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A Inteligência Artificial (IA) não é apenas uma tendência; é uma revolução que está transformando a maneira como vivemos e trabalhamos. No Brasil, os recursos relacionados à IA estão cada vez mais acessíveis e se tornando uma realidade nos negócios.
Estudos recentes da consultoria McKinsey apontam que 65% das empresas em todo o mundo passaram a usar a IA regularmente nos negócios em 2024, número que praticamente dobrou em relação ao ano anterior.
Mas, afinal, como aplicar a IA na sua empresa e quais os benefícios que a Inteligência Artificial traz, de fato, para os negócios? Do agronegócio à saúde, são inúmeras as possibilidades que este avanço do aprendizado de máquina, automação de tarefas e otimização de ações complexas proporcionam.
Confira aqui, os principais pontos relacionados ao assunto.
O que é Inteligência Artificial?
De forma simplificada, a Inteligência Artificial pode ser definida como a capacidade de sistemas computacionais realizarem tarefas complexas, através do reconhecimento de padrões e da análise de uma ampla gama de dados. A partir daí, os sistemas computacionais podem executar tarefas que, até então, necessitavam de intervenção humana, como atendimento, análise de dados, identificação de padrões e otimização de processos. Para isso, utiliza conceitos como machine learning (aprendizado de máquina), processamento de linguagem natural e redes neurais. Essa ideia de máquinas capazes de “pensar” como humanos acabou revolucionando a rotina corporativa e da economia como um todo, com empresas utilizando IA para melhorar seus negócios e impulsionando novos investimentos em tecnologias para essa área.
Hoje, a inteligência artificial pode ser aplicada para melhorar processos e está ditando a transformação digital em diversas frentes de negócios.
Os primeiros passos
Apesar de sua popularização em larga escala nos últimos anos, a Inteligência Artificial remonta à década de 1940. Os primeiros estudos sobre a possibilidade de sistemas computacionais realizarem atividades muito próximas às da capacidade humana iniciaram com o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts.
Ainda neste período, as primeiras máquinas de cálculos computacionais complexos foram desenvolvidas – com destaque para a de Alan Turing, que decifrou mensagens alemãs, apoiando os aliados na vitória da Segunda Guerra Mundial.
Evoluindo gradativamente
Nos anos 1950, programas simples que poderiam resolver problemas complexos simulando o pensamento humano começaram a ser desenvolvidos. Eram ainda muito primitivos ao serem comparados com as evoluções seguintes, mas as criações, principalmente dos cientistas John McCarthy e Marvin Minsky impulsionaram o setor.
Foi também nesta década que Alan Turing propôs um teste que leva seu sobrenome e verifica se uma máquina pode apresentar um comportamento inteligente similar ao de um ser humano. O Teste de Turing tornou-se uma referência para a área.
Iniciando uma nova era
Foi, porém, nos anos 1990 que os estudos relacionados ao campo da Inteligência Artificial se desenvolveram em um ritmo mais acelerado, até chegarmos aos recursos de hoje. Nesta fase, após muitos altos e baixos relacionados aos investimentos no setor, jogos computacionais, aplicações por reconhecimento de voz e aprendizado de máquina evoluíram consideravelmente.
Com base na história de evolução da IA, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos – DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) – criou um conceito de 3 grandes ondas de inovação dessas tecnologias.
São elas:
baseados em regras simples
Na era inicial, a IA era limitada a sistemas que seguiam regras predefinidas. Esses sistemas, conhecidos como sistemas especialistas, eram projetados para resolver problemas específicos baseados em grandes conjuntos de “se-e-então” (if-then).
de aprendizado estatístico
Com o crescimento do poder computacional e a disponibilidade de dados, a IA começou a utilizar algoritmos de aprendizado estatístico para encontrar padrões em grandes volumes de informação. Foi nesta fase que o aprendizado de máquina evoluiu e a classificação de dados e reconhecimento de imagens se consolidaram.
e IA adaptativa (atual)
A terceira onda trouxe avanços significativos, como a criação de redes neurais profundas (deep learning) e a implementação de modelos generativos, que não apenas aprendem padrões, mas também criam novos conteúdos, como imagens e textos. Exemplos incluem ferramentas como GPT e DALL-E. Além disso, a automação avançada e sistemas adaptativos permitem que a IA tome decisões em tempo real e se ajuste a novos dados de forma contínua
Os 2 estágios da IA e suas capacidades de aplicação
A IA pode ser classificada em três estágios, com base na amplitude e profundidade de suas capacidades:
IA Estreita (Narrow AI)
É a forma de IA mais comum atualmente, que realiza tarefas específicas com alto desempenho. Um exemplo prático é um assistente virtual, como a Alexa ou o Google Assistant, que conseguem responder perguntas, configurar alarmes e controlar dispositivos domésticos conectados. Apesar de extremamente eficaz em tarefas delimitadas, a IA estreita não possui a capacidade de generalizar ou transferir seu aprendizado para contextos diferentes.
IA Geral (General AI)
Ainda em fase de desenvolvimento e pesquisa, a IA Geral representa um sistema que pode realizar qualquer tarefa cognitiva que um ser humano seria capaz de executar e inclui o conceito de aprendizado de máquina. Soluções como ChatGPT, Copilot e Bard podem ser classificadas neste estágio e, além de ampliarem o uso para diversas frentes, abrem discussões sobre o uso ético de Inteligência Artificial nos negócios.
Principais tecnologias e abordagens: a IA no dia a dia
Existe uma ampla gama de tecnologias atreladas ao uso da IA, que possibilitam a ampliação da capacidade operacional em variados contextos do dia a dia. Graças aos estudos das últimas décadas, atualmente a Inteligência Artificial desenvolve uma série de ações que são muito ligadas à capacidade e interação humana e que vão além de sequências e comandos lógicos.
Podemos citar, entre essas tecnologias:
Podemos perceber que, embora haja uma vasta gama de tecnologias e aplicações, é cada vez mais amplificado o uso de IA para contribuir com a economia e o crescimento de negócios em diferentes áreas. Os investimentos em tecnologias de IA não param de crescer e suas aplicações vão desde startups até operações complexas de grandes negócios.
Os benefícios da IA para as empresas são inúmeros e as aplicações são cada vez mais direcionadas para a realidade de cada setor. Veja, a seguir, alguns exemplos.
Aplicações práticas da IA
Cada vez mais presente nos negócios, a IA traz uma gama de benefícios que vão desde a agilidade de processos até a precisão de análises. Sua alta capacidade de personalização proporciona benefícios direcionados aos mais variados setores. Podemos citar:
Saúde: aplicações de visão computacional realizam varreduras e agilizam diagnósticos por imagem, otimizando o fluxo hospitalar e tratamentos. Análises genéticas mais precisas proporcionam tratamentos personalizados, enquanto assistentes virtuais reduzem tempo de espera, facilitam agendamento de exames e triagens nas consultas. O processamento ágil de um alto volume de dados apoia os profissionais na busca de melhores tratamentos e na comparação de casos.
Manufatura: manutenções e análises preditivas reduzem falhas e paradas não programadas. Inspeções mais precisas aumentam a qualidade da produção e modelagens preditivas reduzem gargalos nos processos, além da possibilidade de maior agilidade em logística interna através de equipamentos guiados por IA.
Energia e Utilities: a previsibilidade proporcionada pelas soluções de IA proporciona a gestão mais eficiente de recursos, detecção de anomalias ou falhas em equipamentos de distribuição. Agiliza, ainda, o atendimento ao consumidor e o gerenciamento inteligente das redes de abastecimento.
Agronegócio: monitoramento preciso, análise e gerenciamento de riscos climáticos, melhor gestão de recursos, identificação precoce de falhas e sistemas automatizados para uso eficiente de insumos estão entre as ações presentes neste setor. Na pecuária, podemos citar ainda o acompanhamento da saúde e do comportamento do rebanho e o uso de operações autônomas para abastecimento e controle de ração.
Serviços Financeiros: além dos chatbots de atendimento, já bem conhecidos do público, a IA traz para o setor soluções de prevenção de fraude, análises de crédito mais precisas, redução de falhas de pagamento e processamento eficiente de documentos.
Impactos e benefícios
A IA em sua fase atual – AGI -, que agrega habilidades cognitivas, conta com redes neurais cada vez mais estabelecidas e aprendizagem profunda, está pautando um novo momento para os negócios. São inúmeros os benefícios que as empresas podem obter através das tecnologias de inteligência artificial, dos quais se destacam:
Eficiência Operacional: permite a automação de tarefas repetitivas, como processamento de dados e atendimento inicial ao cliente, reduzindo custos operacionais e liberando equipes para focarem em atividades mais estratégicas. Além disso, sistemas baseados em IA podem identificar gargalos e otimizar processos, aumentando a produtividade geral.
Melhoria na Tomada de Decisão: a IA transforma dados brutos em insights valiosos, capacitando gestores a tomarem decisões estratégicas baseadas em análises preditivas e tendências de mercado. Modelos de aprendizado de máquina ajudam a identificar padrões, prever cenários futuros e mitigar riscos com maior assertividade.
Personalização: ao analisar comportamentos e preferências de consumo, proporciona entregas personalizadas, além de realização de estratégias mais eficientes de marketing e comunicação. Também cria atendimentos humanizados, com o Processamento de Linguagem Natural.
Escalabilidade: ao reduzir ações operacionais e agilizar variados processos, permite o crescimento acelerado dos negócios, sem a necessidade de aumento de custos ou de estrutura. Auxilia os negócios a se adaptarem a picos de demanda, sem comprometer a qualidade da entrega.
Desafios e considerações éticas
Um dos desafios mais críticos da IA está relacionado ao viés dos dados utilizados para treinar os algoritmos. Eles podem refletir desigualdades sociais ou preconceitos, resultando em decisões injustas ou discriminatórias. Para minimizar esse risco, é essencial garantir a diversidade nos conjuntos de dados e implementar técnicas de auditoria e monitoramento contínuo dos sistemas de IA. Além disso, é fundamental que estes projetos de desenvolvimento contem com equipes multidisciplinares para que se evite este tipo de problema.
Outro fator que tem levantado discussões é sobre a realocação de profissionais e novas habilidades necessárias para que se reduza o impacto no mercado de trabalho. Habilidades computacionais atreladas a soft skills serão essenciais para manter projetos de IA de forma eficiente e aplicar melhoria contínua nas operações.
A privacidade e a segurança de dados e negócios com processos internos complexos, que demandam cuidados éticos e legais, também serão desafiados na implementação de soluções de IA. Garantir o cumprimento dos requisitos jurídicos, a proteção e o uso responsável dos dados será uma discussão presente em muitas operações.
O futuro da inteligência artificial
A chamada terceira etapa da IA, que se refere à Superinteligência Artificial (ASI), já apresenta uma série de discussões e estudos que apontam uma fase em que a inteligência sintética supera a humana.
Para além de filmes de ficção ou previsões desconcertantes, é preciso entender que a Inteligência Artificial deve trazer uma série de ganhos aos negócios em todo o planeta. E isso envolve o desenvolvimento de ferramentas ainda mais poderosas.
A computação quântica é apontada como a próxima fronteira, que deve elevar ainda mais o potencial da IA, com a possibilidade de realização de cálculos complexos em velocidade surpreendente, por exemplo. O fenômeno de entrelaçamento quântico, em que os computadores podem operar em múltiplos estados de forma simultânea, também é visto como um dos pontos a serem popularizados em um futuro próximo.Como pudemos ver, a interação entre homem-máquina é um caminho sem volta, cada vez mais consolidado para o futuro dos negócios. Cabe um olhar atento às regulações e segurança para o desenvolvimento responsável da Inteligência Artificial, quebrando as barreiras da tecnologia para um futuro muito mais próspero e eficiente.
Recursos adicionais
Não é de hoje que a IA permeia o imaginário humano. Diversos filmes de ficção científica já trataram do assunto, como:
2001: Uma Odisseia no Espaço (1968)
Matrix – Trilogia (1999-2003)
A.I.: Inteligência Artificial (2001)
Ex_Machina (2014
Já os livros que falam sobre o assunto também vão desde a introdução ao tema até discussões sobre o futuro da IA. Recomendamos:
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