Você já ouviu falar sobre Ke Jie? Ele foi considerado o melhor jogador humano do antigo jogo de tabuleiro chinês Go. Recentemente, porém, foi derrotado por um jogador virtual conhecido como AlphaGo, desenvolvido pelo grupo de pesquisa DeepMind AI da Alphabet.
Enquanto isso, em outro canto do mundo, mais precisamente na Suíça, pesquisadores da Penn State University e da Écola Polytechinique Fédérale de Lausanne, usavam conceitos de reconhecimento facial para treinar um computador, a fim de que ele reconhecesse doenças de plantas. O objetivo final, era dar a qualquer pessoa com um smartphone em mãos as mesmas habilidades que um especialista. Fantástico, não?
O potencial de aplicações de inteligência artificial como essas é vasto; e as pessoas já começaram a se familiarizar com apps transacionais em seu dia a dia, seja uma interação com a Siri para buscar um restaurante, ou no momento em que paramos para perguntar para Alexa ou Google Home quanto tempo levaremos para chegar ao aeroporto.
No mundo B2B, esses apps também se proliferam rapidamente: um exemplo são os chatbots que servem de gateways em sistemas corporativos, como ERP ou Human Capital Management (HCM), e utilizam AI para automatizar tarefas por meio de funções de voz ou chats. Eles podem atuar em funções simples como pedir a um sistema do HCM para inserir uma solicitação de férias; ou tarefas mais avançadas, como entender o histórico de compras do cliente nos últimos 30 dias.
Você pode argumentar, com razão, que os exemplos acima não são inteligência artificial de verdade, mas sim uma forma trivial de aprendizado de máquina. Mas o que você não pode discordar, é que essa é apenas a ponta de um grande iceberg.
Pensando e não apenas aprendendo
As tecnologias de inteligência artificial que usamos hoje são, na verdade, bastante limitadas. A tendência é que a próxima geração de sistemas crie canais de conhecimento por conta própria. É o que chamamos de inteligência artificial cognitiva, onde os sistemas são capazes de agir com base em aprendizado e raciocínio, fazendo deduções e ampliando seus conhecimentos para que possam fornecer informações, detectar e evitar possíveis problemas, identificar padrões de dados e muito mais.
Com a AI cognitiva, o sistema de gestão de uma empresa que gerencia grandes frotas, pode prever problemas, solicitar peças, agendar a manutenção e executar testes de qualidade para garantir que o equipamento esteja no padrão. No âmbito da saúde, por sua vez, é possível utilizar apps de radiologia baseados em nuvem para reconhecer e identificar resultados normais, permitindo aos radiologistas se concentrarem nos diagnósticos que mostrem potenciais anormalidades. Já na área industrial, um fabricante de produtos químicos pode utilizar a AI cognitiva para monitorar as emissões de CO2.
Áreas a observar
Todo mundo que aposta em inteligência artificial quer saber onde estão as maiores oportunidades. Embora as previsões nesse estágio ainda sejam um pouco tênues, existem algumas áreas que a maioria dos especialistas concorda que possuam um potencial significativo.
Big Data + AI + visualização de dados e controle de voz – O mundo dos negócios está repleto de dados, mas a AI tem o potencial de levar o uso de big data para a estratosfera. Combinando capacidade de processamento com capacidades de aprendizagem cognitiva, a AI poderá identificar rapidamente padrões em dados que seriam difíceis ou impossíveis para os humanos verem de forma independente. E quando os humanos puderem acessar essas informações via controle de voz ou com fácil entendimento e manipulação de visualizações de dados, seu valor cresce exponencialmente.
Asset Management – Essa é uma área em que a IoT já tem um impacto positivo significativo. As informações dos sensores que monitoram tudo, permite que as empresas evitem problemas e aumentem o retorno de seus investimentos. Outras fontes de dados – como relatórios de drones sendo usados para inspeções – estão tornando a informação ainda mais acessível e reduzindo a necessidade de intervenção humana. Acrescente AI cognitiva a essa mistura e você terá o potencial de eliminar em grande parte os seres humanos de um processo que antes era demorado e altamente manual. Imagine um mundo com equipamentos que são virtualmente “automantenedores”.
Produtividade – Aqui AI pode ter maior impacto. O conceito é: quando as máquinas podem ser usadas para automatizar tarefas rotineiras, os humanos podem dedicar mais tempo ao trabalho que importa.
*Carmela Borst é diretora Sênior de Marketing para América Latina
