A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 revolucionou diversos neg\u00f3cios da internet desde buscas na web \u00e0 automa\u00e7\u00e3o, reconhecimento de voz e imagens, an\u00e1lises preditivas e seguran\u00e7a da internet. Mesmo assim, muitas vezes os termos intelig\u00eancia artificial e machine learning assustam e podem parecer distantes da realidade, mas, na verdade, j\u00e1 \u00e9 poss\u00edvel aplicar essas tecnologias em processos de praticamente todas as empresas. O primeiro passo para romper essa barreira e desmistificar essas tecnologias \u00e9 entender mais claramente o que cada uma delas significa:<\/p>\n\n\n\n
Inicialmente a\nintelig\u00eancia artificial \u00e9 um ramo da computa\u00e7\u00e3o que busca desenvolver m\u00e1quinas\ncapazes de reproduzir a intelig\u00eancia humana, ou seja, capazes de pensar e\npossuir todos nossos sentidos. O progresso no desenvolvimento desse tipo de\nm\u00e1quina foi lento e ainda n\u00e3o foi poss\u00edvel desenvolver m\u00e1quinas t\u00e3o complexas.\nPor isso, a pesquisa na \u00e1rea passou a focar em intelig\u00eancias artificiais\ncapazes de executar tarefas especificas t\u00e3o bem, ou melhor, que humanos em\nescalas muito maiores.<\/p>\n\n\n\n
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, j\u00e1 existem aplica\u00e7\u00f5es dessa tecnologia em chatbots, rob\u00f4s que utilizam a IA para interpretar o que um usu\u00e1rio digitou e retornar a resposta mais adequada. Um \u00fanico rob\u00f4 \u00e9 capaz de atender milhares de clientes simultaneamente 24 horas por dia.<\/p>\n\n\n\n
O Machine Learning pode ser visto como um caminho para atingir a IA. Basicamente, se trata de um conjunto de t\u00e9cnicas que utiliza algoritmos para coletar dados, aprender com eles e em seguida tomar algum tipo de decis\u00e3o ou predi\u00e7\u00e3o. Ao inv\u00e9s de desenvolver c\u00f3digo que determina exatamente como o computador deve realizar uma tarefa, o ML \u201ctreina\u201d a m\u00e1quina com um grande conjunto de dados e os algoritmos aprendem sozinhos o melhor caminho para a execu\u00e7\u00e3o da tarefa. <\/p>\n\n\n\n
Um exemplo\ncl\u00e1ssico seria a classifica\u00e7\u00e3o de imagens. Treinando a rede com uma quantidade\nsuficiente de imagens de, por exemplo, gatos e informando-a que essas imagens\nrepresentam esse tipo de animal, no futuro quando apresentada uma imagem de\noutro animal, fora do conjunto de dados de treino, a rede ser\u00e1 capaz de\ndeterminar se se trata ou n\u00e3o de um gato. \n<\/p>\n\n\n\n
Bem, com os conceitos acima provavelmente j\u00e1 surgiram diversas ideias de como aplicar algumas dessas tecnologias no seu trabalho. Talvez uma dessas aplica\u00e7\u00f5es mais relevantes no contexto atual \u00e9 a detec\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de dados sens\u00edveis das empresas j\u00e1 que a LGPD (Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados) entra em vigor a partir de 08\/2020 exigindo um controle restrito dessas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
A intelig\u00eancia artificial pode auxiliar nessa tarefa por meio de produtos poderosos como o EDC (Enterprise Data Catalog) da Informatica<\/a> que varre todas as fontes de dados de uma organiza\u00e7\u00e3o como planilhas, dashboards, documentos, apresenta\u00e7\u00f5es e bancos de dados e, utiliza t\u00e9cnicas de IA e ML para descobrir rela\u00e7\u00f5es, limpar e catalogar os dados. Al\u00e9m disso, os usu\u00e1rios da ferramenta podem pesquisar qualquer informa\u00e7\u00e3o numa caixa de pesquisa estilo Google, e ter a certeza de que a informa\u00e7\u00e3o apresentada \u00e9 a mais relevante, permitindo \u00e0s empresas mais controle e confian\u00e7a quanto a integridade das informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n