Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte II)
Nesta série de artigos, vamos explorar como usar os conceitos de inteligência artificial (IA) no seu negócio ou empreendimento. Na primeira parte, apresentamos uma visão geral do processo de adoção de uma ferramenta de IA (leia aqui). Vamos à segunda parte:
Familiarize-se com a IA: Entenda os conceitos básicos e as potencialidades da IA, suas aplicações e tendências no mercado.
A Inteligência Artificial (IA) é um campo vasto que pode ser classificado de diversas maneiras, dependendo de critérios como capacidade, funcionalidade e semelhança com a cognição humana. As classificações mais comuns dividem a IA em três categorias principais, a saber:
1. Inteligência Artificial Estreita (ANI – Artificial Narrow Intelligence)
Também conhecida como IA fraca, a ANI é projetada para executar tarefas específicas e limitadas. Esses sistemas não possuem consciência ou entendimento geral, mas são altamente eficientes em suas funções designadas. Por exemplo: assistentes virtuais como Siri e Alexa, sistemas de recomendação de plataformas de streaming e chatbots de atendimento ao cliente.
Nessa categoria, encontram-se, por exemplo, as máquinas reativas, que respondem a estímulos no momento presente sem utilizar experiências passadas ou memória. Elas operam com base em regras predefinidas para situações específicas. Um exemplo clássico é o Deep Blue, o computador da IBM que venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997.
Outro exemplo são as máquinas de memória limitada, que podem utilizar dados históricos para tomar decisões, permitindo um aprendizado básico. Muitos aplicativos de IA atuais, como assistentes virtuais e sistemas de recomendação, operam nesse nível.
2. Inteligência Artificial Geral (AGI – Artificial General Intelligence)
A AGI, ou IA forte, refere-se a sistemas capazes de compreender, aprender e aplicar conhecimento de maneira ampla, similar à inteligência humana. Esses sistemas poderiam, por exemplo, realizar qualquer tarefa intelectual que um humano é capaz de executar. Atualmente, a AGI permanece no domínio teórico e é objeto de pesquisa contínua.
Nessa categoria, prevê-se sistemas que, hipoteticamente, poderiam entender emoções, crenças e pensamentos de outros agentes, sejam humanos ou máquinas. Essa capacidade permitiria interações sociais mais naturais e eficazes. No entanto, essa forma de IA ainda está em desenvolvimento e não foi plenamente alcançada.
3. Superinteligência Artificial (ASI – Artificial Superintelligence)
A ASI representa um nível de inteligência que supera significativamente a capacidade humana em todos os aspectos, incluindo criatividade, tomada de decisão e resolução de problemas complexos. Assim como a AGI, a ASI é uma concepção teórica e levanta debates sobre ética e segurança no desenvolvimento de uma super IA.
Esse tipo de IA é denominado sistemas com autoconsciência e é o estágio mais avançado e teórico da IA, onde os sistemas teriam consciência de si mesmos, possuindo uma forma de autoconsciência similar à humana. Atualmente, não há exemplos práticos desse tipo de IA, e sua realização levanta questões éticas e filosóficas significativas.
Dessa forma, compreendemos que, no momento, há disponibilidade de uso da Inteligência Artificial Estreita (IAE) no ambiente empresarial. A IAE tem sido amplamente adotada para otimizar processos, melhorar a experiência do cliente e aumentar a produtividade.
Exemplos de aplicações de Inteligência Artificial Estreita (IAE) nos negócios:
1. Assistentes Virtuais e Chatbots
Empresas utilizam assistentes virtuais e chatbots para automatizar o atendimento ao cliente, oferecendo respostas rápidas e precisas a consultas comuns. Essas ferramentas são capazes de processar linguagem natural e fornecer suporte 24 horas por dia, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo custos operacionais.
2. Sistemas de Recomendação
Plataformas de e-commerce e streaming empregam algoritmos de recomendação para sugerir produtos ou conteúdos com base no histórico e nas preferências do usuário. Esses sistemas analisam dados de comportamento para personalizar a experiência do cliente, aumentando as chances de conversão e fidelização.
3. Detecção de Fraudes
Instituições financeiras implementam sistemas de IAE para monitorar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas. Esses algoritmos analisam padrões de comportamento e sinalizam possíveis fraudes, permitindo então uma resposta rápida e eficaz para proteger os ativos da empresa e dos clientes.
4. Análise Preditiva de Vendas
Empresas utilizam modelos de IAE para prever tendências de vendas, analisando dados históricos e variáveis de mercado. Essa análise preditiva auxilia na tomada de decisões estratégicas, como gerenciamento de estoque e planejamento de campanhas de marketing, otimizando recursos e maximizando resultados.
5. Automação de Processos Robóticos (RPA)
A RPA envolve o uso de bots para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras, como processamento de faturas e entrada de dados. Ao implementar RPA, as empresas aumentam a eficiência operacional, reduzem erros humanos e liberam colaboradores para atividades de maior valor agregado.
6. Manutenção Preditiva
No setor industrial, a IAE é aplicada para monitorar o desempenho de máquinas e prever falhas antes que ocorram. Sensores coletam dados em tempo real, e algoritmos analisam essas informações para identificar padrões que indicam possíveis problemas, permitindo assim a realização de manutenções preventivas e evitando paradas não planejadas.
7. Marketing Personalizado
Empresas utilizam IAE para segmentar clientes e personalizar campanhas de marketing. Analisando dados demográficos, comportamentais e de compra, os algoritmos identificam o público-alvo ideal e adaptam mensagens e ofertas, aumentando a eficácia das campanhas bem como o retorno sobre o investimento.
8. Processamento de Linguagem Natural (PLN) para Análise de Sentimento
Ferramentas de PLN são empregadas para analisar feedbacks de clientes em redes sociais, avaliações e pesquisas. A análise de sentimento permite que as empresas compreendam melhor a percepção do cliente sobre produtos e serviços, orientando assim melhorias e estratégias de engajamento.
A adoção da Inteligência Artificial Estreita nos negócios tem se mostrado uma estratégia eficaz para aprimorar operações, reduzir custos e oferecer experiências mais personalizadas aos clientes. À medida que a tecnologia avança, espera-se que novas aplicações surjam, ampliando ainda mais os benefícios da IAE no ambiente corporativo.
Espero que este artigo tenha ajudado a mostrar opções de uso da IA no seu negócio.
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Até o próximo artigo!
Um abraço.
Marcelo Farhat
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Referências: 1. https://tecnoblog.net/responde/quais-sao-os-tipos-de-inteligencia-artificial/ 2. https://www.alura.com.br/artigos/tipos-inteligencia-artificial-ia 3. https://posdigital.pucpr.br/blog/tipos-de-inteligencia-artificial 4. https://www.autentify.com.br/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial-estreita-entenda-suas-aplicacoes-praticas 5. https://portalcripto.com.br/dicionario/inteligencia-artificial-estreita-definicao-exemplos-e-aplicacoes/ 6. https://www.datacamp.com/pt/blog/examples-of-ai 7. https://www.tecnicon.com.br/blog/771-A_revolucao_da_inteligencia_artificial_nas_empresas_um_guia_completo 8. https://jornaldebeltrao.com.br/beltrao/inteligencia-artificial-nao-e-mais-o-futuro-e-nem-exclusividade-de-grandes-corporacoes/ 9. https://www.terra.com.br/byte/como-usar-a-inteligencia-artificial-para-procurar-emprego%2C9a193f1c3c1c2f89a30d67363a8dcfc3j1wpqc2j.html
Confira também: Como usar Inteligência Artificial (IA) no seu negócio? (parte I)
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