A inteligência artificial está rapidamente se tornando a tecnologia que define a década, revolucionando campos tão diversos como agricultura, saúde, educação, transporte e até mesmo entretenimento. Dessa forma, a IA se tornou um tópico importante de interesse, capturando a imaginação do público e a atenção dos líderes do setor. No entanto, embora muitas pessoas associem a IA a ferramentas como a IA generativa, que é o caso do ChatGPT da OpenAI ou da geração de imagens do Midjourney, a IA é um conceito muito mais amplo, que engloba qualquer tecnologia que permita que máquinas imitem a inteligência humana.
Nesse campo de tecnologia em expansão, o aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto fundamental. Os termos IA e ML são frequentemente usados de forma intercambiável, mas o aprendizado de máquina se refere a uma abordagem distinta dentro da IA, focada em aprender com dados.
Primeiro, é importante reconhecer que a IA é um termo abrangente; ela descreve um conceito amplo que inclui qualquer teoria, tecnologia ou técnica que existam para permitir que as máquinas imitem aspectos da inteligência humana (como tomada de decisões, resolução de problemas, aprendizagem, percepção, etc.). Ao utilizar grandes quantidades de dados, poder computacional e algoritmos sofisticados, os sistemas de IA podem identificar padrões e tomar decisões informadas com o mínimo de intervenção humana.
A IA moderna abrange uma variedade de abordagens, desde sistemas tradicionais baseados em regras, como árvores de decisão codificadas manualmente e algoritmos genéticos, até modelos avançados de aprendizado de máquina que aprendem continuamente com dados. Embora muitas aplicações modernas de IA se concentrem no aprendizado orientado por dados, nem toda IA precisa disso necessariamente; algumas abordagens, como algoritmos de pesquisa de operações para programação e preços também podem ser consideradas IA, apesar de não dependerem do aprendizado de máquina.
Um diferencial fundamental da IA moderna geralmente reside na sua capacidade de aprender e se adaptar, uma característica própria das tecnologias de aprendizado de máquina.
Considerando que a "inteligência artificial" seja um termo tão inclusivo, não deve ser surpresa que o aprendizado de máquina faça parte da definição de IA. Na verdade, o ML é um subconjunto da IA, uma tecnologia de suporte que se concentra no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender e fazer previsões com base em dados. Diferentemente dos sistemas tradicionais baseados em regras, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes conjuntos de dados e melhoram seu desempenho ao longo do tempo (idealmente sem correção humana). Esse recurso permite que as máquinas se tornem mais inteligentes e autônomas conforme forem processando mais dados.
Usando dados históricos, os modelos de ML podem fazer previsões precisas e fornecer informações práticas, impulsionando assim a eficiência e a inovação em vários setores.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm várias características principais em comum, apesar de serem termos distintos que fazem referência a diferentes aspectos das tecnologias inteligentes. Entre as semelhanças mais importantes estão:
- Ambos dependem de dados
Tanto o sistema de IA quanto o de ML exigem quantidades substanciais de dados para funcionarem de forma eficaz, usando esses dados para gerar resultados complexos e tomar decisões informadas. - Ambos são disciplinas dentro do campo da ciência da computação
A IA e o ML são ramos da ciência da computação focados na criação de sistemas capazes de analisar e interpretar dados de maneiras complexas. - Ambos utilizam solução de problemas semelhantes aos humanos
Tanto a IA quanto o ML foram projetados para lidar com tarefas que geralmente exigem inteligência humana, como a tomada de decisões, o reconhecimento de padrões e o aprendizado a partir de experiências. - Ambos têm aplicações em praticamente todos os setores
As tecnologias de IA e de ML são usadas em vários setores, como saúde, finanças, agricultura e entretenimento, entre outros, para impulsionar a inovação e a eficiência.
A IA e o ML têm muito em comum. Por isso, é compreensível que sejam tão frequentemente agrupados como um único conceito. Ainda assim, embora a IA e o ML estejam intimamente relacionados, há várias diferenças notáveis que os diferenciam:
- Eles têm diferentes objetivos primários
A IA se destina a criar sistemas que executem tarefas que exigem inteligência humana, como a tomada de decisões e a resolução de problemas. O ML oferece suporte à IA, concentrando-se especificamente no desenvolvimento de algoritmos que permitam que sistemas inteligentes aprendam com dados para fazerem previsões ou tomarem decisões. - Eles têm escopos diferentes de responsabilidade
A IA se destina a criar sistemas capazes de simular inteligência e comportamento parecidos com os dos humanos, englobando qualquer abordagem que alcance esse objetivo. O ML se concentra especificamente no desenvolvimento de algoritmos que aprendam e melhorem com os dados. Embora algumas aplicações de IA, como o processamento de linguagem natural, a automação por IA e a análise preditiva, possam ser criadas por meio de técnicas de ML, elas também podem ser implementadas usando-se abordagens que não sejam de ML, dependendo da solução necessária. - Eles utilizam métodos diferentes
A IA usa diversas técnicas, como sistemas baseados em regras, algoritmos genéticos e redes neurais, para abordar a simulação da inteligência humana a partir de vários ângulos. O ML sempre envolve o uso de dados. Os métodos de ML são categorizados em aprendizado supervisionado, não supervisionado e de reforço, e todos eles envolvem uma variação sutil de como os modelos são treinados com base nos dados disponíveis. - Eles são implementados de maneiras diferentes
A IA pode envolver o uso de sistemas complexos que integram uma variedade de tecnologias, muitas vezes acessadas por meio de interfaces de programação de aplicações (Application Programming Interfaces, APIs). Muitas vezes, são necessários anos de pesquisa e grandes quantidades de recursos para desenvolver e implementar uma solução de IA, e é por isso que os usuários geralmente preferem trabalhar com opções pré-criadas. O ML exige menos engenharia específica aos problemas e reduz a necessidade de soluções especializadas em codificação fixa. Em vez disso, ele depende de dados, o que tem sua própria complexidade de coleta, preparação e manutenção de conjuntos de dados de qualidade. - Eles têm diferentes requisitos de dados
Enquanto os sistemas de ML dependem inerentemente de dados para o treinamento de modelos, com sua eficácia diretamente vinculada à quantidade e à qualidade dos dados de treinamento, os sistemas de IA podem ser criados com ou sem dados. Algumas abordagens de IA, como os sistemas baseados em regras e os algoritmos genéticos, podem funcionar puramente por meio de lógica programada e de computação evolutiva, sem exigir dados de treinamento. Quando os sistemas de IA usam dados, isso costuma se dar para fins de otimização e refinamento, e não porque os dados sejam fundamentais para sua operação principal. No caso do ML, no entanto, conjuntos de dados diversificados e abrangentes são essenciais, já que a capacidade do modelo de aprender padrões e fazer previsões precisas depende inteiramente dos dados nos quais ele é treinado.
Conforme abordado anteriormente, o ML serve como um subconjunto crítico dentro do grande escopo da IA. A IA abrange uma ampla variedade de tecnologias e técnicas projetadas para criar sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. O ML, por sua vez, se concentra especificamente no desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam, identifiquem padrões nos dados e façam previsões ou tomem decisões sem serem explicitamente programadas para cada nova tarefa. Em outras palavras, o aprendizado de máquina possibilita a evolução das ferramentas de IA.
Outra maneira de analisar essa conexão é reconhecer que a IA oferece a estrutura abrangente e os objetivos para a criação de um comportamento inteligente, enquanto o ML oferece as ferramentas e os métodos para alcançar esses objetivos por meio de aprendizado orientado por dados. Por exemplo, um sistema de IA projetado para a tradução de idiomas usa algoritmos de ML para melhorar sua precisão, aprendendo com grandes conjuntos de dados de texto multilíngue.
A capacidade do ML de processar e aprender com grandes quantidades de dados aumenta a adaptabilidade e a funcionalidade dos sistemas de IA. Técnicas como redes neurais e aprendizado profundo, que são, eles próprios, subconjuntos do ML, possibilitam que a IA consiga concluir tarefas cada vez mais complexas e minuciosas com maior eficiência e precisão. A IA generativa (GenAI) é uma aplicação relativamente nova de aprendizado de máquina em IA, empregando algoritmos que permitem que as ferramentas de GenAI descubram padrões que possam ser usados para gerar novos conteúdos em forma de imagens, textos, vídeos e muito mais.
Apesar de serem relativamente novas, as tecnologias de IA e ML são poderosas e já demonstraram seu valor. Confira a seguir o que a IA e o ML podem proporcionar quando combinados em soluções unificadas:
- Análise preditiva
Isso capacita as organizações a preverem tendências e comportamentos por meio da análise de dados históricos para descobrirem relacionamentos de causa e efeito. A análise preditiva ajuda as empresas a tomarem decisões informadas e a preverem resultados futuros - Reconhecimento de fala e compreensão da linguagem natural
Os sistemas de IA e ML podem identificar e processar a linguagem falada e entender o texto escrito ou falado. Esse recurso é crucial para assistentes virtuais, chatbots de IA e aplicações controladas por voz. - Análise de sentimento
A IA e o ML conseguem analisar dados de texto para determinar o sentimento que está sendo expresso, categorizando-o como positivo, negativo ou neutro. Isso é útil para avaliar as opiniões dos clientes e melhorar o atendimento.
- Mecanismos de recomendação
Esses sistemas analisam os dados dos usuários para sugerir produtos ou conteúdo que possam ser de interesse dos usuários. Eles melhoram a experiência do usuário e impulsionam o engajamento em plataformas como sites de comércio eletrônico e serviços de streaming. - Processamento de imagens e vídeos
A IA e o ML podem reconhecer e interpretar objetos, rostos e atividades em imagens e vídeos. Esse recurso é usado em várias aplicações, incluindo segurança e moderação de conteúdo.
- Automação
A IA e o ML automatizam tarefas rotineiras, aumentando a eficiência e melhorando a produtividade humana. Isso é aplicável em setores como o de fabricação, otimizando os processos de produção e a manutenção preditiva. - Detecção de fraude
Essas tecnologias são empregadas para identificar padrões e atividades incomuns que possam ser indicativas de comportamento fraudulento. Isso é essencial em setores como o de finanças e o de comércio eletrônico (entre outros) para proteger contra fraudes e garantir a segurança das transações. - Aprimoramento da análise de dados
A IA e o ML possibilitam que as organizações extraiam informações valiosas com mais eficácia. Isso tem o potencial de apoiar a tomada de decisões estratégicas e impulsionar a inovação em praticamente todos os setores.
As aplicações de IA e ML nos negócios são amplas e estão em constante expansão, transformando os setores por meio da melhoria da eficiência, da precisão e das experiências do cliente. Veja a seguir algumas das principais maneiras com que as organizações de hoje em dia estão empregando essas tecnologias:
- Bancos
A AI e o ML aprimoram a detecção de fraudes ao analisarem padrões transacionais e identificarem anomalias. Eles também simplificam o atendimento ao cliente por meio de chatbots e automatizam a avaliação de riscos e a pontuação de crédito. - Varejo e comércio eletrônico
Essas tecnologias personalizam as experiências de compra por meio de mecanismos de recomendação, otimizando a gestão de inventário e aprimorando o atendimento ao cliente por meio do uso de assistentes virtuais. - Serviços financeiros
A IA e o ML permitem análises preditivas de tendências de mercado, sistemas de negociação automatizados e detecção precisa de fraude. - Saúde
A IA auxilia no diagnóstico por meio da análise de imagens médicas, prevendo os resultados dos pacientes e fornecendo planos de tratamento personalizados. O ML ajuda a gerenciar registros de pacientes e a prever surtos de doenças. - Telecomunicações
A IA e o ML melhoram a otimização da rede, a manutenção preditiva e a automação do atendimento ao cliente, aumentando a eficiência operacional geral. - Gestão da cadeia de suprimentos
Essas tecnologias otimizam a logística, fazem a previsão de demanda e o gerenciamento de inventário, reduzindo assim custos e melhorando os prazos de entrega.
- Fabricação
IA e o ML automatizam o controle de qualidade, a manutenção preditiva e a programação de produção, otimizando a produtividade e minimizando o tempo de inatividade dos equipamentos.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são conceitos distintos, mas também estão intrinsecamente conectados. As empresas se beneficiam mais quando essas tecnologias são usadas de maneira conjunta, pois se complementam no aprimoramento da eficiência, da tomada de decisões, das experiências do cliente e muito mais.
A ServiceNow se destaca como o principal fornecedor de soluções de IA para empresas. Integrando a IA e o ML à sua premiada Now Platform®, a ServiceNow fornece às organizações as soluções avançadas necessárias para automatizarem fluxos de trabalho, otimizarem operações e obterem informações mais detalhadas sobre seus dados. Da análise preditiva à automação inteligente e ao atendimento personalizado ao cliente, a ServiceNow ajuda as empresas a aproveitarem todo o potencial da IA e do ML.
Experimente os benefícios da IA e do ML em primeira mão: agende uma demonstração hoje mesmo e saiba como as soluções inovadoras da ServiceNow podem ajudar a garantir o futuro das suas operações de negócios.