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Introdução aos casos de uso de inteligência artificial e machine learning (IA/ML)

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A expressão "inteligência artificial" (IA) geralmente se refere a processos e algoritmos capazes de simular a inteligência humana, incluindo a imitação de funções cognitivas, como percepção, aprendizado e solução de problemas. O machine learning (ML) e o deep learning (DL) são subconjuntos da IA que usam algoritmos para identificar padrões e fazer previsões dentro de 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 a forma 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 (PNL) 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 estar atentos aos desafios comuns enfrentados com o usos de inteligência artificial e machine learning, por exemplo vieses e IAs de "caixa preta" (cujo o 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 ajudam 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 IA e análises preditivas em tempo real, o que também faz com que o paciente espere menos pelo atendimento. 
  • Acesso ampliado às soluções de saúde: O diagnóstico auxiliado pela IA amplia os grupos 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 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, o que cria 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 IA 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 melhorados: 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 ajudam 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 que os veículos autônomos sejam 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 PNL 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 IA 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 é um portfólio voltado para a inteligência artificial que oferece ferramentas abrangendo todo o ciclo de vida de modelos e experimentos de IA/ML. Inclui o Red Hat OpenShift Data Science, uma plataforma de machine learning open source para nuvens híbridas. Ao disponibilizar um ambiente totalmente compatível para estabelecer as práticas recomendadas de MLOps, os cientistas de dados e desenvolvedores podem treinar, implantar e monitorar rapidamente cargas de trabalho e modelos de ML on-premise e na nuvem pública.

Mais informações sobre o OpenShift Data Science

Com o ecossistema de parceiros certificados da Red Hat, você pode escolher as ferramentas de desenvolvimento de IA/ML e aplicações que prefere integrar nessa arquitetura, viabilizando a adoção de IA/ML em aplicações inteligentes com resultados empresariais melhores.

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