Inteligência Artificial e o impacto na TI

Quando falamos em Inteligência Artificial (IA) pensamos em carros autônomos e lembramos das máquinas-jogadoras de xadrez. Contudo, a IA vai muito além disso. No meio corporativo, quando aplicada de maneira estratégica, além de trabalhar com o processamento da vasta quantidade de dados gerados, realizar pesquisas inteligentes e descobrir padrões, com a IA conseguimos coletar insights e automatizar tarefas de uma maneira antes não imaginada.

Mas, para você entender melhor o que foi dito até aqui, temos que entender:

O que é Inteligência Artificial?

É possível definir Inteligência Artificial como um ramo da ciência da computação cujo objetivo é o de transformar computadores em máquinas inteligentes. Trata-se da capacidade de um computador, ou robô controlado por um computador, realizar tarefas de maneira autônoma.

Conhecida por Artificial Intelligence em inglês, a IA tem mudado a maneira que as indústrias operam, tornando-as mais produtivas, com operações menos custosas e com redução de erros. Como veremos a seguir, ela possibilita que as máquinas aprendam com a experiência, ajustem-se a novas entradas e realizem tarefas semelhantes àquelas que nós, humanos, realizamos. Isso porque os computadores podem ser treinados para executar atividades específicas, processando grandes quantidades de dados e reconhecendo padrões.

Como a IA funciona?

A Inteligência Artificial é composta por Machine Learning (Aprendizado da Máquina) e Deep Learning (Aprendizado Profundo):

  • Machine Learning: como o nome sugere, Machine Learning tem a ver com aprender a partir do aprendizado (ou experiência). Aqui, a máquina aprende a analisar dados e, com isso, encontra padrões e é capaz de fazer previsões (é o que faz a Netflix quando sugere filmes que têm a ver com você). É graças ao Machine Learning que hoje temos os chatbots (falo sobre eles aqui). ML também é muito aplicada às indústrias de saúde e farmacêutica para auxiliar no diagnóstico de doenças e acelerar o desenvolvimento de medicamentos.
  • Deep Learning: Ao invés de aprender a partir da experiência, aqui tratamos de máquinas que aprendem por conta própria. Por isso, no lugar de precisar treinar um programa, no Deep Learning é preciso ter um banco de dados bem estruturado para que o aprendizado seja feito sem a necessidade de um treinamento (ou seja, o programa molda-se automaticamente ao cenário). Portanto, as máquinas aprendem através do reforço positivo e negativo das tarefas que realizam. Um exemplo do uso de Deep Learning é no reconhecimento da voz (como quando perguntamos algo para Siri).

Como a Inteligência Artificial impacta o setor de TI?

A Inteligência Artificial exerce um papel importante na área de TI, uma vez que o setor é voltado para computadores, softwares e transmissões de dados. Inclusive, podemos dizer que a IA está ocasionando diversas mudanças na área: desde como sistemas e softwares são construídos, até como ocorre a interação do usuário.

Um exemplo do impacto da IA na Tecnologia da Informação é com relação à segurança de dados. Com o uso de algoritmos, um mecanismo de Inteligência Artificial identifica potenciais ameaças a violações de dados e também consegue fornecer as soluções necessárias para evitar tais brechas.

O impacto da Inteligência Artificial na TI pode ainda ser percebido na otimização do servidor de hospedagem. O host é, normalmente, bombardeado com diversas solicitações diariamente, sendo obrigado a abrir páginas da web solicitadas pelos usuários. Justamente por causa do fluxo contínuo de solicitações, muitas vezes os servidores deixam de responder. A IA, como um serviço, pode ajudar a otimizar o host para melhorar o atendimento ao cliente e aprimorar as operações.

Além disso, a IA pode fornecer sugestões para fins de codificação, auxiliando programadores a escreverem códigos melhores e superar os eventuais erros de programação. E, claro, não podemos esquecer da automação de processos. Por meio de aplicativos de Deep Learning, tarefas executadas manualmente pelo setor de TI poderão ser realizadas sem a intervenção humana (ou com uma intervenção mínima). Como os métodos habilitados para a Inteligência Artificial melhoram à medida que os algoritmos vão sendo ajustados, a produtividade aumenta e os erros diminuem.

Concluindo

Existe um vasto oceano no qual a TI pode navegar utilizando a Inteligência Artificial e seus componentes Machine Learning e Deep Learning. A indústria da manufatura já vem utilizando o conceito e colhendo bons resultados. Aos poucos, veremos mudanças também no setor da TI.

Espero que este post tenha sido útil a você. Fique à vontade para compartilhá-lo com seus colegas. Caso tenha interesse em acompanhar nossos outros materiais, visite o blog da Scurra.

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