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Os próximos passos da Inteligência Artificial

Os próximos passos da Inteligência Artificial

13/03/2024 Cesar Ripari

É necessário tomar medidas para gerenciar riscos, compreender a complexidade e dimensionar o impacto da IA nos negócios.

Os próximos passos da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) se destaca como uma das principais tendências globais e seu impacto para as empresas é inegável, ao proporcionar inovação, automação e eficiência de formas jamais imaginadas. 

No entanto, para aproveitá-la ao máximo é necessário ter processos bem definidos e profissionais preparados para lidar com a alta quantidade de dados gerados nos negócios e que alimentam essa tecnologia para, assim, explorar as inúmeras possibilidades que ela entrega. 

Após quase 60 anos do início de seu desenvolvimento, a IA deixa de ser um produto de ficção científica e já está entre nós. Desde detectar fraudes, prover métodos eficientes de contratação e prever a manutenção de máquinas, entre outras possibilidades, a Inteligência Artificial está se tornando rapidamente um impulsionador de inovação, tanto no ambiente de trabalho quanto em aplicações cotidianas. 

Na década de 1950, o início desta tecnologia era duvidoso, com computadores incapazes de realizar funções simples. No entanto, questionamentos como o do cientista da computação Alan Turing sobre a capacidade das máquinas poderem pensar abriu novos caminhos para o início de uma verdadeira revolução. 

Entre os anos 1950 e 1970, a indústria de computadores encontrou estabilidade, com avanços em velocidade e acessibilidade. Na década de 1980, surgiram técnicas cruciais como o "deep learning", que permitiu que os computadores aprendessem por experiência, e os "expert systems", que começaram a simular a capacidade humana de tomar decisões baseadas em regras. 

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial acelerou, impulsionada por melhorias em unidades de processamento gráfico (GPU’s), grandes conjuntos de dados (Big Data) e algoritmos sofisticados. Hoje, ela pode realizar uma série de tarefas. Para as aplicações empresariais, a IA é capaz de gerar benefícios em processos e tarefas automatizados, diminuição de erros – principalmente humanos, maior produtividade e eficiência operacional, decisões mais assertivas nos negócios, aprendizado aprimorado devido ao acesso a grandes conjuntos de dados, um melhor conhecimento do cliente - seus hábitos e preferências – de forma a sugerir produtos e serviços alinhados com sua necessidade, maior eficiência no back-office, marketing direcionado, entre outros.  

No entanto, ainda há questões muito importantes a serem resolvidas antes de sermos capazes de dizer que a IA está preparada para transformar por completo o mundo dos negócios. Por exemplo, mesmo com o crescimento exponencial do Big Data, a má qualidade das informações continua a ser uma barreira significativa para o uso em potencial pelas organizações. Pesquisas indicam que problemas de qualidade de dados podem causar perdas financeiras anuais de dezenas de milhões de dólares. 

Para apoiar essa jornada de limpeza dos dados, as empresas estão adotando soluções de aprendizagem de máquina, que têm capacidade de acelerar essa atividade. A intenção com isso é criar uma base de dados confiável para IA, aproveitar análises modernas aprimoradas pela tecnologia e implementá-la para casos de uso avançados. 

Outro passo fundamental para que a IA leve mais benefícios tangíveis para as empresas está na capacidade de analisar dados estruturados e não estruturados para gerar respostas precisas e contextualmente ricas para questões de negócios complexas. Hoje, a coleta de dados ocorre em uma infinidade de fontes, que não necessariamente os organiza de uma forma lógica. 

Com repositórios cada vez maiores de dados não estruturados nas empresas, é necessário integrá-los à análise de dados estruturados para a efetiva geração de insights a partir de uma central confiável de informações que conversam entre si. A partir disso, respostas mais abrangentes com contexto e relevância podem ser fornecidas para os negócios, desde que mantendo padrões rigorosos de governança e segurança. 

O desenvolvimento ético também é outro aspecto que precisa estar no centro das estratégias das empresas que desenvolvem a IA e as que a adotam, possibilitando a aceleração de iniciativas responsáveis baseadas em IA. Caso os blocos de dados da IA não sejam governados adequadamente, poderemos ver diversas ameaças à eficiência e integridade das operações comerciais. 

A criação de um Conselho contando com profissionais especializados em diversas vertentes da IA, que oriente a pesquisa e desenvolvimento de novas Inteligências Artificiais, é um caminho importante a seguir para garantir que a utilização da tecnologia seja feita da maneira correta. A partir dessa troca de experiências, o comprometimento com o avanço da IA é ampliado sem deixar de lado a integridade ética e a aplicabilidade prática, inclusive educando líderes e colaboradores sobre como aproveitar todo o potencial da inovação. 

As organizações estão procurando maneiras pragmáticas de aproveitar a IA para tomar decisões melhores e mais rápidas. Buscam recursos de IA prontos para uso, que sejam verificados, confiáveis e fáceis de usar, para que possam dimensioná-los rapidamente em toda a organização. 

No entanto, é necessário tomar medidas para gerenciar riscos, compreender a complexidade e dimensionar o impacto da IA nos negócios com iniciativas assertivas para gerar os benefícios que procuram. Empresas que estiverem dispostas a seguir esse caminho de forma responsável e abraçar este novo momento, escreverão a próxima era evolutiva dos negócios. 

* Cesar Ripari, diretor de pré-vendas da QLIK para a América Latina.

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Fonte: Planin Comunicação



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