

As maiores oportunidades para IA

O mercado em geral migra suas atenções para onde estão as maiores oportunidades para a Inteligência Artificial. Uma delas é na potencialização do Big Data, uma vez que a IA tem maior capacidade para identificar padrões de dados, combinando alta capacidade de processamento com aprendizagem cognitiva. Outra é na gestão de ativos.

A Inteligência Artificial poderá substituir humanos para o recolhimento e análise de informações de dispositivos conectados, como por exemplo, informações de drones em uma plantação de soja somados com dados gerados por um pulverizador e um trator.

A IA cognitiva será capaz de unir todas essas fontes, centralizar e tirar as próprias conclusões sobre informações que os gestores precisam para melhorar a sua produtividade por hectare. Uma terceira oportunidade é na produtividade, especialmente em Indústria 4.0, em que as máquinas automatizam as funções rotineiras e repetitivas, liberando mão de obra para ações mais estratégicas para o negócio.

O potencial de aplicação da IA é ainda muito vasto

Facilitar o dia a dia do ser humano será uma das principais funções da Inteligência Artificial nos próximos anos. Com o uso de aplicativos e sistemas de monitoramento personalizados para cada pessoa, será possível agilizar tarefas, automatizar processos, organizar automaticamente a agenda diária, entre outras infinidades de possibilidades.

Já existe a possibilidade de uma pessoa ter um clone virtual, que ganha autonomia a partir dos comentários e postagens que a pessoa fez. A máquina começa a compreender o “mestre” e copiar seus linguajares, buscando publicações semelhantes às quais costuma compartilhar.

A dona da ideia é uma startup portuguesa, que tem por objetivo oferecer aos seus clientes a “imortalidade no ciberespaço”. Seria uma possível rede social para as crianças de hoje no futuro? É uma possibilidade.

Para empresas, o foco é na eficiência operacional, seja na gestão dos processos quanto na melhoria da experiência do consumidor. Grandes varejistas nos EUA, por exemplo, já permitem receber listas de compras por comando de voz. Com o histórico de preferências de marcas do consumidor, apenas o comando “compre um sabonete”, já pré-dispõe no carrinho a marca do produto final.

No Brasil, uma construtora indica o banco em que terá mais chances de aprovar a contratação de um empréstimo a partir da avaliação do histórico de aprovações de crédito em diversas fases da vida de um provável comprador. A média de 30 dias necessários anteriormente, se transformaram em 5, aumentando logicamente a conversão de vendas.

De acordo com levantamento da IDC, empresas que desenvolvem tecnologia relacionada à Inteligência Artificial devem ter um aumento de receita exponencial até 2020. Em 2016, empresas do setor apresentaram rendimento de 8 bilhões de dólares e a previsão para 2020 é que este número salte para 47 bilhões.

Enfim, pesquisas apontam que a IA revoluciona realmente a sociedade e que tem muito ainda a avançar, oferecendo cada vez mais automatização e facilidades para a era digital.

O uso de IA para otimizar negócios com Deep Learning

Deep Learning (DL) ou aprendizagem profunda numa tradução literal em português nada mais é do que um ramo da Machine Learning, que visa “ensinar” máquinas a operarem e interpretarem padrões de forma automatizada e mais natural.

Como uma das bases da Inteligência Artificial, essa tecnologia têm aprimorado a capacidade dos computadores em classificar, reconhecer, detectar e descrever dados. Grosso modo, compreender tais informações. As vantagens deste aperfeiçoamento, certamente, impactarão o fluxo operacional de qualquer negócio. Acompanhe o post e entenda como otimizar os negócios com Deep Learning.

A Deep Learning é capaz de aprimorar as análises de dados corporativos, automatizar processos e reduzir falhas.

O que é Deep Learning?

Antes de explorarmos como otimizar os negócios com Deep Learning, vamos aprofundar o entendimento sobre a própria tecnologia.

Assim como dissemos, o DL é uma das tecnologias de Inteligência Artificial, baseada na ML, que diz respeito à capacidade de aprendizagem de uma máquina. O seu principal diferencial está na “educação” cada vez mais humana e natural.

Em outras palavras, os computadores são programados para processar dados e realizar operações como os seres humanos, de maneira inteligente e com menos características pré-programadas/robotizadas.

Com ele, é possível identificar e classificar imagens, reconhecer falas, detectar objetos, descrever conteúdos, prever situações, cuidar do processamento de linguagem natural, otimizar sistemas de recomendação, e assim por diante. Essa tecnologia estrutura parâmetros básicos para o tratamento de dados e treina as máquinas para agirem intuitivamente, através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento. Por isso, qualquer operação que possua uma estrutura básica de dados pode ser identificada e categorizada pelo DL.

Como a Deep Learning funciona?

O DL é uma tecnologia que cria algoritmos inteligentes para reconhecer diferentes tipos de objetos, adaptá-los a variações e antever novos padrões. Para isso, bases históricas de dados, feitos por seres humanos, são usadas como guia e máquinas são “ensinadas” criteriosamente a segui-la.

Quanto mais profunda for a aprendizagem do algoritmo, maior será a sua capacidade de adaptação a novos cenários. Por isso, o uso de padrões diversificados é essencial para otimizar os negócios com Deep Learning.

Os seus algoritmos ainda permitem que resultados sejam mensurados com mais facilidade, ajustes sejam efetivados conforme a necessidade, o processamento de dados ganhe qualidade, e assim por diante. Ele pode igualar a precisão de um humano e até, superá-la. 

Como otimizar os negócios com Deep Learning?

Veja a seguir algumas aplicabilidades estratégicas da Deep Learning que podem otimizar o negócio:

  1. Tomada de decisões precisas A base de informações gerada pelos algoritmos do DL servem como referência para a tomada de decisões, permitindo que o TI ganhe precisão e os sistemas aprendam com as ações passadas e operem com mais assertividade nas futuras. 

  2. Processos automatizados Combinado com outras ferramentas, o TI pode usar a DL para automatizar processos de forma inteligentes e acelerar operações, reduzir custos e atenuar erros. Desta forma, os recursos humanos podem ser poupados de atividades manuais repetitivas e usadas de forma mais estratégica.

  3. Pesquisa de dados prática A partir de padrões e cruzamento de dados, o DL pode treinar seus algoritmos para encontrar informações exatas no sistema, de forma rápida e prática.

  4. Fraudes minimizadas O TI ainda pode usar os dados da DL para estruturar ações de prevenção contra fraudes em atividades comerciais na internet, por exemplo. Ao identificar ações incomuns e que estejam fora dos padrões, um tipo de bloqueio pode ser acionado para impedir a operação.

Assim como nós, as máquinas podem ficar mais inteligente com a aquisição de experiência. Por isso, quanto maior for a quantidade de dados usada no treinamento e maior for a sua diversidade, maior será a qualidade da identificação de padrões e as chances de otimizar o fluxo operacional.

Agora que você já conhece a aplicabilidade da Deep Learning, fica clara a necessidade do TI empregar tais recursos e revolucionar as operações de seleção, identificação, descrição e previsão de dados.

Sobre o autor

Pedro Catini

Pedro Catini

Especialista em Inovação e Startups no Mercado Imobiliário. Sou co-fundador do Bloco, onde avaliamos mais de 700 Proptechs e implementamos 63 no mercado.
Pedro Catini

Pedro Catini

Especialista em Inovação e Startups no Mercado Imobiliário. Sou co-fundador do Bloco, onde avaliamos mais de 700 Proptechs e implementamos 63 no mercado.

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