As últimas tendências de inteligência artificial que sua empresa precisa adotar
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se rapidamente um componente essencial para os processos de negócios em todos os setores. Agora é mais comum que as ferramentas de negócios façam uso de tecnologias de IA e aprendizado de máquina.
De acordo com o relatório Global Q1 2022 State of Artificial Intelligence Report da CBInsights, cada vez mais empresas estão recorrendo à IA para aumentar o valor de seus negócios. E 50% dos entrevistados relatam que suas empresas adotaram a IA em pelo menos uma função de negócios.
Claramente, a IA é uma grande notícia apesar de que nossa região (Latam) ainda esteja muito distante dos demais mercados. Então, hoje, vamos discutir as principais tendências de inteligência artificial que irão diferenciar sua empresa nos próximos anos.
1. AI para Cybersegurança
Uma das maiores tendências de inteligência artificial que estamos vendo é o aumento do uso da tecnologia de IA para segurança cibernética e vigilância. Com uma quantidade crescente de negócios acontecendo online, o cibercrime é uma questão cada vez mais premente para as organizações. Isso é especialmente verdadeiro para aqueles com extensas redes de dispositivos conectados.
As técnicas de IA estão ajudando a produzir medidas de segurança mais robustas de várias maneiras. Em primeiro lugar, a IA pode aprender a reconhecer e sinalizar atividades criminosas antes que elas se tornem um problema. Em segundo lugar, a IA pode ser usada para melhorar as medidas de segurança de acesso com recursos como:
• Reconhecimento de rosto e voz
• Análise de vídeo
• Autenticação biométrica
Eles são ideais para melhorar os sistemas de segurança e se antecipar a atividades suspeitas.
2. AI para Comunicações
A próxima tendência que vamos focar é a IA para comunicações. As ferramentas de IA de última geração usam o Processamento de Linguagem Natural (ou PLN, abreviado) para gerar dados visuais, auditivos e baseados em texto automaticamente. Além disso, esses processos se tornaram tão bons que as saídas de IA são praticamente indistinguíveis dos dados reais.
Uma das maiores tendências de PLN a se enraizar foi o desenvolvimento de chatbots de IA. Os chatbots podem ser usados para automatizar as interações de negócios com clientes para fornecer aos clientes interações humanas sob demanda. Isso tira a pressão das equipes de suporte ao cliente automatizando tarefas repetitivas. E melhora o acesso geral aos serviços ao cliente.
Por exemplo, chatbots podem facilmente substituir humanos para:
• Responder a perguntas simples do cliente
• Organizar compromissos
• Enviar lembretes ou ofertas personalizadas
Mas, além da comunicação em tempo real, a tecnologia de IA também é capaz de criar conteúdo. Cada vez mais, as ferramentas de IA estão sendo usadas para gerar resultados criativos, como escrever títulos ou criar logotipos.
3. Processos de Negócios Automatizados
Mais e mais organizações agora usam tecnologias de IA para automatizar seus processos de negócios. Isso pode envolver automatizar seus esforços de marketing, compromissos… a lista continua. As ferramentas de IA são capazes de memorizar e seguir protocolos definidos de tarefas. E, como resultado, eles podem ajudar as empresas a simplificar os processos de negócios e a se tornarem mais eficientes.
Cada vez mais, os procedimentos manuais de dados estão sendo substituídos pela automação. A automação inteligente pode:
• Resolver desafios comuns de negócios
• Reduzir a pressão sobre os funcionários
• Eliminar o erro manual
• Aumentar a produtividade e eficiência
A chave para alcançar uma transformação digital bem-sucedida é a escalabilidade.
A automação de marketing está conquistando o mundo dos negócios. Com tantos modelos de negócios para escolher neste espaço, você pode estar se perguntando quais processos podem ser automatizados com sucesso.
Por exemplo, muitas equipes de marketing avaliam os benefícios do marketing de afiliação (modelo de vendas em que uma empresa paga terceiros (influenciadores digitais ou uma marca, por exemplo) para vender seu produto ou serviço) versus o dropshipping (dropshipping é uma maneira de vender online sem se preocupar com estoque ou meios de pagamento. O fornecedor entrega os produtos direto para os clientes, e assim o(a) empreendedor(a) não precisa lidar com a logística. Nesse caso, é preciso ter um site ou loja virtual).
Na realidade, a IA pode ser aplicada com sucesso a esses dois modelos de marketing. A IA ajuda os profissionais de marketing de afiliados a obter informações valiosas sobre os tipos de conteúdo que os clientes desfrutam. A automação também pode ajudar a reduzir tarefas executadas por humanos em um negócio de dropshipping.
Se você estiver executando grandes conjuntos de dados, o HDFS (Hadoop Distributed File System) opera como um sistema de arquivos distribuído que é executado em hardware comum. O benefício disso é que é tolerante a falhas, rápido e eminentemente escalável. Você pode aprender HDFS com Databricks (repositório centralizado de recursos. O armazenamento de recursos do Databricks permite o compartilhamento e a descoberta de recursos na organização e garante que o mesmo código de computação de recurso seja usado para treinamento e inferência de modelo) e começar a usar seu próprio sistema de arquivos distribuídos Hadoop (Hadoop significa High Availability Distributed Object Oriented Platform. E é isso que a tecnologia Hadoop oferece aos desenvolvedores - alta disponibilidade por meio da distribuição paralela de tarefas orientadas a objetos...)
A Intelligent Process Automation (IPA) usa a Robotic Process Automation (RPA) e a IA em combinação para automatizar os processos de negócios de ponta a ponta. Isso está provando ser o ingrediente-chave para transformações digitais bem-sucedidas. A IPA permite que as empresas automatizem processos auxiliados por aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (PLN) e outras automatizações inteligentes.
4. IA Ética
Além de focar no que a IA pode fazer pelas empresas, há uma crescente conscientização em torno da ética da IA. E o tema está sendo discutido cada vez mais em conferências de ciência da computação.
A demanda por IA ética está aumentando. Os consumidores de hoje são cada vez mais orientados por valor. E mais e mais organizações estão questionando como podemos fazer uso dessas tecnologias da maneira mais ética possível. Isso cria um tipo especial de desafio quando encontramos direitos, princípios e deveres que entram em conflito – onde é impossível seguir uma regra moral sem quebrar outra, ou cumprir nossos deveres morais para com uma parte interessada sem deixar de cumprir um dever moral de outro.
É extremamente importante que monitoremos a qualidade e o uso de big data porque as tecnologias de IA o utilizam. A conformidade de dados de IA (também conhecida como garantia de que todos os sistemas de IA atendem aos requisitos regulamentares pré-requisitos) é essencial para a distribuição e uso de soluções de IA responsáveis e éticas.
Plataformas como o Hadoop ajudam as organizações a gerenciar aplicativos de big data.
Quais são os desafios éticos da inteligência artificial?
A ética das decisões baseadas em computador.
Privacidade e consentimento.
Viés e transparência.
Proteger-se contra o uso malicioso da IA.
Riscos na segurança cibernética orientada por IA.
Construir organizações éticas de segurança cibernética.
5. AI para o Bem
Além de garantir que os processos de IA sejam eticamente compatíveis, há um apelo crescente para usar a inteligência artificial para o bem global. Até o momento, a IA tem sido mais associada à automação e otimização de negócios. Mas suas possibilidades vão muito além disso.
Algumas organizações estão começando a pensar em como os modelos de IA podem ser usados para ajudar a resolver problemas globais urgentes e fazer mudanças sociais reais.
Exemplos disso incluem o uso de tecnologias de IA para:
• Educação individualizada
• Pesquisa ambiental (por exemplo, previsão de eventos climáticos, como furacões)
• Cuidados mais seguros e eficientes em ambientes de saúde
6. A Revolução No-Code
Uma das maiores barreiras que impedem as empresas de adotar processos orientados por IA tem sido a codificação. Nem toda organização tem acesso a líderes profissionais de ciência da computação e engenharia de IA com as habilidades e a experiência necessárias para criar ferramentas e algoritmos automatizados.
Tudo isso está mudando graças às ferramentas sem código e com pouco código. Você já deve ter ouvido falar de plataformas de criação de sites sem código. Talvez seu site tenha sido construído em um. Esses tipos de software estão se tornando cada vez mais populares e tudo graças à IA sem código.
As plataformas de IA sem código ajudam as empresas a usar tecnologias complexas sem precisar de muito conhecimento técnico. Eles oferecem uma interface simples a partir da qual as equipes podem construir sistemas de IA usando elementos intuitivos de arrastar e soltar e outras ferramentas sem código.
As plataformas sem código permitem que as equipes desenvolvam modelos de IA sem a experiência ou o custo necessário que já foi associado a isso. Isso significa que os processos podem ser desenvolvidos a baixo custo, implementados rapidamente e usados facilmente (independentemente do treinamento técnico).
7. Priorizando a diversidade com a IA
Você sabia que a IA pode contribuir para vieses? Pesquisas sugerem que a falta de diversidade no desenvolvimento de IA pode contribuir para aumentar os preconceitos raciais e de gênero nas organizações. A falta de diversidade entre as equipes de desenvolvimento resulta em produtos e processos tendenciosos para o grupo dominante.
Infelizmente, essa falta de diversidade continua comum. Pesquisas sugerem que as mulheres representam apenas 10% dos pesquisadores de IA no Google e que menos de 5% dos funcionários do Facebook, Google e Microsoft são negros.
Priorizar a diversidade e a inclusão em todas as etapas é a melhor maneira de erradicar esses preconceitos. Portanto, é importante que as empresas de IA construam equipes diversas. Isso ocorre porque as equipes que são diversas em gênero, raça, idade, habilidade e formação cultural são mais propensas a criar e testar aplicativos móveis que reflitam as necessidades de todos (em vez de apenas uma pequena seleção de) usuários.
8. IA no Metaverso
A IA está avançando a passos largos no metaverso digital. Se você não estiver familiarizado com o termo, “metaverso” simplesmente se refere a ambientes virtuais onde os usuários interagem. Pode ser um local de trabalho online, um jogo online ou qualquer outro tipo de experiência online imersiva, como redes sociais.
AI no Metaverso é um tópico muito quente no momento. O metaverso usa tecnologias de IA para aprimorar os mundos digitais com os quais interagimos diariamente. A IA agora é considerada um dos maiores contribuintes para o crescimento do metaverso.
A IA será o suporte essencial para:
• Metaverse AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)
• Interfaces de usuário inclusivas
• Experiências imersivas
9. IA para a saúde
Estamos prontos para ver uma maior aceitação de tecnologias de IA no setor de saúde. A IA já provou ser uma benção para os profissionais de saúde, que podem usar a tecnologia para facilitar o atendimento mais eficiente e permitir aos pacientes maior acesso a cuidados médicos seguros.
A IA está facilitando a aquisição de dados em tempo real dos registros de saúde dos pacientes. Isso leva a processos mais rápidos de diagnóstico e aprimoramento de cuidados. Além disso, a IA está ajudando efetivamente a equipe do hospital quando se trata de monitorar e gerenciar registros de pacientes, internações hospitalares e muito mais.
Novas tecnologias orientadas por IA, como câmeras térmicas para detectar a temperatura do paciente e ferramentas de entrega sem contato, provaram ser inestimáveis durante o surto de COVID-19, e inovações como essas devem continuar no setor.
10. AI & IoT
A última tendência de inteligência artificial que discutiremos hoje é a relação entre IA e Internet das Coisas (IoT). A IoT agora é comum nas empresas, mas muitas delas ainda lutam para usá-la de forma eficaz. O principal problema tem sido como obter insights acionáveis da IoT apesar de que o 5G ainda seja incipiente no país.
Ao mobilizar produtos de IoT em conjunto com IA, fica fácil traduzir e coletar dados. Mais e mais indústrias estão começando a combinar IA e IoT para obter melhores resultados, resultando no que está se tornando conhecido como AIoT.
Principais tendências de inteligência artificial reveladas
A Inteligência Artificial já faz parte do dia a dia de grande parte da população e vem sendo cada vez mais utilizada em empresas ao redor do mundo. Em um mundo em que as informações são rápidas e os dados surgem em grandes quantidades, é essencial o investimento em tecnologias que consigam suprir a necessidade das empresas.
Então é isso que temos para hoje. Você está atualizado(a) com as últimas tendências de inteligência artificial. A IA continua crescendo para empresas em todos os setores e seus casos de uso continuam a se diversificar. À medida que sua empresa cresce, considere priorizar esses desenvolvimentos de IA em suas próprias operações para obter resultados ainda melhores!
Quer saber como aplicar IA em sua empresa, fale conosco!