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Tudo sobre inteligência artificial: impactos e oportunidades

inteligência artificial
18 minutos para ler

Você não precisa entender tudo sobre inteligência artificial (IA) para concordar que ela já deixou de ser um tema de ficções científicas para fazer parte do cotidiano das empresas e pessoas.

Ainda que não seja um assunto novo, as soluções de IA estão em constante evolução, assim como o cenário do mercado e o comportamento dos clientes. Ou seja, é preciso ter um esquema de análise para realizar a sua adoção.

O objetivo deste post é esclarecer as principais dúvidas relacionadas a esse tema ao explicar o panorama da inteligência artificial como ferramenta, quais são suas principais aplicações, benefícios para o relacionamento com o cliente e as suas tendências. Veja mais.

Quais são os desafios de hoje?

Ela é empregada nos mais diversos canais, interações, processos e serviços, daqueles mais simples — como transmitir informações por SMS aos compradores de uma loja que estejam próximos ao seu ponto de venda — até as redes industriais automatizadas e gerenciadas por robôs inteligentes e suas complexas análises de performance.

Trazendo mais eficiência ao planejamento de estratégias e suas execuções, quando bem implantada, a IA gera uma onda de efeitos positivos na qualidade dos serviços, na otimização dos custos e nas experiências dos profissionais e, claro, dos clientes.

Mas, se não estiver alinhada com as necessidades da empresa e, principalmente, de seu público, também pode afetar negativamente os relacionamentos e resultados da operação. Afinal, a impessoalidade e interações pouco humanizadas não engajam compradores, não é mesmo?

Além disso, é melhor adotar uma solução de IA que se relacione diretamente com o cliente ou que otimize os processos produtivos do negócio?

Como você pode ver, mesmo que seja uma solução indiscutivelmente benéfica para os empreendimentos, ainda existem muitos questionamentos estratégicos em relação à sua adoção.

Continue a leitura para entender tudo sobre inteligência artificial!

O que é a inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial compreende as teorias e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de executar tarefas que exigem o uso de um raciocínio humano, como a análise visual, reconhecimento de voz etc.

Soluções de IA, portanto, podem aprender, planejar, analisar variáveis, propor soluções para problemas, promover interações, executar procedimentos, como as transações com cartão de crédito, ou fazer ofertas personalizadas de acordo com o perfil do cliente.

Em sua concepção, elementos de automação e análise de dados são cruciais. Eles permitem solucionar problemas ou executar processos de forma mais inteligente, rápida e eficiente.

Os chatbots são um exemplo clássico. Eles trazem um elemento estratégico para a omnicanalidade do negócio, executam as interações com os clientes baseados em regras, aprendem com as experiências que vivenciam e, assim, conseguem atender a um número de interações muito maior de forma ágil e eficiente, já que diminuem erros humanos comuns nos atendimentos.

As plantas de fábricas automatizadas também são interessante de analisar. Além das máquinas que fazem a montagem de carros e equipamentos, por exemplo, a indústria 4.0 é toda conectada por soluções de inteligência artificial que analisam a performance operacional — será que o desempenho das máquinas está aquém do esperado? — e até mesmo propõem manutenções não programadas para garantir os melhores resultados. Tudo isso sem a interferência humana.

Mas como chegamos até o ponto de confiar integralmente uma operação industrial para robôs de IA? Depois de muita evolução, é claro.

Como surgiu a inteligência artificial?

A história da inteligência artificial é mais antiga do que parece, e, se pensarmos que a codificação de linguagem e regras é sua base, podemos fazer um link até mesmo com as antigas civilizações, com comunicações que determinavam as orientações a serem seguidas.

Colocando as reflexões acerca de seus impactos na vida das pessoas, os filósofos e pensadores antigos já ponderavam sobre máquinas criadas por homens capazes de repetir e executar comandos que lhes seriam dados.

Mas a história de seu desenvolvimento e percepções da sociedade em relação aos robôs é ainda mais curiosa e foi até mesmo — muitas vezes — para as telas de cinema.

Fazendo uma lista histórica das primeiras menções e invenções robóticas que teriam IA em suas concepções — ou, pelo menos, planos dela —, temos:

  • 1921, foi construído Rossum’s Universal Robot, por Karel Capek. É o primeiro registro de que se tem conhecimento em que uma máquina foi chamada de robô;
  • 1927, é o ano de lançamento do filme Metropolis, onde uma robô humanoide ataca uma Berlim futurista. É um marco interessante, pois populariza a discussão sobre robôs no cotidiano das pessoas, ainda que retratados como inimigos ou artigos incontroláveis e perigosos;
  • 1929, é criado Gakutensoku, um robô japonês desenvolvido pelo biologista Makoto Nishimura. Sua ideia era que ele aprendesse com as leis naturais da humanidade, e sua estrutura era capaz de mover a cabeça, braços e até mudar expressões;
  • 1939, ano em que foi desenvolvido o Atanasoff-Berry Computer (ABC) pelo inventor Atanasoff e seu assistente Clifford Berry. Ele era capaz de resolver, simultaneamente, 29 equações lineares, porém, pesava mais de 315 quilos;
  • 1949, o cientista Edmund Berkeley fez um ensaio científico em que constatava os incríveis avanços dos computadores e suas capacidades de processamento. Entre suas conclusões, culminou que “uma máquina pode, então, pensar“;
  • 1950, é o ano da publicação do que mais tarde foi chamado de teste de Turing. Em um estudo científico sobre a possibilidade de as máquinas terem a capacidade de pensar, Alan Turing criou o Jogo da Imitação, que foi usado como referência para a análise da inteligência de um robô;
  • 1965, é quando o mundo da computação conheceu Eliza, um robô capaz de interagir com uma pessoa. Podemos dizer que ela é a origem tanto dos chatbots como dos assistentes virtuais;
  • 1968, é o ano do desenvolvimento do SHRDLU, primeiro programa com linguagem natural;
  • 1977, os robôs C-3PO e R2-D2 fazem sucesso no cinema com o lançamento de Star Wars. O primeiro, um humanoide, tinha capacidade de se comunicar fluentemente em 7 milhões de linguagens intergaláticas, enquanto o outro simpático robô interagia com “blips” e era um ótimo piloto de naves espaciais;

A década de 80 é considerada o inverno da inteligência artificial, pois o governo dos principais países e seus mercados reduziram os investimentos e demandas no setor.

  • 1995, uma outra antecessora dos chatbots atuais entra no circuito, só que, agora, com a compreensão da linguagem natural em sua programação. É chamada A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity);
  • 1998 e 1999, os robôs entram no mercado de brinquedos com o Furby e AIBO, um cachorro robótico que entendia e correspondia a mais de 100 comandos;
  • 2000, ano que o mundo enfrentou o problema do milênio. A maioria dos computadores até então inventados só precisava mudar os últimos três dígitos das datas, e, na virada de 1999 e 2000, havia o risco do bug do milênio;
  • 2004, robôs não tripulados da NASA exploraram pela primeira vez a superfície de Marte;
  • 2010, surgem as soluções de reconhecimento visual;
  • 2011, a Apple lança a Siri, sua assistente virtual inteligente capaz de inferir, responder e sugerir produtos, serviços, localidades e outras informações que sejam relevantes para o usuário;
  • 2012, pesquisadores do Google treinam uma rede neural de 16.000 processadores para reconhecer imagens de gatos, sem nenhum dado ou informação escrita que os descreva;
  • 2014, é o ano de lançamento de outros dois assistentes virtuais conhecidos, a Cortana, da Microsoft, e a Alexa, da Amazon;
  • 2016, a robô humanoide conhecida como Sophia é considerada uma cidadã robótica. Ela consegue ver por meio do reconhecimento visual, fazer expressões faciais baseadas em suas reações e também comunicar-se por meio de IA;
  • 2017, é o ano em que o Facebook avança suas soluções e testes para o uso de chatbots em suas plataformas;
  • 2018, o Google trouxe ao mercado o BERT, o primeiro robô de inteligência artificial com representação de linguagem bidirecional e não supervisionada, que reconhece a linguagem natural, aprende com suas experiências e pode executar uma série de tarefas a partir de comandos.

Analisando essa cronologia, vemos que os elementos de automação e análises complexas de dados andam e evoluem juntos.

Também podemos perceber que os mecanismos foram ficando, de fato, menores, mais ágeis e eficientes também por uma forte influência da transformação digital.

E, se, antes, eram modelados para repetir as ações humanas, hoje, trazem soluções complexas que seriam impossíveis de ser calculadas pelos profissionais do mercado com a mesma eficiência e rapidez.

Mas isso não significa que os robôs ficaram mais inteligentes que os humanos. Além de continuarem sendo desenvolvidos pelos humanos, o fato é que podem executar atividades repetitivas, por longos períodos, obedecendo regras com mais exatidão etc.

Eles, portanto, não substituem a força de trabalho profissional, apenas a deslocam para funções mais estratégicas de sua concepção e acompanhamento, não é mesmo?

Por que ela é importante nos dias atuais?

Viajar por essa cronologia e pensar como o cinema representava alguns dos temores e expectativas das pessoas em relação aos robôs é muito interessante, pois, na atualidade, já usufruímos de seus benefícios sem saber.

Mas o impacto da inteligência artificial nas empresas e no cotidiano é ainda mais evidente, movimentando a economia e a forma como o conhecimento é transmitido e até mesmo colocando em discussão alguns aspectos éticos sobre o uso de dados das pessoas.

Elas são capazes de analisar um conjunto maior de dados por meio de algoritmos complexos e de aprendizagem progressiva — tudo com uma precisão incrível. Informações precisas são a chave para ações e estratégias de sucesso.

São diversas, as suas aplicações, todas visando a eficiência, agilidade e melhores experiências para seus clientes e usuários, mas elas devem respeitar, por exemplo, a privacidade das pessoas

As ressalvas, portanto, devem seguir em torno da escolha de uma empresa que consiga desenvolver soluções de IA ricas e envolventes, mas, ao mesmo tempo, de forma ética e respeitosa.

Do que a IA é feita? O que a compõe?

Nomear soluções de automação, análise de dados, armazenamento, IoT ou quaisquer outras como inteligência artificial não é exatamente errado, apenas pouco específico, considerando sua complexidade e aplicações. Por isso, é importante entender do que a IA é feita.

Machine learning

“Uma máquina pode, então, pensar”. Foi o que Edmund Berkeley disse em 1949, e não podia estar mais correto. O machine learning, ou aprendizado de máquina, consiste em usar o mínimo de programação possível para capacitar um computador a identificar padrões em uma infinidade de dados.

Com essa funcionalidade, porém, as máquinas não ficam restritas às análises básicas, fazendo uma rede de conexão, comparação e associação com outros estudos de padrões identificados no Big Data. E adivinhe só…

Seus algoritmos e análises ficam cada vez melhores e mais complexos com o tempo, pois vão aprendendo com seus processos e novos dados.

É simples de entender quando consideramos um chatbot programado para dar sugestões de compra em um e-commerce baseado no perfil do cliente. Quanto mais peças, produtos, propagandas e outros conteúdos são apresentados ao visitante, mais reações ele produzirá para a base de dados do robô.

Assim, sejam elas reações positivas, sejam elas negativas, o chatbot vai incorporando tais informações e apurando suas sugestões de compra de acordo com a riqueza de dados que tem. Ou seja, ele vai aprendendo e apurando suas ações e interações.

Sob o ponto de vista do cliente, a experiência de ter ofertas personalizadas e de acordo com suas necessidades e preferências é muito mais engajadora e eficiente.

Deep learning

O deep learning continua seguindo a máxima de repetir as funções humanas de análise, e aqui é interessante perceber como a capacidade das pessoas ainda é uma referência até mesmo para os robôs mais complexos.

Nessa modalidade de IA, os robôs elevam suas análises e comparações, usando relações mais aprofundadas entre os dados a partir de diferentes focos e análises de variáveis, como quando uma pessoa está dirigindo um carro.

Interessante, não é mesmo? Mas, para dirigir, precisamos conhecer as normas de trânsito, os mecanismos do carro, suas particularidades e a leitura dos elementos que o fazem andar — como combustível e óleo —, além do trânsito local, condições climáticas etc.

Isso não parece complexo para quem já domina a direção, mas, para quem está aprendendo, ou até mesmo para o robô de IA, é bem diferente. Então, como é fácil supor, o deep learning é utilizado em projetos de veículos autônomos, mas também em outras situações particulares, como análises de fraude e segurança e dados.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O PLN vai ao encontro da necessidade de humanizar as soluções de inteligência artificial, afinal de contas, além de eficiência, também é importante garantir a qualidade dos serviços gerenciados.

Nesse caso, os avanços tecnológicos são para reconhecer a linguagem natural das pessoas na hora de aceitar um comando e até mesmo reagir a ele. É muito mais agradável conversar com alguém ou alguma coisa que demonstra reações humanas, certo?

Além disso, a comunicação tem um fator elementar para seu sucesso: a mensagem transmitida deve ser a mesma recebida.

Ou seja, se a ideia é oferecer um serviço automatizado por voz, a tecnologia passa a ser a receptora da comunicação, e não apenas o mecanismo que vai processar um pedido. Ela precisa entender o que está sendo dito.

Big data

O machine learning e o deep learning mostram que suas performances são cada vez melhores com a quantidade de dados que lhes é fornecida para processamento. Nesse sentido, o big data é o termo que descreve o grande volume de dados armazenamentos pelo negócio através de diferentes fontes.

Dados gerados no call center de uma empresa são armazenados no big data e podem ser utilizados por um chatbot para aprendizagem de regras, linguagem e entendimento das reações dos clientes.

Também podem integrar análises sobre comportamento e tendências de consumo, considerando relatórios de vendas, informações do setor financeiro e mercado quando usados pelo business intelligence — ou inteligência de negócios.

Quais impactos a IA trouxe ao mundo?

São diversas as suas aplicações, além das áreas em desenvolvimento e do maior acesso às suas tecnologias. Então, quais os impactos da inteligência artificial no mundo dos negócios e na sociedade?

Muito se fala sobre a diminuição dos postos de trabalho, havendo questionamentos sobre se a transformação digital no atendimento gerará distanciamento das relações. Mas será que esse é o caminho? Com certeza, não.

Quais as aplicações da inteligência artificial no mercado?

Entre suas aplicações no mercado, podemos listar:

  • análise do big data das empresas, criando relatórios ricos sobre as tendências comportamentais e de consumo dos clientes e performances operacionais de um negócio;
  • automatização do atendimento ao cliente, com o aumento de sua capacidade de interação, variedade de canais e plataformas como o WhatsApp, uso dos dados dos clientes para oferecer soluções e informações personalizadas etc.;
  • multidisciplinaridade dos chatbots, que são baseados em inteligência artificial e têm diversas aplicações, como a venda consultiva e personalizada em um e-commerce, oferta de produtos para listas segmentadas de clientes, relacionamento nas redes sociais e transações de pagamento;
  • melhorias nos processos de aprendizagem a distância, com jogos e outros recursos da pedagogia transformados em vídeos interativos, ambientes de simulação etc.;
  • sentinela para seguranças de dados de um programa, detectando intrusos nas redes de uma corporação e iniciando protocolos que preservem os dados e eliminem a ameaça.

Quais as aplicações da inteligência artificial no cotidiano?

Já no que diz respeito às relações diretas com os usuários, as aplicações mais significativas são:

  • comunicação de equipamentos wearable, como os smartwatches e outros dispositivos conectados pela internet das coisas, garantindo que eles não somente troquem informações entre si, mas também executem comandos;
  • guias e mapas que indicam melhores caminhos de acordo com o tráfego ou desvios, além de dicas sobre direção em diferentes condições climáticas e trechos rodoviários;
  • serviços de atendimento ao cliente pelas redes sociais ou chats nos sites e e-commerces das empresas, valendo mencioná-los novamente sob a perspectiva dos clientes, pois são consideradas facilidades para suas relações com marcas;
  • câmeras de segurança, reconhecimento facial, porteiros online nos condomínios residenciais etc.;
  • soluções de desbancarização e finanças, que trazem análises sobre investimentos e serviços como cashback;
  • traduções simultâneas de diversas línguas;
  • aplicações na medicina no aumento da precisão de resultados de exames e monitoramento de pacientes internados.

O que esperar da IA no futuro?

A evolução da inteligência artificial na história da humanidade é curiosa, sendo construída tanto pelo aspecto científico de seus mecanismos e linguagens, como pelas percepções das pessoas e profissionais que são diretamente impactados por eles.

Isso fica ainda mais claro quando percebemos que as organizações estão investindo em soluções de IA, primeiro, para oferecer experiências mais valiosas, e, depois, para trazer mais eficiência para suas operações.

Isso acontece porque o relacionamento com seus clientes continua tendo a mesma relevância para o sucesso dos negócios.

Com essa ideia em mente, podemos listar alguns desenvolvimentos de IA que serão mais expressivos, seja no mundo dos negócios, seja no cotidiano de seus usuários. Entre eles, estão:

Chatbots alinhados com assistentes virtuais

Os chatbots trazem aplicações interessantes para o relacionamento com o cliente, oferecendo eficiência, agilidade e personalização para o atendimento.

Assistentes virtuais, por sua vez, são ferramentas cada vez mais utilizadas pelos usuários, e isso fica evidente quando também citamos a internet das coisas.

Elas permitem o gerenciamento automatizado de várias etapas e atividades da vida de seus usuários, do envio da lista de produtos a serem comprados no supermercado até a programação diária do ar-condicionado dos ambientes da casa.

A proposta de unir chatbots e assistentes virtuais, portanto, traz ainda mais eficiência e otimização da experiência de consumo.

Veículos autônomos e outras soluções inteligentes

Veículos que navegam sozinhos não são apenas aqueles de uso individual que observamos constantemente nas mídias. Também estão compreendidos nessa categoria aqueles que transportam materiais, insumos e até funcionários dentro da planta de uma organização.

Assim, trens, carros e outros veículos orientados por computadores serão cada vez mais utilizados pelas organizações, melhorando seus processos internos e reduzindo os custos e riscos da direção realizada por humanos.

Superinteligência Artificial (ASI, na sigla em inglês)

Uma visão mais pessimista sobre a evolução da inteligência artificial também ganhará força nos próximos anos. Nela, a preocupação é que a IA ultrapasse o potencial humano de gerenciá-la. Essa preocupação é fortalecida por críticos da meta-aprendizagem, que consiste, basicamente, em robôs de IA desenvolverem outras tecnologias dessa modalidade.

Também podemos dizer que as discussões sobre o uso da inteligência artificial também ganhará mais contornos políticos e éticos. Assim como ultrapassamos a barreira dos robôs do nosso imaginário para poder aceitá-los no nosso cotidiano, também precisamos entender que eles não eliminam vagas de emprego ou coisas do tipo.

A inteligência artificial nas empresas, no entanto, não vai retroceder. Muito pelo contrário, suas aplicações serão cada vez mais vantajosas para a gestão operacional, parcerias entre canais, plataformas, linguagens, serviços e, claro, para o diferencial competitivo e encantamento de clientes. Acompanhar suas novidades e aplicações, portanto, é determinante.

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