A IA (inteligência artificial) descreve as várias tecnologias que possibilitam que as máquinas e os sistemas de computador executem tarefas com inteligência semelhante à inteligência humana. Isso inclui tomada de decisões, resolução de problemas, aprendizado e muito mais e permite que os usuários aumentem sua eficiência e produtividade.
A IA (inteligência artificial) descreve as várias tecnologias que possibilitam que as máquinas e os sistemas de computador executem tarefas com inteligência semelhante à inteligência humana. Isso inclui tomada de decisões, resolução de problemas, aprendizado e muito mais e permite que os usuários aumentem sua eficiência e produtividade.
A ideia de IA existe há muito tempo. Das primeiras possibilidades vistas no Turco Mecânico no final de 1700 até os primeiros algoritmos relevantes para IA lançados na década de 1950 e incluindo as soluções inteligentes de software dos anos 2000 (como as relacionadas à automação inteligente, AIOps e hiperautomação), a aplicação de sistemas de aprendizado tem evoluído constantemente do conceito à criação.
Dito isso, o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 marcou o início de uma nova era na IA. De repente, tecnologias inteligentes avançadas estavam amplamente disponíveis para usuários individuais, não apenas para organizações e empresas maiores. Interagir com chatbots inteligentes e sistemas de IA generativa rapidamente se tornou algo natural, assim como usar mecanismos de busca. Mais significativamente, a IA moderna se expandiu e não se limita mais a apenas imitar interações humanas: ela é capaz de aprender e simular imagens, vídeo, música, codificação e muito mais, tudo com maior precisão.
Novos avanços estão transformando o cenário da inteligência artificial. A IA atual representa poder computacional sem precedentes, grandes quantidades de dados e algoritmos sofisticados. Esses elementos se combinam para criar sistemas capazes de aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões informadas com o mínimo de intervenção humana. Ao contrário das primeiras formas de IA, que eram limitadas à implementação de regras predefinidas, os sistemas modernos de IA são dinâmicos, aprendem continuamente e melhoram seu desempenho ao longo do tempo. Essa mudança abriu o caminho para aplicações de IA que antes eram consideradas ficção científica: carros autônomos, tradução precisa em tempo real entre idiomas e monitoramento médico 24 horas por dia, 7 dias por semana.
A acessibilidade generalizada da IA deve-se em parte à computação em nuvem e ao software de código aberto, que reduziram as barreiras para o uso de muitas dessas tecnologias. A IA de hoje não trata apenas de automatizar tarefas rotineiras; ela aumenta as capacidades humanas e cria novas oportunidades de inovação e criatividade.
O objetivo da pesquisa com IA é criar sistemas artificiais com verdadeira inteligência em nível humano, um marco que a IA ainda não alcançou. Dito isso, cada inovação é um passo nessa direção. Considere a relação entre dois tipos de inteligência artificial: IA fraca e IA forte:
A IA fraca (também conhecida como IA estreita artificial ou ANI, na sigla em inglês) foi projetada para executar de forma inteligente uma tarefa específica ou um conjunto de tarefas. A maioria dos sistemas de IA em uso hoje se enquadra nessa categoria, incluindo chatbots, sistemas de recomendação e tecnologias de reconhecimento de fala. Esses sistemas são “inteligentes” em seu domínio específico, mas não têm a compreensão geral ou a consciência que um humano naturalmente desenvolve.
Até mesmo as soluções inteligentes mais avançadas disponíveis hoje podem ser categorizadas como IA “fraca”. Embora possam superar os humanos em determinadas tarefas, elas não têm a complexidade para ir além das funções atribuídas e aplicar inteligência em outras áreas.
A IA forte (às vezes chamada de inteligência artificial geral ou AGI) representa a fronteira da pesquisa de IA. O objetivo dela é criar sistemas que possuem habilidades cognitivas gerais comparáveis às de um ser humano: total capacidade de aprender, entender e aplicar o conhecimento em uma ampla gama de tarefas. A IA forte seria capaz de executar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode executar.
Se isso soa como algo fora do âmbito da possibilidade, é porque realmente é… por enquanto. Hoje, a AGI ainda é um conceito teórico e não uma realidade prática, mas essa linha está começando a ficar difusa. De toda forma, o desenvolvimento de uma IA forte revolucionaria a forma como abordamos a tecnologia e a sociedade. Isso também poderia levantar profundas questões éticas e filosóficas sobre a natureza da inteligência, da consciência e do papel humano em um mundo onde as máquinas podem pensar por conta própria.
Outra distinção importante é a diferença entre inteligência artificial e inteligência aumentada. Embora ambas usem algoritmos de IA para processar grandes quantidades de dados, suas aplicações e implicações para a interação humana diferem significativamente:
A inteligência artificial opera de forma autônoma, analisando dados para tomar decisões com o mínimo de interação humana. Ela abrange uma ampla gama de tecnologias e técnicas que ajudam as máquinas a imitar o comportamento inteligente humano. Os sistemas de IA podem realizar tarefas de forma independente, como analisar conjuntos de dados complexos, reconhecer fala, criar mídia etc. Esses recursos fazem com que a IA tenha um valor inestimável em campos onde os sistemas automatizados podem aumentar significativamente a produtividade e a eficiência.
Em comparação, a inteligência aumentada foi projetada para melhorar os processos de tomada de decisões humanas em vez de substituí-los. Ao fornecer informações e sugestões, a inteligência aumentada capacita os seres humanos a agir de forma mais eficaz. Por exemplo, no varejo, a inteligência aumentada pode analisar os dados do comprador para recomendar estratégias de posicionamento de produtos aos comerciantes. Essa abordagem colaborativa garante que a experiência humana e a criatividade sejam complementadas pela inteligência de máquina, mantendo um equilíbrio entre tecnologia e contribuição humana.
Embora a inteligência aumentada possa parecer menos avançada do que a IA, ela é, uma tecnologia valiosa. Imbuída de inteligência social, a inteligência aumentada é capaz de entender e prever intenções e necessidades humanas. Essa distinção é crucial em aplicações que exigem nuances de compreensão e colaboração entre humanos e máquinas.
A inteligência aumentada e a inteligência artificial se combinam para oferecer uma estrutura mais abrangente para o uso da tecnologia: a IA oferece uma perspectiva detalhada e orientada por dados, enquanto a inteligência aumentada traz o contexto inestimável da compreensão e da intuição humanas.
Outras distinções dentro da IA também devem ser abordadas. A inteligência artificial se baseia em muitas tecnologias de suporte; duas das mais essenciais são o aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL). Aqui, nós comparamos essas tecnologias e a relação delas com a IA:
- AI
Inteligência artificial é o termo abrangente, um conceito amplo que engloba qualquer técnica em que as máquinas imitam a inteligência humana. Isso inclui aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, percepção e compreensão da linguagem. Os sistemas de IA variam de algoritmos simples e baseados em regras a redes neurais complexas que são capazes de aprender e se adaptar de forma autônoma. - ML
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA focado na criação de sistemas que aprendem com dados. Em vez de serem explicitamente programados para executar uma tarefa, esses sistemas aprendem padrões e tomam decisões. O ML representa uma transição da codificação direta de regras específicas de tarefas para a criação de algoritmos que são capazes de melhorar seu desempenho à medida que são expostos a mais dados. - DL
O aprendizado profundo é um subconjunto mais específico do aprendizado de máquina, que emprega redes neurais em camadas (ou “profundas”) para analisar dados. Essas redes neurais são inspiradas na estrutura e no funcionamento do cérebro humano e permitem que as máquinas processem dados de maneiras mais hierárquicas e complexas. O aprendizado profundo tem sido a força motriz por trás de muitos avanços recentes em IA, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural (NLP) e veículos autônomos. Sua capacidade de aprender com grandes quantidades de dados não estruturados torna o DL especialmente potente na extração de informações e padrões que humanos ou técnicas tradicionais de ML não conseguiriam obter.
A IA como conceito é fascinante, mas sua verdadeira relevância está nos benefícios que ela traz a vários setores. A IA revoluciona e otimiza a forma como interagimos com a tecnologia. Isso resulta em várias vantagens claras possibilitadas pelas inovações na inteligência artificial:
A IA se destaca na automação de tarefas repetitivas e de alto volume, com confiabilidade e eficiência. Essa capacidade libera os seres humanos do trabalho monótono, permitindo que eles se concentrem em atividades criativas e naquelas com importância mais estratégica. Os sistemas de IA podem operar 24 horas por dia sem fadiga, realizar análises de dados, gerenciar fluxos de trabalho e realizar cálculos complexos em velocidades e escalas inatingíveis para uma força de trabalho humana.
A IA melhora significativamente a funcionalidade dos produtos existentes. De smartphones que entendem comandos de voz a casas inteligentes que aprendem preferências e hábitos, a IA está cada vez mais incorporada à tecnologia do consumidor. A IA tem a capacidade de melhorar as experiências do usuário e, ao mesmo tempo, introduzir novos níveis de conveniência e acessibilidade em dispositivos do dia a dia.
Por meio de algoritmos de aprendizado progressivo, os sistemas de IA podem melhorar ao longo do tempo. Essa adaptabilidade permite experiências personalizadas, de recomendações personalizadas de produtos em compras on-line até feeds personalizados de conteúdo em plataformas de redes sociais. A análise do comportamento e das preferências do usuário capacita a IA a oferecer interações altamente relevantes.
A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados com técnicas de aprendizado profundo abriu novas possibilidades em campos como detecção de fraude, modelo financeiro e diagnóstico de saúde. Ao usar redes neurais com várias camadas, a IA pode descobrir informações ocultas nos dados, o que a torna uma ferramenta poderosa para pesquisadores, empresas e profissionais de saúde.
A exatidão das aplicações de IA está melhorando continuamente. Essa precisão é vital em áreas críticas, como o diagnóstico médico, onde a IA agora ajuda a detectar doenças, como câncer, com maior precisão do que nunca. Esses avanços melhoram os resultados dos pacientes e ajudam a simplificar processos de tratamento possivelmente complexos.
Talvez mais do que qualquer outra tecnologia, a IA transforma os dados em um ativo estratégico. A capacidade da IA de aprender com os dados significa que a qualidade dos dados que uma empresa possui pode ser uma relevante vantagem competitiva. Coletar, analisar e aplicar dados de forma inteligente se tornou um grande diferencial competitivo.
A IA tem uma capacidade única de resolver problemas complexos que, de outra forma, exigiriam uma solução extremamente difícil e demorada. Isso inclui tudo, da otimização de logística em tempo real à previsão de padrões climáticos e à resolução de problemas científicos complexos.
Ao automatizar processos de tomada de decisões e realizar tarefas com precisão, a IA reduz significativamente o impacto do erro humano. Isso não só melhora a eficiência e os resultados, mas também aumenta a segurança em aplicações críticas, como diagnósticos médicos e veículos autônomos.
O desenvolvimento de IA pode ser categorizado em várias fases de sofisticação, cada uma com suas habilidades e implicações exclusivas. Esses tipos de funcionalidade são amplamente classificados em quatro categorias, cada uma representando um nível diferente de capacidade cognitiva e interação com o ambiente:
Máquinas reativas representam a forma mais básica de IA. Esses sistemas operam com base em um princípio simples de resposta a estímulo, reagindo a entradas específicas com saídas predeterminadas. Eles são incapazes de aprender com experiências passadas, o que significa que não podem melhorar suas respostas ao longo do tempo. A IA de máquina reativa geralmente é usada para tarefas que exigem uma execução direta de funções, como filtrar e-mails ou fazer recomendações com base em dados atuais, sem a influência do contexto histórico.
A IA de memória limitada abrange sistemas que podem armazenar dados anteriores e usá-los para fazer melhores previsões ou tomar melhores decisões no futuro. Esse tipo de IA tem uma memória temporária e dinâmica capaz de incorporar informações recentes para melhorar suas operações. A base da IA de memória limitada é o aprendizado profundo, que permite que a máquina melhore gradualmente. A maioria das aplicações de IA atuais, de chatbots a veículos autônomos, operam com esse modelo, usando informações passadas para refinar continuamente suas funções.
Teoria da IA da mente é um conceito avançado que ainda não foi totalmente desenvolvido no campo da IA. A IA da mente refere-se à capacidade das máquinas de entender e interpretar emoções, crenças e intenções humanas, criando assim um nível mais profundo de interação. Emprestada da psicologia, a teoria da mente é essencial para criar uma IA que possa prever ações humanas com base na compreensão emocional. Embora promissora, esse tipo de funcionalidade de IA apresenta desafios significativos e considerações éticas, pois a leitura e a resposta precisas a pistas emocionais repletas de nuances são complexas e têm mais potencial de mal-entendidos.
A IA autoconsciente (uma forma de IA forte) representa o auge do desenvolvimento de IA, uma fase em que as máquinas têm consciência de si mesmas. Esse tipo de IA, geralmente discutido em termos teóricos, teria consciência de sua existência e poderia perceber seus próprios sentimentos. Alcançar a IA autoconsciente seria um marco importante e iniciaria uma nova era de máquinas inteligentes, mas também de consequências difíceis de prever.
Embora a realidade da IA forte e autoconsciente ainda possa estar distante, a inteligência artificial já está remodelando setores. Sua versatilidade permite que seja aplicada em vários setores, incluindo:
- Saúde
A IA ajuda na detecção precoce de doenças, analisando imagens médicas com alta precisão e velocidade. Ela também personaliza os planos de tratamento do paciente e pode até ser projetada para auxiliar em cirurgias, graças a sistemas aprimorados por IA e robôs médicos. - Varejo
A IA personaliza as experiências de compra para compradores individuais analisando padrões e preferências e otimiza a gestão de inventário para reduzir o desperdício e garantir a disponibilidade do produto. - Produção
Algoritmos de manutenção preditiva com AI preveem falhas de equipamentos, reduzindo o tempo de inatividade. A IA também melhora a eficiência da produção e a segurança no local de trabalho por meio do monitoramento em tempo real. - Finanças
Nas finanças, a IA impulsiona a negociação algorítmica para otimizar retornos e emprega sistemas de detecção de fraude para proteção contra crimes financeiros. Do lado do cliente nas finanças, a IA está aprimorando o atendimento e o suporte ao cliente por meio de agentes virtuais e chatbots disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana. - Jogos
A IA cria ambientes realistas e desafiadores em jogos, controlando personagens não jogáveis e gerando conteúdo dinâmico e imersivo, para oferecer uma experiência diferenciada para o jogador. - Indústria militar
Os militares usam IA para operações táticas e de reconhecimento, por meio de drones e robótica, e para fins de planejamento estratégico, analisando imagens e comunicações via satélite. A IA também faz parte do treinamento baseado em simulação para militares.
Há muitas maneiras de usar a IA produtivamente em vários setores e mercados. Mas também pode haver motivos para preocupação. À medida que a IA continua se proliferando, ela pode representar certos riscos e desafios que precisam de atenção. Entender esses riscos é essencial para desenvolver estratégias para mitigá-los e garantir que a IA seja uma força positiva em todo o mundo:
A IA e a automação podem fazer com que várias funções ocupadas por humanos se tornem obsoletas, especialmente em setores onde as tarefas rotineiras são predominantes. Para mitigar esse problema, os programas de retreinamento e formação podem ajudar a força de trabalho a fazer a transição para novas funções nas quais a IA pode auxiliar (em vez de substituir), concentrando-se em trabalhos que exigem empatia, criatividade e pensamento estratégico humanos.
A IA é o produto de suas entradas; os sistemas de IA podem herdar vieses presentes em seus dados de treinamento, causando resultados discriminatórios. Garantir a diversidade nas equipes que desenvolvem sistemas de IA e aplicar testes rigorosos em diversos conjuntos de dados são medidas que podem ajudar a identificar e corrigir vieses, tornando as decisões de IA mais igualitárias.
A IA pode analisar grandes quantidades de dados pessoais, o que gera preocupações significativas com a privacidade. A implementação de normas rigorosas de proteção de dados e políticas transparentes de uso de dados pode ajudar a proteger informações pessoais.
A IA apresenta dilemas éticos, como o processo de tomada de decisões em veículos autônomos em caso de acidente inevitável. Estabelecer diretrizes éticas claras para o desenvolvimento e o uso de IA e incorporar considerações éticas no processo de design de IA são etapas essenciais para abordar essas preocupações.
O poder computacional necessário para o treinamento de modelos sofisticados de IA tem um impacto ambiental significativo. Otimizar algoritmos para eficiência, investir em tecnologias de computação verde e usar fontes de energia renováveis para datacenters são ações que podem reduzir a pegada de carbono das operações de IA, algo que será ainda mais importante à medida que a IA se expande.
Imitar a inteligência humana não é uma tarefa simples; a IA torna isso possível empregando várias técnicas distintas, cada uma projetada para lidar com funções específicas ou resolver problemas. O entendimento das seguintes tecnologias fundamentais por trás da IA mostra como esses sistemas podem concluir ações que, até recentemente, só eram possíveis com a inteligência humana:
- Aprendizado de máquina
Como discutido anteriormente, o ML é um subconjunto principal da IA que permite que os sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões e tomem decisões empregando algoritmos capazes de melhorar seu desempenho em uma determinada tarefa ao longo do tempo, com base em mais dados. O ML é a espinha dorsal de muitas aplicações de IA. - Aprendizado profundo
O DL utiliza redes neurais em camadas para analisar dados. Essas redes podem aprender com grandes quantidades de dados não estruturados, o que torna o DL particularmente eficaz para tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e fala. O aprendizado profundo alimenta muitas tecnologias de ponta de IA. - Redes neurais
Redes neurais são um conjunto de algoritmos, modelados vagamente com base no cérebro humano e projetados para reconhecer padrões. Eles interpretam dados sensoriais por meio de um tipo de percepção de máquina, rotulagem ou cluster de entradas brutas. Os padrões que eles reconhecem são numéricos e contidos em vetores, nos quais todos os dados do mundo real, sejam imagens, som, texto ou séries temporais, devem ser traduzidos. - NLP (Natural Language Processing, Processamento de linguagem natural)
O NLP permite que as máquinas entendam e interpretem a linguagem humana. Ele combina linguística computacional (modelagem da linguagem humana baseada em regras) com modelos estatísticos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. O NLP é usado em aplicações como traduções, análise de sentimento e chatbots. - Visão computacional
Visão computacional é um campo de IA que treina computadores para interpretar e entender o mundo visual. Usando imagens digitais de câmeras e vídeos e modelos de aprendizado profundo, as máquinas podem identificar e classificar objetos com precisão e reagir ao que “veem”. As aplicações de visão computacional incluem reconhecimento de imagem, detecção de objetos e vigilância.
Além das principais técnicas que permitem que a IA simule a inteligência humana, existem várias tecnologias subjacentes essenciais que alimentam e implementam sistemas de IA. Essas tecnologias fornecem a infraestrutura, a velocidade e a conectividade necessárias para viabilizar e tornar eficientes as aplicações de IA:
- GPUs (Graphical processing units, Unidades de processamento gráfico)
As GPUs são capazes de operar vários processos computacionais simultaneamente, sendo perfeitas para as pesadas demandas computacionais de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo. O processamento paralelo reduz significativamente o tempo necessário para o treinamento de modelos complexos de IA. - Dispositivos IoT (Internet of things, internet das coisas)
A IoT desempenha um papel fundamental na IA ao coletar grandes quantidades de dados do mundo físico que, em seguida, podem ser analisados e utilizados por sistemas de IA. Esses dispositivos estendem o alcance da IA aos objetos do dia a dia, aprimorando aplicações como casas inteligentes, tecnologia vestível e automação industrial. - Algoritmos avançados
Os algoritmos fornecem instruções claras para que a IA siga à medida que executa operações. Eles ajudam a melhorar a eficiência da IA no aprendizado de dados, na resolução de problemas complexos e na otimização de processos em cada aplicação. - APIs (Application Programming Interfaces, interfaces de programação de aplicações)
As APIs possibilitam que diferentes sistemas comuniquem e compartilhem dados, permitindo a implantação de recursos de IA, como reconhecimento de fala e tradução em plataformas e aplicações.
Para muitas organizações, a chegada e a evolução rápidas da IA são motivos de cautela. Infelizmente, a relutância em adotar soluções de IA fará com que essas empresas tenham dificuldade de acompanhar as primeiras organizações a adotar a IA. Para garantir a competitividade contínua em um mundo cada vez mais centrado na IA, as organizações precisam ampliar suas iniciativas de IA. Veja como começar:
O potencial da IA é maximizado quando o conhecimento e as habilidades são agrupados em todas as disciplinas. Eliminar silos e promover a colaboração interdisciplinar reúne as diversas perspectivas necessárias para a geração de soluções inovadoras de IA. Essa abordagem garante que os projetos de IA se beneficiem de uma ampla expertise, incluindo ciência de dados, TI, operações e conhecimento específico de domínio. As empresas devem incentivar a colaboração criando equipes multifuncionais dedicadas à implantação de soluções de IA.
As empresas devem democratizar o acesso aos dados e capacitar os funcionários a tomar decisões com base nas conclusões derivadas da IA. Para isso, é necessário investir nas ferramentas e tecnologias certas, além de treinar e qualificar a força de trabalho para usar esses dados de forma eficaz. Ao incorporar análises orientadas por IA em fluxos de trabalho diários, as empresas podem garantir que a tomada de decisões seja mais rápida, mais precisa e alinhada a objetivos estratégicos mais amplos. Assim, os funcionários poderão agir sobre as informações de IA sem hesitar.
O êxito no dimensionamento da IA requer uma abordagem ágil de desenvolvimento e implantação. Isso significa abrir-se para a experimentação, aprender com as falhas e iterar rapidamente. Uma mentalidade ágil incentiva a flexibilidade, o dinamismo e uma cultura de melhoria contínua, que são essenciais para adaptar as soluções de IA às necessidades de negócio em constante mudança e aos avanços tecnológicos.
A inteligência artificial põe muitas coisas à mesa. A criação de uma estratégia de IA viável, eficaz e econômica para o seu negócio também exige um grande empenho. A ServiceNow, líder em gestão de TI, oferece um pacote de recursos de IA projetados para capacitar as organizações a automatizar e otimizar seus fluxos de trabalho como nunca.
Com ferramentas de aprendizado não supervisionado para descobrir padrões em dados, aprendizado reforçado para melhorar por meio de recompensas e IA generativa para aumentar a produtividade em todos os setores, a ServiceNow reduz as barreiras e torna a tecnologia inteligente igualmente fácil de usar e poderosa. Talvez o mais importante seja que o compromisso da ServiceNow com a proteção de dados garante que cada solução de IA seja adaptada especificamente às necessidades da sua organização, e os dados são armazenados com segurança na nuvem da ServiceNow. Além disso, a ênfase da plataforma na entrega rápida e no refinamento da IA significa que sua empresa pode se adaptar rapidamente e se beneficiar dos avanços da IA sem a necessidade de profundo conhecimento técnico.
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