A inteligência artificial já revolucionou diversos negócios da internet desde buscas na web à automação, reconhecimento de voz e imagens, análises preditivas e segurança da internet. Mesmo assim, muitas vezes os termos inteligência artificial e machine learning assustam e podem parecer distantes da realidade, mas, na verdade, já é possível aplicar essas tecnologias em processos de praticamente todas as empresas. O primeiro passo para romper essa barreira e desmistificar essas tecnologias é entender mais claramente o que cada uma delas significa:
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Inicialmente a inteligência artificial é um ramo da computação que busca desenvolver máquinas capazes de reproduzir a inteligência humana, ou seja, capazes de pensar e possuir todos nossos sentidos. O progresso no desenvolvimento desse tipo de máquina foi lento e ainda não foi possível desenvolver máquinas tão complexas. Por isso, a pesquisa na área passou a focar em inteligências artificiais capazes de executar tarefas especificas tão bem, ou melhor, que humanos em escalas muito maiores.
Esse novo foco, aliado a unidades de processamento cada vez mais baratas e poderosas, trouxe uma nova onda de crescimento para a tecnologia. Em pouco tempo milhares de empresas passaram a enxergar novas oportunidades de implementar IAs em seus produtos. Por exemplo, já existem aplicações dessa tecnologia em chatbots, robôs que utilizam a IA para interpretar o que um usuário digitou e retornar a resposta mais adequada. Um único robô é capaz de atender milhares de clientes simultaneamente 24 horas por dia.
Machine learning
O Machine Learning pode ser visto como um caminho para atingir a IA. Basicamente, se trata de um conjunto de técnicas que utiliza algoritmos para coletar dados, aprender com eles e em seguida tomar algum tipo de decisão ou predição. Ao invés de desenvolver código que determina exatamente como o computador deve realizar uma tarefa, o ML “treina” a máquina com um grande conjunto de dados e os algoritmos aprendem sozinhos o melhor caminho para a execução da tarefa.
Um exemplo clássico seria a classificação de imagens. Treinando a rede com uma quantidade suficiente de imagens de, por exemplo, gatos e informando-a que essas imagens representam esse tipo de animal, no futuro quando apresentada uma imagem de outro animal, fora do conjunto de dados de treino, a rede será capaz de determinar se se trata ou não de um gato.
Aplicações na sua empresa
Bem, com os conceitos acima provavelmente já surgiram diversas ideias de como aplicar algumas dessas tecnologias no seu trabalho. Talvez uma dessas aplicações mais relevantes no contexto atual é a detecção e classificação de dados sensíveis das empresas já que a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) entra em vigor a partir de 08/2020 exigindo um controle restrito dessas informações.
A inteligência artificial pode auxiliar nessa tarefa por meio de produtos poderosos como o EDC (Enterprise Data Catalog) da Informatica que varre todas as fontes de dados de uma organização como planilhas, dashboards, documentos, apresentações e bancos de dados e, utiliza técnicas de IA e ML para descobrir relações, limpar e catalogar os dados. Além disso, os usuários da ferramenta podem pesquisar qualquer informação numa caixa de pesquisa estilo Google, e ter a certeza de que a informação apresentada é a mais relevante, permitindo às empresas mais controle e confiança quanto a integridade das informações.
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