Inteligência Artificial: O que é, aplicações e impacto no mercado de trabalho!

Inteligência artificial, um dos assuntos mais discutidos atualmente, tem sido tema de análises, estudos e projetos de empresas de diversos mercados. Dos assistentes virtuais às ferramentas de análise de dados, a IA está presente nas mais diversas áreas de ti e permite desenvolver soluções eficientes e de aplicação prática para empresas, negócios e para o usuário final.

No entanto, muita gente ainda não conhece as capacidades da inteligência artificial ou ainda acredita que ela trará impactos negativos para o mercado de trabalho. Apesar disso, é uma área que tem demonstrado um grande crescimento nos últimos anos e que merece atenção especial dos profissionais que atuam no setor.

Por isso, explicaremos agora o que é inteligência artificial e como ela surgiu, abordando os principais elementos da IA. Além disso, contaremos um pouco sobre seu impacto no mercado de trabalho, suas principais aplicações, abordando como ela pode ser positiva para os profissionais que atuam com tecnologia. Veja os detalhes abaixo:

• O que é inteligência artificial? Entenda!
• Como surgiu a inteligência artificial
• 5 Vantagens da inteligência artificial
• Quais os desafios da inteligência artificial?
• Quais são seus principais elementos?
• Quais os tipos de inteligência artificial?
• O que significa Big data e qual sua relação com IA?
• O que é a IoT(Internet das Coisas)?
• Como a inteligência artificial impacta o mercado de trabalho?
• Conheça algumas aplicações de inteligência artificial
• Quais as principais aplicações da IA em organizações?
• Por que a IA é tão estratégica atualmente?
• O passo a passo para implementar a inteligência artificial à sua organização!
• Quais os principais mitos e verdades sobre inteligência artificial?
• Entenda porque a inteligência artificial é positiva para os profissionais de tecnologia
• Como trabalhar com inteligência artificial?
• Quais os 5 melhores filmes sobre inteligência artificial?
• O que esperar do futuro da inteligência artificial?

Boa leitura!

O que é inteligência artificial? Entenda!

Na TI, Quando falamos em inteligência artificial, estamos tratando da habilidade de uma máquina em aprender funções similares às desempenhadas por seres humanos. Com isso, a inteligência artificial pode ser aplicada nas mais diversas áreas e setores.

Ela pode ser utilizada em assistentes virtuais, carros autônomos, ferramentas industriais, equipamentos inteligentes ou até mesmo para produzir uma xícara de café de acordo com as preferências e características de um determinado cliente.

Como surgiu a inteligência artificial

Apesar de ter se tornado um assunto popular nos últimos anos, a inteligência artificial não é um conceito novo. Ele surgiu em 1940, quando filósofos e cientistas começaram a estudar quais seriam os meios de processamento de informação necessários para que a máquina fosse capaz de realizar uma ação humana. Dentre ele estava compreender informações de voz, analisar dados, gerenciar processos e até mesmo desenvolver estratégias de negócio.

5 Vantagens da inteligência artificial

1. Eficiência e rentabilidade:  a IA geralmente emprega tecnologia subjacente altamente sofisticada e máquinas de computação que têm a capacidade de analisar rapidamente grandes quantidades de dados. Portanto, trabalhos de natureza monótona podem ser realizados com maior facilidade, rapidez e precisão. Tudo isso também é disponibilizado a custos razoáveis ​​e, às vezes, sem custo algum.

2. A vida é mais fácil:  as pessoas confiam em vários aplicativos baseados em IA atualmente para facilitar suas vidas. Um termostato que sabe quando você volta para casa e ajusta a temperatura de acordo, as luzes ficam mais fracas e brilhantes dependendo da sua localização na casa, assistentes digitais como Alexa e Siri que ajudam você de várias maneiras, como definir alarmes, ler livros, encontrar restaurantes e muito mais.

3. Objetivos médicos:  A IA encontrou aplicações muito valiosas no domínio médico. Tornou os diagnósticos mais precisos do que nunca. Os médicos começaram a usar robôs e braços robóticos para realizar tipos específicos de cirurgias para um trabalho mais preciso. 

Simuladores de cirurgia são usados atualmente para treinar médicos. Robôs terapêuticos estão disponíveis para melhorar a qualidade de vida de pacientes e rastreadores de saúde vestíveis como o Fitbit monitoram sua saúde em movimento. 

4. Superando as limitações humanas:  a IA pode alcançar lugares e ajudar pessoas a fazer coisas que, de outra forma, não somos capazes. Por exemplo, explorar o espaço em maiores extensões onde pode ser perigoso para os humanos alcançarem ou chegar ao oceano profundo, onde os humanos podem não sobreviver.

5. Previsões inteligentes:  os avanços tecnológicos criaram um mar de dados. Essa é uma das principais razões pelas quais a IA está sendo usada em várias instituições, especialmente nas áreas médica e financeira, para organizar e gerenciar dados.

A IA pode então analisar dados para encontrar padrões, extrapolar com base nesses padrões e chegar a previsões que podem permitir uma tomada de decisão melhor e mais rápida.

Quais os desafios da inteligência artificial?

Não há dúvida de que a IA é uma grande promessa. No entanto, realizar tarefas por máquinas com pouca ou nenhuma intervenção humana vem com seu próprio conjunto de desafios e desvantagens.

1. Problemas de saúde: As  conexões interpessoais estão se tornando digitais. Em todo o mundo, há 2,13 bilhões de pessoas usuárias ativas mensais do Facebook e 5 novos perfis são criados a cada segundo.

Facebook, Instagram e outros sites de redes sociais usam tecnologia de IA para tornar essas plataformas mais viciantes. As pessoas podem ficar obcecadas com esse uso excessivo das mídias sociais e isso influencia negativamente em sua saúde e bem-estar. 

Transtornos de ansiedade, depressão e privação de sono são apenas alguns desses efeitos negativos.

2. Crise Ambiental:  A enorme quantidade de dados que estão sendo criados e movimentados é, na verdade, uma das razões do aquecimento global, que leva a vários tipos de distúrbios no clima e nos padrões climáticos. Provavelmente seria indicado desacelerar e analisar a pegada de dados que estamos criando e como isso afeta nossos recursos naturais.

3. Desemprego:  a IA pode levar ao desemprego se as máquinas acabarem assumindo os empregos que os humanos fazem. Como os humanos não podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana e as máquinas podem, as indústrias estão se voltando para o uso da tecnologia de IA para obter um trabalho contínuo dia após dia. Além disso, também pode ajudar a reduzir custos.

4. Riscos à segurança:  Do ponto de vista da segurança cibernética, a IA levanta algumas questões sérias. Atualmente, empresas estão essencialmente deixando sistemas e processos inteiros, às vezes, no piloto automático. 

Os sistemas são alimentados com enormes quantidades de dados para que possam aprender tendências e formatos desses dados e agir de acordo. Mas e se uma pessoa hacker maliciosa alimentasse dados maliciosos e direcionados para fazer a infraestrutura de IA pensar e se comportar de uma maneira específica? 

5. AI nas mãos erradas:  se as máquinas caírem nas mãos erradas, elas podem ser usadas para cometer terrorismo, ataques cibernéticos automatizados e outras coisas viciosas limitadas apenas pela extensão da imaginação da pessoa mal-intencionada. 

Quais são seus principais elementos

Atualmente, quando falamos em inteligência artificial, é comum encontrarmos três principais elementos: o aprendizado da máquina, o Deep Learning e o Processamento de Linguagem Natural, que podem estar, ou não, interligados. Veja detalhes de cada um baixo.

Aprendizado da máquina

O aprendizado da máquina, também conhecido como machine learning, é um ramo de atuação da inteligência artificial que visa possibilitar aos computadores funcionalidades autônomas, por meio de aprendizado.

Isso significa que deixou de ser necessário inserir ordens diretas para a execução de tarefas, já que a máquina passa a interpretar dados e tomar decisões por meio de algoritmos, analisando informações, padrões e probabilidades.

Redes neurais artificiais (RNAs)

As redes neurais — e mais especificamente as redes neurais artificiais (RNAs) — imitam o cérebro humano por meio de um conjunto de algoritmos. Em um nível básico, uma rede neural é composta por quatro componentes principais: entradas, pesos, um viés ou limite e uma saída. Semelhante à regressão linear, a fórmula algébrica ficaria mais ou menos assim:

Deep learning

O Deep Learning, que pode ser traduzido para o português como aprendizado profundo, é um aprimoramento do aprendizado da máquina e se traduz em ferramentas que são capazes de aprender novos conceitos e processos a partir de instruções básicas.

Dentre as aplicações que já utilizam esse tipo de tecnologia, é possível destacar os algoritmos de indicação de conteúdo. Eles indicam novas séries, filmes ou músicas que o usuário pode gostar, de acordo com seus hábitos e gostos. Afinal, todo mundo já se viu assistindo algo que foi recomendado por uma plataforma e que tinha tudo a ver com seus gostos. Esse é o papel dos algoritmos de conteúdo!

Computação cognitiva

A computação cognitiva refere-se ao uso de raciocínio, processamento de linguagem, aprendizado de máquina e recursos humanos que ajudam a computação regular a resolver melhor os problemas e analisar dados. Ao aprender padrões e comportamentos e se tornar mais inteligente, um sistema de computador pode lidar com processos complexos de tomada de decisão.

Visão computacional

A visão computacional é um campo da inteligência artificial (IA) que permite que computadores e sistemas obtenham informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais – e tomem ações ou façam recomendações com base nessas informações. Se a IA permite que os computadores pensem, a visão computacional permite que eles vejam, observem e compreendam.

A visão computacional funciona da mesma forma que a visão humana, exceto que ela tem a vantagem de saber como distinguir objetos, a que distância eles estão, se estão se movendo e se há algo errado em uma imagem.

A visão computacional treina as máquinas para realizar essas funções, mas pode fazê-las em muito menos tempo com câmeras, dados e algoritmos em vez de retinas, nervos ópticos e córtex visual. Como um sistema treinado para inspecionar produtos ou observar um ativo de produção pode analisar milhares de produtos ou processos por minuto, percebendo defeitos ou problemas imperceptíveis, ele poderá ultrapassar rapidamente as capacidades humanas.

Processamento de linguagem natural

Por último, é interessante conhecer também o conceito de processamento de linguagem natural. Como o nome diz, essa é uma área da inteligência artificial responsável por compreender a comunicação natural entre as pessoas. Seja por meio de texto, voz ou símbolos, e traduzi-la de forma compreensível para a máquina.

Ferramentas de tradução em tempo real, como o Google Tradutor e, mais recentemente, as ferramentas de assistentes pessoais, como a Siri, da Apple, e a Google Assistente, da Google. Eles utilizam esse tipo de tecnologia para compreender e contextualizar melhor as interações com os usuários e a máquina.

Quais os tipos de inteligência artificial?

IA simbólica 

Digite “AI” em qualquer mecanismo de pesquisa e você obterá resultados que falam sobre aprendizado profundo, aprendizado de máquina (ML) e redes neurais artificiais (ANNs) . Isso nem sempre foi o caso. A IA simbólica precede essas abordagens e foi o que as pessoas cientistas focaram durante a década de 1950 até a década de 1980.

Embora especialistas tenham encontrado algumas falhas em relação à IA simbólica, dizer que ela não é mais aplicada não é necessariamente verdade. A IA simbólica levou com sucesso ao processamento de linguagem natural (NLP). 

Até os dias de hoje, ela ainda é usada em sistemas especialistas modernos, como a plataforma ROSS, uma IA de pesquisa jurídica que auxilia escritórios de advocacia na pesquisa de processos judiciais.

IA conexionista

Embora as pessoas se concentrassem no tipo simbólico nas primeiras décadas da história da inteligência artificial, um modelo mais novo chamado conexionista está se tornando mais popular agora. Seu objetivo é modelar processos baseados no funcionamento do cérebro e na comunicação entre neurônios. Nesse caso, o perceptron é equivalente a um neurônio. 

Um sistema construído com IA conexionista fica mais inteligente por meio do aumento da exposição aos dados e do aprendizado dos padrões e relacionamentos associados a eles. Em contraste, a IA simbólica é codificada manualmente por humanos. Um exemplo de IA conexionista inclui uma rede neural artificial, cada um contém centenas de unidades individuais, neurônios artificiais ou elementos de processamento.

IA fraca / estreita

IA fraca simula a inteligência humana para realizar uma única tarefa específica dentro de um contexto limitado. É capaz de implementar um único subconjunto de habilidades cognitivas para se destacar em apenas uma função específica. O mesmo subconjunto não pode ser aplicado a outra tarefa, ou seja, a IA estreita opera apenas em uma faixa predefinida limitada e não pode ser generalizada para realizar outras tarefas.

IA forte

É um termo para implementar um conjunto completo de habilidades cognitivas que não é limitada por nenhum contexto. Ele visa tornar as máquinas capazes de aplicar inteligência em nível humano a qualquer tarefa. Ela se concentra em derivar um algoritmo universal para aprender e agir em qualquer ambiente. 

Máquinas reativas

Eles são o tipo mais básico e mais antigo de Inteligência Artificial. Eles replicam a capacidade humana de reagir a diferentes tipos de estímulos. Esse tipo de IA não tem poder de memória, portanto, eles não têm a capacidade de usar informações/experiências adquiridas anteriormente para obter melhores resultados. Por consequência, esses tipos de IA não têm a capacidade de se treinar como as que encontramos hoje em dia.

Memória limitada

Esse tipo de IA, juntamente com a capacidade das Máquinas Reativas, possui recursos de memória para que possam usar informações/experiências passadas para tomar melhores decisões futuras. A maioria dos aplicativos comuns existentes ao nosso redor se enquadram nessa categoria. 

Esses aplicativos de IA podem ser treinados por um grande volume de dados que são armazenados em sua memória em um modelo de referência.

Teoria da mente

A Teoria da Mente é o próximo nível de Inteligência Artificial, que tem uma presença muito limitada em nosso dia-a-dia. Esses tipos de IA estão principalmente em andamento e são reservados a laboratórios de pesquisa. Uma vez desenvolvidos, terão uma compreensão muito profunda das mentes humanas, podendo variar suas necessidades, gostos, emoções, processos de pensamento, etc.

“Autoconsciente”

Este é o estágio final da IA. Sua existência é apenas hipotética e pode ser encontrada apenas em filmes de ficção científica, atualmente. Esses tipos de IA podem entender e evocar emoções humanas e ter emoções próprias. 

Esse tipo de IA causa bastantes controvérsias entre as pessoas especialistas, porque, uma vez autoconsciente, a IA pode entrar no modo de autopreservação. Isso significaria que ela poderia considerar a humanidade como uma ameaça potencial e pode direta ou indiretamente buscar o esforço para exterminá-la.

A boa notícia é que, caso essa inteligência artifical torne-se realidade, isso só poderá acontecer daqui há décadas, na melhor das hipóteses.

Inteligência artificial estreita (ANI)

Grande parte das aplicações que envolvem inteligência artificial podem ser colocadas nessa categoria. A ANI inclui um sistema de IA que pode executar tarefas específicas como pessoas humanas. 

No entanto, essas máquinas não podem executar tarefas para as quais não foram programadas previamente, portanto, falham na execução de uma tarefa sem precedentes. Com base na classificação mencionada acima, este sistema é uma combinação da AI de memória reativa e limitada. 

Os algoritmos de IA que usamos no mundo de hoje para realizar a modelagem de previsão mais complexa se enquadram nessa categoria de IA.

Inteligência geral artificial (AGI)

A AGI tem a capacidade de treinar, aprender, entender e executar funções como um ser humano normal. Esses sistemas terão recursos multifuncionais que abrangem diferentes domínios. 

Esses sistemas pretendem ser mais ágeis e vão reagir e improvisar como uma pessoa diante de cenários sem precedentes. Não há exemplo real desse tipo de IA no momento, mas já foi feito bastante progresso nessa área. 

Superinteligência artificial (ASI)

A Super Inteligência Artificial será o ponto mais alto do desenvolvimento da IA. 

ASI poderá vir a ser mais potente de inteligência artificial que já existiu. Ela será capaz de realizar todas as tarefas melhor do que pessoas por causa de seu processamento de dados, memória e capacidade de tomada de decisão excessivamente superiores. 

Algumas pessoas especialistas temem que o advento do ASI resulte em “Singularidade Tecnológica”. É uma situação hipotética em que o crescimento da tecnologia atingirá um estágio incontrolável, resultando em mudanças inimagináveis na civilização humana.

Atualmente, é muito difícil prever como será nosso futuro quando uma forma mais hábil de IA se materializar. No entanto, com grande certeza, ainda estamos longe de alcançar esse estágio.

O que significa Big data e qual sua relação com IA?

Big Data é uma grande quantidade de um conjunto específico de informações que podem ser compreendidas e armazenadas em um computador. 

Profissionalmente, Big Data é um campo que estuda vários meios de extrair, analisar ou lidar com conjuntos de dados muito complexos para serem manipulados por sistemas tradicionais de processamento de dados. Essa quantidade de dados requer um sistema projetado para ampliar sua capacidade de extração e análise.

O meio ideal e mais eficaz de lidar com Big Data é com IA. Nosso mundo já está mergulhado em Big Data. Há uma enorme quantidade de dados on-line e off-line sobre qualquer assunto que você possa imaginar, desde pessoas, suas rotinas, preferências, etc.

O que é a IoT(Internet das Coisas)?

A Internet das Coisas (IoT) refere-se a uma rede de um número cada vez maior de “coisas” físicas – de pequenos dispositivos de consumo a equipamentos industriais maciços – que são incorporados a sensores, software e conectividade. 

Essas “coisas” estão conectadas à Internet e são capazes de coletar e transferir dados por uma rede sem fio sem intervenção humana.

A Internet das Coisas impulsiona a economia com novos modelos de negócios que aprimoram experiências e criam novas formas de relacionamento com clientes, trazem novos produtos e serviços e inovam na análise e aplicação de inteligência sobre dados coletados exclusivamente.

Como a inteligência artificial impacta o mercado de trabalho?

O impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho é inegável. Processos repetitivos e manuais, como o preenchimento de planilhas, a gestão de dados de segurança e até mesmo a triagem de atendimentos de clientes são tarefas que já podem ser executadas com o auxílio da IA e automatizadas por quaisquer empresas.

Além disso, novas ferramentas e processos de trabalho, mesmo em setores mais tradicionais ou que não estão diretamente envolvidos com tecnologia, são impactados pelo avanço da inteligência artificial e suas inovações.

Advogados, médicos, contadores e engenheiros já possuem ferramentas que permitem executar suas tarefas de forma mais inteligente e ágil, enquanto novas soluções tecnológicas são criadas e aprimoradas todos os dias.

Explicaremos com mais detalhes a respeito das inovações trazidas pela tecnologia de inteligência artificial e sua aplicação junto ao trabalho humano ao longo de nosso texto!

Conheça algumas aplicações de inteligência artificial

Agora que você entendeu melhor o conceito de inteligência artificial e seu impacto no mercado de trabalho, é interessante conhecer também algumas das principais aplicações de IA que já estão presentes em nosso dia a dia. Confira:

• Indústria

As técnicas de gerenciamento de estoque, gerenciamento de produção, análise da cadeia de suprimentos e satisfação de cliente são simplificadas. Assim, a qualidade dos produtos é melhorada, a eficiência energética é garantida, os níveis de confiabilidade aumentam e as margens de lucro aumentam.

• GPS

Os sistemas de navegação GPS usam informações de mapa armazenadas para determinar a seleção de rota ideal com base em um algoritmo de caminho mais curto. 

Essa técnica é bastante bem-sucedida em levar-lhe aonde você deseja ir em um tempo razoável e é tolerante a falhas no sentido de que pode redirecionar automaticamente em caso de erro. 

• Carros autônomos

Os carros autônomos foram apresentados como uma solução que pode tornar a mobilidade segura, protegida, acessível, sustentável e acessível para todas as pessoas.

No entanto, ainda há esforços em andamento para corrigir a falta de padrões de toda a indústria para direção autônoma segura.

• Atendimento ao usuário

O atendimento à pessoas clientes com tecnologia de IA fornece suporte ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana para empresas.

• Lojas online

A tecnologia de inteligência artificial é capaz de aprender os interesses, paixões e gatilhos que tornam a pessoa consumidora mais propensa a fazer uma compra.

Isso significa que milhões de transações e comunicações podem ser analisadas todos os dias para direcionar ofertas a uma única pessoa cliente.

• Saúde

Os hospitais estão usando dados coletados por milhões de telefones celulares e sensores, permitindo que as pessoas profissionais da saúde usem a medicina baseada em evidências. Além disso, a disseminação de doenças crônicas é identificada e rastreada mais rapidamente.

• Entretenimento

Os recursos de IA podem ser usados ​​para coletar, analisar e utilizar insights da pessoa consumidora, aproveitando o conteúdo móvel e de mídia social. 

As empresas desse setor podem analisar simultaneamente os dados de clientes junto com os dados comportamentais para criar perfis detalhados que serão usados ​​para criar conteúdo para um público-alvo diversificado.

Quais as principais aplicações da IA em organizações?

Os casos de organizações que usam IA estão crescendo cada vez mais e relataram uma tendência notável de adoção dentro das empresas com foco em:

• Otimização de operações;  
• Análise e automação de atendimento a clientes;
• Avaliação e detecção de risco;
• Otimização de processos logísticos;
• Manutenção e medição de desempenho na fabricação; 
• Análise e previsão de qualquer tipo de situação;

A implementação da IA ​​em qualquer uma dessas áreas tem relatado um aumento de receita nas empresas que a implementaram devido à otimização de recursos, previsão de vendas ou detecção de demanda. A IA não apenas  melhora as operações diárias de uma empresa, mas também garante eficiência e multiplica o retorno do investimento.  

Por que a IA é tão estratégica atualmente?

Os prós dos aplicativos de IA podem revolucionar setores ou indústrias de maneira profunda, por razão dos seguintes fatores:

1. Diminui o erro humano

Pessoas podem cometer erros, mas os computadores, se programados corretamente, não. Como as decisões de IA vêm de dados compilados com a ajuda de algoritmos projetados, os erros são reduzidos, a precisão é aumentada e a precisão é possível.

Em última análise, menos erros significa economia de tempo e recursos, então a IA se torna uma vantagem para sua empresa.

2. Facilita a tomada de decisão

Encontrar maneiras de economizar tempo tomando decisões mais rapidamente nas quais é possível confiar é uma das possibilidades da inteligência artificial. 

A IA trabalha ao lado de várias tecnologias para ajudar as máquinas a tomar essas decisões mais assertivamente do que pessoas. Quanto mais decisões a IA toma, mais ela aprende para futuras tomadas de decisão, melhorando o processo.

3. Oferece disponibilidade contínua 24 horas por dia, 7 dias por semana

A IA nunca descansa ou requer sono, enquanto o corpo e a mente precisam de descanso para continuar a funcionar em níveis ideais.

Essa disponibilidade contínua de 24 horas por dia, 7 dias por semana, pode ter um enorme impacto no aumento da produtividade da empresa.

4. Reduz riscos

Uma grande vantagem da IA ​​é que ela pode assumir tarefas arriscadas que, para humanos, seriam extremamente perigosas. Isso minimiza os riscos envolvidos em certos empreendimentos.

5. Automatiza a Repetição

O trabalho e as tarefas repetitivas continuam a fazer parte de muitos empregos nos dias de hoje, muitas vezes não utilizando o maior potencial das pessoas. A IA pode automatizar a repetição de várias maneiras, como para tarefas de fabricação e resposta a e-mails.

6. Fornece Assistentes Digitais

Atualmente, muitas organizações usam assistentes digitais para interações com clientes. Este ato por si só pode reduzir significativamente a necessidade de uma equipe excessiva de atendimento ao cliente.

Por exemplo, o aumento do uso de chatbots demonstra o quanto eles podem ser úteis para direcionar clientes para as informações necessárias. 

7. Identifica Padrões

A inteligência artificial identifica com eficiência padrões em seus dados e, por sua vez, pode fazer previsões mais rápidas. Isso pode ajudar nas decisões de marketing permitindo que seja possível ver o quadro geral mais rapidamente.

8. Identifica melhores fluxos de trabalho humanos

Encontrar maneiras de trabalhar com mais eficiência e aumentar a produtividade e, por sua vez, a receita, inclui o desenvolvimento de melhores fluxos de trabalho humano.

Essa maior eficiência pode ser alcançada projetando fluxos de trabalho que correspondam aos recursos da IA.

Em outras palavras, ela fornece uma maneira de a IA e os humanos trabalharem juntos nem prol de uma capacidade máxima e podem transformar positivamente a forma como trabalharemos no futuro.

9. Excelente em trabalhar com grandes conjuntos de dados

Quanto mais dados disponíveis, mais a IA é necessária para entender tudo em menos tempo. A inteligência artificial é altamente benéfica para dar sentido aos grandes conjuntos de dados disponíveis nos dias de hoje.

Ela pode adquirir e extrair dados rapidamente, levando-os adiante com interpretação e transformação.

O passo a passo para implementar a inteligência artificial à sua organização!

Etapa 1: descoberta

O primeiro passo na construção de uma estratégia de IA que agrega valor é a descoberta. Nesta fase, você coletará informações sobre sua organização que orientarão as decisões estratégicas. 

Não se engane pensando que a descoberta é chata, ela pode ser a fase mais excitante e revigorante! A devida diligência na descoberta também estabelecerá uma base sólida para tudo a seguir. Os esforços de descoberta se dividem em duas categorias: descoberta organizacional e descoberta de casos de uso. 

• Descoberta organizacional

A descoberta organizacional revela os detalhes que tornam sua organização única. Quais são as prioridades de negócios mais importantes para o próximo ano e depois? Conhecer as prioridades de negócios ajudará a selecionar casos de uso. 

• Descoberta de casos de uso

A descoberta de casos de uso é onde o processo de descoberta realmente fica empolgante, porque você realmente estará estabelecendo ideias para possíveis soluções com IA. Grande parte das informações será coletada por meio de entrevistas com as unidades de negócios. 

Nessas entrevistas, você deve identificar os problemas e pontos problemáticos mais importantes que podem ser resolvidos por meio da IA. As pessoas cientistas de dados são profissionais que podem identificar tais soluções.

Etapa 2: criar uma arquitetura de referência para MLOps

As soluções de IA não saem apenas do laboratório e entram em produção. A operacionalização de soluções requer alguns componentes-chave de infraestrutura para dar suporte às equipes de ciência de dados e engenharia de Machine Learning. É importante garantir que você tenha uma arquitetura que faça sentido para sua organização. 

Ter uma arquitetura de referência nítida ajudará na seleção de tecnologias na próxima fase. Também garantirá que você não perca nenhuma etapa do ciclo de MLOps que o impediria de criar soluções completas.

O que é uma Arquitetura de Referência?

Uma arquitetura de referência consiste em vários diagramas e documentos que fornecem diferentes visualizações de seu sistema. Ter várias visualizações ajuda a entender a arquitetura – como aumentar e diminuir o zoom em um mapa. Recomendamos que uma arquitetura de referência inclua pelo menos os seguintes elementos:

Capacidades – Sua arquitetura deve incluir um diagrama ou documento que descreva as capacidades do sistema. Em vez de se concentrar em opções de tecnologia específicas, essa visão ajuda a descrever o valor fornecido pela plataforma. Os recursos incluídos dependerão dos casos de uso e do nível de habilidade existente em sua organização. Demonstrar os recursos ajudará a obter adesão à sua plataforma.

Tecnologias – As tecnologias são fundamentais para capacitar os recursos. Suas escolhas de tecnologia devem ser nitidamente documentadas com explicações por escrito, bem como alternativas que foram consideradas, mas rejeitadas.

Práticas de desenvolvimento – As práticas comuns de desenvolvimento são fundamentais para a agilidade e a escala. Para ajudar sua organização a obter sucesso repetível, você deve descrever as práticas de DevOps e MLOps para pipelines e automação consistentes. Para IA e ML, isso significa criar proteções sobre como os modelos são desenvolvidos, rastreados e promovidos para produção.

Conformidade e Governança – Diferentes setores têm requisitos diferentes para IA. Em alguns casos, como HIPAA na área da saúde, os dados são altamente regulamentados e requisitos específicos devem ser atendidos para uso. Em outros domínios, as próprias previsões de ML têm regulamentações especiais, como o direito de explicação para qualquer tomada de decisão automatizada em relatórios de crédito. 

Etapa 3: identificar parceiros e fornecedores

O espaço de IA e ML está cada vez mais lotado e altamente segmentado. Há produtos interessantes e maravilhosos chegando ao mercado todos os dias, mas nem todos são adequados para sua organização. Você deve certificar-se de identificar os fornecedores que realmente complementam os pontos fortes e fracos de sua organização.

Sua arquitetura de referência será um guia nesta fase. Para cada elemento em sua arquitetura de referência, você precisará criar uma lista de ferramentas e fornecedores em potencial. Ao avaliar cada um, pergunte-se:

• Quais são os prós e contras da ferramenta?
• Quanto vai custar?
• Quais são as alternativas? Como os recursos se comparam aos concorrentes? 

Existe algum conforto interno ou experiência com a ferramenta?

Você também deve priorizar a aquisição dessas ferramentas. Quais ferramentas serão necessárias para as fases iniciais de seus projetos? Quais serão necessários mais tarde? A aquisição e integração de ferramentas leva tempo e esforço, portanto, você deve certificar-se de construir sua arquitetura de forma ordenada.

Etapa 4: Considere as mudanças de pessoal e organizacionais

Nenhuma organização está completamente preparada para buscar suas primeiras iniciativas de Inteligência Artificial. 

Sua organização provavelmente terá lacunas em determinados domínios e habilidades. Por exemplo, algumas organizações têm ótimos departamentos de software e TI, mas são fracas em termos de modelagem estatística e aprendizado de máquina. 

Pergunte se faz sentido desenvolver todas essas habilidades internamente. Contratar e treinar pode levar muito tempo. Desenvolver novas competências também pode ser uma distração das coisas que você faz melhor. Se você vai desenvolver novas competências, sua liderança está totalmente de acordo com o nível de investimento? Como alternativa, você pode terceirizar certas etapas do processo. 

Etapa 5: construir um roteiro

As etapas anteriores reuniram todas as informações relevantes para suas iniciativas de Inteligência Artificial; agora é hora de construir um roteiro. Você vai querer construir um roteiro que priorize ganhos rápidos para demonstrar o valor do negócio e justificar os investimentos, atuais e futuros.

Haverá custos associados a cada fase em seu roteiro. Calcule esses custos com cuidado e documente quando eles serão incorridos. Apresentar os custos de forma transparente e honesta será vital para o investimento contínuo em iniciativas de IA.

Passo 6: Apresente a estratégia, obtenha buy-in e invista!

Criar uma estratégia de IA é um processo muito gratificante, mas é  apenas o começo. 

Apresentar seu plano à liderança garantirá que todas as pessoas estejam alinhadas com sua estratégia e também ajudará a evitar que você tome decisões erradas e desperdice investimentos. Este será um momento emocionante para celebrar seu empreendimento e imaginar um futuro fortalecido pela Inteligência Artificial!

Quais os principais mitos e verdades sobre inteligência artificial?

Aqui estão 5 mitos comuns sobre IA e robôs, seguidos pela verdade por trás deles.

1. Os robôs são controlados por IA

Há uma crença de que robôs são comandados por inteligência artificial, tornando-os capazes de tomar decisões inteligentes e planejar suas próprias ações com antecipação.

A verdade: Muitos poucos robôs utilizam inteligência artificial. A maior razão para essa confusão é que não estão bem definidos ambos conceitos, dessa forma eles podem acabar se mesclando. 

Na maioria dos casos existentes, é muito mais preferível programar todos os movimentos antes de executar o robô, pois assim suas atividades são mais previsíveis e, consequentemente, seguras. 

2. A IA agora é superinteligente

O mito de que a inteligência artificial alcançou o patamar de super inteligência é assunto recorrente na mídia. 

A verdade: Toda IA só desempenha uma tarefa em específico. Ainda não é possível afirmar que existe uma IA confiável de uso geral adequada para muitas tarefas e é improvável que haja por muitos anos, isso se ela vier a existir. 

3. Uma IA pode resolver problemas por conta própria

É muito comum que as pessoas pensem que inteligência artificial é sinônimo de uma máquina ou robô que fará tudo por conta própria, como demonstrado nos romances de ficção científica. 

A verdade: Nenhuma IA pode funcionar sem intervenção humana. No mínimo, um robô de IA sempre exigirá que você configure o espaço de trabalho para ajudar em seu funcionamento. Um exemplo são os robôs aspiradores, que mapeam a casa via inteligência artificial, mas não são capazes de prever se há obstáculos recentes colocados em seus caminhos. 

4. Robôs de IA não precisam de pessoas

Assim como as pessoas pensam que a inteligência artificial comandam os robôs, elas geralmente pensam que é possível deixar um robô de IA em agir e ele funcionará indefinidamente. 

A verdade: como você já viu em alguns dos mitos anteriores, isso não é verdade. A IA não é inteligente da mesma forma que os humanos são inteligentes. Eles têm alto desempenho para um tipo específico de tarefa. Ela provavelmente sempre precisará de pessoas para tornar possível que realize sua tarefa. 

5. Você precisa de muitos dados para usar a IA

Caso você já tenha algum ocnhecimento sobre inteligência artificial, é comum pensar que é necessário muitos dados para se obter um resultado adequado.

A verdade: uma boa regra geral é que você só precisa de dados necessários para obter um bom resultado.

Entenda porque a inteligência artificial é positiva para os profissionais de tecnologia

Como você deve ter percebido, há uma tendência mundial de crescimento e aprimoramento quando o assunto é inteligência artificial. Logo, é importante entender como ela pode ser positiva para os profissionais de tecnologia e como se preparar para aproveitar esse desenvolvimento.

Listamos abaixo alguns dos pontos positivos da inteligência artificial para os profissionais de tecnologia e como ela deve impactar o mercado nos próximos anos. Confira agora!

Maior demanda por profissionais qualificados

A utilização e o desenvolvimento de projetos de inteligência artificial demandam conhecimentos específicos e capacitação do profissional. Por isso, é válido dizer que seu crescimento é muito positivo para as pessoas que atuam em áreas voltadas ao ramo, que passam a ter mais possibilidades de trabalho.

Com o desenvolvimento de habilidades e projetos que utilizam inteligência artificial, os profissionais de tecnologia podem se destacar da concorrência e conquistar oportunidades melhores, com grandes chances de crescimento profissional.

Por isso, a necessidade de profissionais de tecnologia especializados em inteligência artificial deve crescer nos próximos anos nos mais diversos setores, como alimentação, segurança, gestão de pessoas e até mesmo em processos jurídicos.

Novas oportunidades de negócio em mercados tradicionais

Por último, é importante destacar também que o crescimento da inteligência artificial tende a abrir novas oportunidades não somente nas empresas mais tecnológicas, mas em mercados tradicionais, o que significa que soluções inovadoras e que utilizem a IA se tornarão cada vez mais presentes.

Como é possível concluir, a IA faz parte da revolução tecnológica que traz mudanças significativas para as mais diversas áreas e que possui capacidade para alterar as relações de trabalho em todo o mundo.

No entanto, ao contrário do que muitas pessoas ainda acreditam, ela possui um impacto positivo e que se sobrepõe aos temores de substituição das pessoas pelas máquinas. Além disso, sua evolução cria uma demanda cada vez maior por pessoas especialistas em tecnologia.

Como trabalhar com inteligência artificial? 

Se você está considerando uma carreira em inteligência artificial, alguns dos cargos que você pode considerar incluem cientista de dados, engenheiro de inteligência artificial, engenheiro de big data, cientista de robótica, engenheiro de aprendizado de máquina e cientista de pesquisa de computação e informação.

O que faz um profissional de inteligência artificial?

Veja abaixo algumas funções de trabalho populares no campo da IA:

Cientista Robótico : Uma pessoa cientista robótica é aquela que constrói dispositivos robóticos que são capazes de realizar uma tarefa específica. Para ser uma pessoa cientista robótica, é preciso ter pelo menos um diploma relacionado à ciência da computação ou engenharia.

Cientista de dados: uma pessoa cientista de dados é alguém que coleta, analisa e interpreta dados de várias fontes usando aprendizado de máquina e análise preditiva e cria ferramentas de IA. Para ser cientista de dados, deve-se saber de Big Data e conhecinmentos em linguagens de programação, incluindo SQL e Python.

Cientista de Pesquisa: Uma pessoa cientista de pesquisa é alguém responsável por projetar, realizar e analisar dados de pesquisas e experimentos feitos em laboratório. Para essa carreira, é preiso um amplo conhecimento de inteligência artificial e outras tecnologias disruptivas. 

Business Intelligence: A pessoa desenvolvedora de BI passa muito tempo pesquisando e planejando soluções para problemas existentes dentro da empresa. Seja para analisar dados complexos ou procurar negócios atuais, ela desempenha um papel vital no aumento do lucro e da eficiência de uma organização.

Quais as habilidades necessárias para trabalhar com inteligência artificial?

Antes de começar a de fato a estudar Inteligência Artificial, é indicado ter uma base nestas áreas:

• Conhecimento em desenvolvimento com linguagens de programação populares como Python, Java etc.
• Física, engenharia e robótica
• Álgebra, cálculo, lógica e algoritmos, probabilidade, estatística
• Rede Bayesiana (incluindo redes neurais)
• Teoria da ciência cognitiva
• Além dessas habilidades técnicas, tenha também habilidades de comunicação.

Se você já é uma pessoa engenheira de software ou similar, fica um pouco mais fácil para você entrar no setor de IA em comparação com aqueles que estão apenas começando. Nesse caso, você pode fazer alguns cursos de especialização focados em inteligência artificial.

Como está o mercado de trabalho para inteligência artificial?

Com a crescente influência da Inteligência Artificial na indústria atual, um amplo espectro de carreiras de inteligência artificial também se abre. Não é à toa que o poder da IA ​​está dando um impulso em todas as áreas e aumentando a demanda por pessoas que dominem essa nova tecnologia. 

Educação, saúde, agricultura ou qualquer outro, não importa qual setor seja escolhido, pode haver a presença de tecnolgias voltadas à inteligência artificial, resultando em ótimas oportunidades de carreira a serem exploradas nesse mercado. 

Qual a média salarial?

A média salarial é de cerca de R$9.800 por mês, variando de R$5.060 (mais baixo) a R$15.000 (mais alto).

Quais os 5 melhores filmes sobre inteligência artificial?

2001: Uma Odisseia no Espaço (1968)

Uma Odisseia no Espaço, de Stanley Kubrick, é um dos maiores clássicos de ficção científica de todos os tempos. É também um dos alertas mais fortes sobre o que pode acontecer se a inteligência artificial, representada por um computador, neste caso, ganhar muito poder. O filme dá muito espaço para o grupo de astronautas, mas no final, o personagem mais memorável é o computador da nave, HAL, que decide matar todos os membros da tripulação após uma falha.

WestWorld (1973)

Agora esquecido por conta da mais recente série da HBO, o filme original oferecia um enredo mais simples, mas ainda assim eficaz. Um robô com defeito persegue um homem em um parque de diversões com tema de Velho Oeste e não vai parar até que ele mate sua vítima, mesmo que os robôs não devessem machucar humanos.

Matrix (1999)

De longe, um dos filmes mais famosos sobre inteligência artificial é Matrix. A Inteligência Artificial, muito diferentemente de outras filmes, se apresentou gentil com suas vítimas, deixando-as levar uma aparência de vida normal, mesmo embora fosse tudo um sonho e acordar dele fosse quase impossível.

O que torna esse futuro ainda mais assustador é o fato de que as máquinas estavam usando humanos como fonte de energia, reduzindo-os a nada mais do que uma bateria viva. 

Eu, Robô (2004)

Will Smith interpreta um policial que naturalmente desconfia dos robôs, apesar de que, na trama, eles tenham um papel importante na sociedade. Quando uma IA domina o mundo, cabe a ele pará-la. 

Ex Machina (2014)

Como um dos filmes mais recentes que tratam desse tema, Ex Machina ressalta que, só porque alguém age como humano, não significa que seja um. Alicia Vikander é Ava, uma IA criada pelo gênio Nathan (Oscar Isaacs) que pede a seu empregado Caleb (Domhnall Gleeson) que o ajude a testar as respostas de Ava.

Ex Machina foi feito com um orçamento menor do que muitos filmes de ficção científica de sucesso, mas os atores e o enredo potente mais do que compensam isso.

O que esperar do futuro da inteligência artificial?

O impacto previsto da inteligência artificial nas pessoas, negócios e indústria nos próximos anos é profundo e, embora alguns possam se preocupar com os perigos da automação excessiva, na verdade há muitos benefícios sociais e econômicos positivos para a IA. 

Se você está considerando uma carreira em programação ou outras profissões de computação, você poderá fazer parte e utilizar a IA para resolver uma variedade de problemas humanos em vários setores, incluindo crises humanitárias, necessidades de saúde e controle de qualidade em áreas como manufatura ou desenvolvimento de produtos.

• 1. Sobre a compreensão acerca da definição de inteligência artificial, selecione a alternativa correta:
  • a) Inteligência artificial é uma área focada somente no desenvolvimento de assistentes virtuais e robôs. 
  • b) Profissionais começaram a pensar no conceito de inteligência artificial apenas no século XXI.
  • c) Existe unanimidade na ideia de que a utilização de inteligência artificial não acarreta nenhum efeito negativo no mercado de trabalho. 
  • d) Ela representa a habilidade de uma máquina ou sistema em desempenhar funções semelhantes a de seres humanos. 
  • e) É considerada uma área obsoleta, sem projeção de crescimento para os próximos anos. 

• 2. Selecione a alternativa que apresenta informações incorretas acerca de um dos três elementos principais da inteligência artificial:
  • a) Machine learning permite que máquinas atuem de forma autônoma, por meio de aprendizagem. Apesar disso, machine learning não permite que máquinas tomem decisões por conta própria.
  • b) Deep learning é o processo que permite uma máquina a aprender novos conteúdos a partir de instruções elementares. 
  • c) O processamento de linguagem natural é um processo que visa a compreensão da comunicação humana, muito utilizado em assistentes virtuais. 
  • d) Em machine learning, a máquina analisa padrões, probabilidades e informações para tomar determinadas ações que independem de ordem direta.
  • e) Deep learning pode ser utilizado para recomendação de séries, músicas e filmes para pessoas usuárias em determinadas aplicações. 

• 3. Dentre as mais diversas aplicações da inteligência artificial no mercado de trabalho, selecione a alternativa que NÃO representa uma dessas funções:
  • a) Processos repetitivos e manuais, como digitação e preenchimento de planilhas.
  • b) Serviços de atendimento ao cliente e gestão e análise de dados. 
  • c) Mecanismos de proteção e segurança de dados. 
  • d) Gestão de pessoas colaboradoras de uma empresa.
  • e) Serviços de recursos humanos e gestão de problemas complexos e emocionais. 

• 4. Acerca da inteligência artificial, selecione a alternativa incorreta:
  • a) A inteligência artificial está presente nas mais diversas áreas e permite que negócios e pessoas usuárias tenham soluções práticas e eficientes. 
  • b) Apesar de ser um assunto muito discutido atualmente, não se reconhece impactos positivos ou negativos da adoção de inteligência artificial no mercado de trabalho.
  • c) Não somente cientistas e profissionais da área de tecnologia se interessaram pelo tema da inteligência artificial quando deu seu surgimento em 1940. 
  • d) Os três elementos básicos da inteligência artificial (Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural) podem ou não trabalhar em conjunto. 
  • e) Até mesmo setores tradicionais no mercado de trabalho podem ser beneficiados pela utilização da inteligência artificial em determinados processos. 

• 5. Selecione a alternativas que NÃO representa um fator positivo da inteligência artificial para profissionais da área de TI:
  • a) Maior possibilidade de áreas de trabalho e aprimoramento.
  • b) Oportunidades de destaque em relação às demais pessoas concorrentes no mercado de trabalho.
  • c) Crescimento da demanda de profissionais com especialização em inteligência artificial para todos setores.
  • d) Extinção ou substituição de serviços tradicionais obsoletos.
  • e) Novas oportunidades a partir da reinvenção de ramos menos tecnológicos. 

O que você achou de entender o que é inteligência artificial, de saber como ela surgiu, e seu impacto no mercado de trabalho e aplicações?

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