Nos dias atuais, as tecnologias Big Data e Analytics já são consideradas “commodities” para a maioria das empresas. Agora, a bola da vez é a Inteligência Artificial.
Muitas companhias já estão trabalhando com predição e prescrição no cruzamento de suas informações que não param de crescer em decorrência da evolução dos seus modelos de negócio.
Assim, a IA passa a ser algo extremamente estratégico, pois ela rege as ações da companhia, as decisões, as soluções de problemas, a experiência do usuário e tudo mais, que por consequência, possam refletir diretamente no crescimento do faturamento. Este, por fim, é o objetivo final.
Hoje, não é mais novidade, trabalhamos com o conceito da classificação e implantação da IA podendo ela ser considerada fraca ou forte, diferenciando claramente o processo de evolução de cada empresa.
Entende-se por “IA fraca” a capacidade de criar comportamento de maneira inteligente em um ambiente muito específico, ou seja, ações programáveis e sem muito raciocínio ou vontades. Neste caso, a máquina se baseia em drivers programáveis por humanos, exemplos nos quais encontramos em alguns comportamentos de Bots, RPAs etc.
Já a IA forte, requer um computador projetado adequadamente. Não simula uma mente, na verdade é uma, e deve, portanto, ser capaz de uma inteligência igual ou até superior à dos seres humanos.
Neste ponto, entram os algoritmos matemáticos e a capacidade de prover inteligência computacional para que a máquina aprenda por si só. Aqui começamos a ver cenários mais inteligentes aplicados em trades, recomendações avançadas, tomada de decisões, ações autônomas, elaboração de respostas com base em sentimentos e muitos outros casos.
O que de fato nos mostra que dentro do cenário mais evoluído, podemos trabalhar diversos modelos de implementação de IA, sejam elas no âmbito simbólico, conexionista, evolucionário e corporal, cada qual com suas aplicabilidades no escopo de negócios, mas sempre focadas nos treinamentos e evoluções das redes neurais.
As necessidades da Inteligência Artificial vem sendo cada vez mais exploradas pelo mercado:
Precisamos particularmente de linguagens de representação do conhecimento que codifiquem informações sobre muitos tipos diferentes de objetos, situações, ações etc. Assim como, sobre suas propriedades e as relações entre elas – especialmente as relações de causa e efeito.
Também precisamos de novos algoritmos que possam usar essas representações de maneira robusta e eficiente para resolver problemas e responder perguntas sobre quase qualquer assunto, algoritmos de aprendizado que não exijam a formação de enormes quantidades de dados.
Além de um hardware muito mais eficiente em termos de energia para implementá-los, pois o consumo de energia pode acabar sendo uma das principais barreiras ao desenvolvimento da IA.
E veremos um progresso significativo nas abordagens biomiméticas para reproduzir o comportamento animal em máquinas, estes e outros cenários é o que veremos nos próximos anos.
Quanto às aplicações: algumas das mais importantes continuarão sendo as relacionadas à Web, videogames, assistentes pessoais e robôs autônomos (especialmente veículos autônomos, robôs sociais, robôs para exploração planetária, etc.).
As aplicações ambientais e de economia de energia também serão importantes, bem como as projetadas para economia e sociologia. Finalmente, os aplicativos de IA para as artes (artes visuais, música, dança, narrativa) levarão a importantes mudanças na natureza do processo criativo.
A Inteligência Artificial, inquestionavelmente, tem um potencial extraordinário para beneficiar a sociedade, desde que seja usada de forma adequada e prudente.
É necessário aumentar a conscientização sobre as limitações dela, bem como agir coletivamente para garantir que seja usada para o bem comum, de maneira segura, confiável e responsável e que possa favorecer a proteção do nosso planeta e tenha um comportamento sustentável.
*Alexsandro Munhoz é Gerente de Presales da Triad Systems
