Em quais áreas a inteligência artificial já está sendo utilizada?

O termo "Inteligência Artificial" (IA) geralmente se refere a processos e algoritmos capazes de simular a inteligência humana ou a imitação de funções cognitivas, como percepção, aprendizado e solução de problemas. Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são subconjuntos da IA que usam algoritmos para identificar padrões e fazer previsões em um conjunto de dados. Em condições ideais, podemos usar o machine learning (aprendizado de máquina) para interpretar dados com mais rapidez e precisão do que conseguiríamos por conta própria.

A inteligência artificial e o machine learning (IA/ML) estão transformando rapidamente como as empresas operam, com aplicações de amplo alcance em diversos setores e nas organizações. É importante entender os benefícios e se preparar para os desafios de inteligência artificial e machine learning, específicos às cargas de trabalho e processos da sua empresa.

A tecnologia de inteligência artificial e machine learning vem sendo usada cada vez mais para simplificar, aprimorar e escalar diversas funções de negócios, como:

• Analytics e dados: a tecnologia de inteligência artificial e machine learning pode automatizar a captura de dados, o armazenamento e a segurança enquanto coleta análises preditivas de negócios. 
• Suporte ao cliente: chatbots e sistemas de classificação de chamadas usam o processamento de linguagem natural (NLP) para atender aos clientes rapidamente e direcionar solicitações complexas para os canais corretos. 
• Operações: a automação de processos robóticos (RPA) é o uso de robôs digitais (bots) para executar tarefas repetitivas anteriormente realizadas por pessoas. Quando usada em conjunto com a IA, ela pode analisar conjuntos de dados não estruturados com ritmo e precisão incompatíveis com processos manuais.
• Marketing e vendas: os algoritmos de deep learning ajudam os profissionais de marketing a obter análises sobre os clientes para criar estratégias informadas e personalizar campanhas de marketing. Para os profissionais de vendas, a IA pode processar informações para desenvolver leads rapidamente. 
• Recursos humanos: robôs treinados com modelos de IA básicos podem ser úteis na análise de perfis de candidatos durante o processo de contratação. Pesquisas sobre a satisfação do funcionário também podem ser realizadas e analisadas usando redes neurais para agilizar a implementação de mudanças positivas. 

Ao implementar essas e outras soluções, é importante prestar atenção aos desafios comuns enfrentados com o uso de inteligência artificial e machine learning, por exemplo, vieses (bias) e IA de "caixa preta" (quando processo de tomada de decisões não é transparente). Essas falhas podem ser especialmente problemáticas em setores regulamentados, como saúde, justiça criminal e finanças. À medida que as organizações continuam a implantar programas de inteligência artificial e machine learning para melhorar o desempenho e a produtividade, é fundamental implementar estratégias para minimizar os vieses e aumentar a transparência. Isso começa com retreinamento e manutenção frequentes, bem como processos de design inclusivos e uma consideração mais cuidadosa da diversidade de representação nos dados coletados.

As inovações na IA podem melhorar os resultados dos pacientes, porque elas auxiliam os médicos e outros profissionais de saúde a oferecer diagnósticos e planos de tratamentos mais precisos. Confira a seguir algumas maneiras como a IA no setor da saúde ajuda os pacientes, os prestadores de serviços e os administradores:

• Diagnósticos mais rápidos: é possível acelerar o diagnóstico com insights obtidos de dados processados por algoritmos de inteligência artificial e análises preditivas em tempo real, o que também faz com que o paciente espere menos pelo atendimento. 
• Acesso ampliado às soluções de saúde: diagnósticos guiados por inteligência artificial geram um aumento no número de pacientes que podem receber tratamento. Por exemplo, na radiologia e diagnóstico por imagem, a IA possibilita que uma quantidade maior de profissionais interpretem os exames de ultrassonografia. Isso diminui os obstáculos para os especialistas e amplia a quantidade de pacientes que terá acesso à tecnologia.
• Descoberta de novos medicamentos e pesquisa clínica: com ferramentas de computação com IA, é possível aprimorar abordagens de tentativa e erro tradicionais para estudos clínicos e desenvolvimento farmacêutico, criando modelos mais rápidos e eficientes para monitorar o processo. 

A tecnologia de inteligência artificial e machine learning é cada vez mais usada para simplificar diferentes processos de telecomunicações, como a otimização do desempenho da rede 5G e a melhoria da qualidade de produtos e serviços do setor. As aplicações incluem: 

• Qualidade do serviço: a inteligência artificial é usada para otimização do desempenho da rede, analisando os dados coletados por um provedor de telecomunicações a respeito do volume de tráfego, atrasos e interrupções. Em seguida, ela pode usar esses dados para recomendar ações necessárias. 
• Melhorias audiovisuais: o processamento de linguagem natural e a visão computacional podem melhorar a clareza do vídeo e da voz, aumentando a qualidade das chamadas. 
• Prevenção de perda de clientes: a tecnologia de reconhecimento de fala escuta chamadas com clientes atuais e potenciais e realiza análise de sentimento para entender o comportamento que leva ao encerramento ou à renovação da parceria. Isso também pode ser aplicado a outros setores. 

A automação inteligente está transformando como as empresas fabricam seus produtos, começando no chão da fábrica, passando pelas unidades de armazenamento e inda até as rotas de envio.

• Robôs: robôs industriais são instalados em diversos centros industriais e fábricas para diminuir a carga de tarefas repetitivas ou perigosas executadas pelos trabalhadores, como classificação e manuseio de pacotes e máquinas pesadas. Isso reduz o risco de falhas humanas.
• Gerenciamento da cadeia de fornecimento: o machine learning pode analisar a logística da cadeia de fornecimento e realizar o gerenciamento do inventário para prever os melhores horários de envio e estocagem.
• Análise industrial: a análise industrial pode usar os algoritmos de inteligência artificial e machine learning para gerar um balanço do desempenho da produção do início ao fim. Dessa forma, é possível identificar os obstáculos e implementar fluxos de trabalho mais eficazes.

A inteligência artificial e o machine learning estão ajudando agências governamentais do mundo todo a resolver desafios críticos e atender aos interesses do público. 

• Serviços públicos: as ferramentas de inteligência artificial e machine learning podem reunir dados sobre o uso e a eficácia de serviços públicos, como transporte, saneamento básico e serviços sociais, além de usar esses dados como base para criar novas ofertas e melhorar as existentes. 
• Gerenciamento de dados: o processamento de linguagem natural é uma ferramenta útil para classificar e gerenciar registros públicos, reduzindo o tempo e o esforço necessários para analisar dados qualitativos. As soluções de cibersegurança baseadas em IA também podem reduzir a exposição a ameaças e acelerar a resposta a incidentes para obter melhores dados públicos de produtos. 
• Criação de políticas orientada por dados: os recursos preditivos de inteligência artificial e machine learning permitem criar políticas públicas informadas por meio de previsões baseadas em dados e soluções baseadas em evidências. 

As pessoas interagem com inteligência artificial e machine learning todos os dias em sites de varejo e ecommerce. É assim que interagimos com esses recursos na hora de comprar: 

• Recomendações personalizadas: a tecnologia de inteligência artificial e machine learning rastreia o comportamento dos clientes na internet e usa essa informação para fornecer recomendações personalizadas por meio de anúncios digitais ou interações no site. 
• Chatbots: chatbots podem ser ferramentas úteis para a experiência dos clientes, mas também podem atuar como associados de vendas automatizados. Chatbots usam o processamento de linguagem natural para entender as necessidades dos usuários e ajudá-los a encontrar o que estão buscando. 
• Checkout automatizado: algumas empresas usam a tecnologia de IA para simplificar ainda mais o autoatendimento na hora de finalizar a compra, escaneando visualmente itens e direcionando as cobranças corretas para a conta do cliente.

À medida que veículos elétricos e autônomos ficaram mais populares, a necessidade de uma programação inovadora e segura para conduzir as pessoas também aumentou.  

• Percepção do veículo e assistentes de direção: ferramentas de visão computacional, como detectores de ponto cego e sistemas de frenagem inteligentes, auxiliam os motoristas a detectar e reagir a objetos ao seu redor, como outros carros, pedestres e obstáculos. 
• Carros autônomos: as tecnologias de inteligência artificial e machine learning são essenciais para os veículos autônomos serem seguros para os motoristas e as pessoas ao redor, com controle de cruzeiro adaptativo, navegação até sistemas de saída de faixa e frenagem automática. 
• Manutenção preditiva: os algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) reúnem dados de um veículo para prever os componentes com maior probabilidade de falhas e recomendar a manutenção adequada com antecedência. 

Tecnologias de NLP (Processamento Natural de Linguagem) como o ChatGPT são populares para pesquisa e escrita acadêmica, mas a inteligência artificial e o machine learning oferecem muito mais aplicações para ajudar no aprendizado.

• Design inteligente do curso: a IA generativa ajuda educadores na pesquisa e organização dos elementos necessários para um curso, gerando conteúdo e tarefas para ele.  
• Assistentes de pesquisa: ao realizar uma pesquisa, as ferramentas de IA podem atuar como assistentes virtuais, ajudando a vasculhar a internet e bancos de dados em busca de materiais de aprendizado relevantes e selecionando áreas de interesse específicas.  
• Mentoria: as tecnologias de inteligência artificial e machine learning podem aumentar o acesso a serviços de mentoria para alunos que precisam de ajuda, criando materiais de estudo e verificações de conhecimento personalizadas. 

As organizações de serviços financeiros atuais utilizam inteligência artificial e machine learning para desenvolver apps que entregam resultados mensuráveis, como maior satisfação dos clientes, ofertas de serviços diversificadas e maior automação dos negócios. 

• Detecção de fraude: os bancos utilizam o machine learning (aprendizado de máquina) para detectar transações fraudulentas ou inseguras e alertar os clientes em tempo real. A autenticação por voz aprende os padrões de voz exclusivos do usuário para proteger contas e conceder acesso somente às pessoas certas. 
• Faturamento: a inteligência artificial automatiza faturamentos e tarefas administrativas repetitivas para reduzir custos e erros. 
• Investimentos: empresas de investimentos estão usando deep learning para pesquisar oportunidades e melhorar os algoritmos para gerar previsões mais precisa.

Vários setores se beneficiarão de diferentes aplicações de inteligência artificial e machine learning, mas todos se beneficiarão da base certa. 

O Red Hat OpenShift é uma plataforma unificada para criar, modernizar e implantar aplicações em escala. Ela fornece a estrutura ideal para acelerar os ciclos de vida de inteligência artificial e machine learning, além da entrega de aplicações inteligentes, oferecendo aos cientistas de dados agilidade, flexibilidade, portabilidade e escalabilidade para treinar, testar e implantar modelos em produção.

O Red Hat OpenShift AI fornece um ambiente flexível para cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores criarem, implantarem e integrarem projetos de maneira mais rápida e eficiente, com benefícios que incluem segurança integrada e integração do ciclo de vida do operador.

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