O que é inteligência artificial?
Do planejamento e previsão à inspeção e personalização, a IA já está incorporada aos sistemas e ferramentas que mantêm os setores atuais competitivos.
Desde o lançamento do ChatGPT em 2022, a inteligência artificial (IA) raramente ficou fora do noticiário. Esse tipo específico de IA generativa é chamado de grande modelo de linguagem (LLM) e é construído usando-se uma rede neural que permite que ela interaja conosco de maneiras cada vez mais semelhantes às de seres humanos. Por esse motivo, ela é muito mais interativa e "agradável" do que outras formas de IA. No entanto, é importante lembrar que os LLMs representam apenas uma fração das soluções, ferramentas e dispositivos baseados em IA que aumentam e melhoram cada vez mais as operações empresariais modernas. Da otimização das cadeias de suprimentos à sinalização de anomalias em sistemas complexos, a IA já está incorporada às plataformas e processos que mantêm os diferentes setores modernos em funcionamento. Algumas dessas ferramentas funcionam silenciosamente nos bastidores; outras ajudam as equipes da linha de frente a trabalhar mais rápido, reduzir o risco ou tomar melhores decisões. Mas onde quer que as encontremos, as soluções baseadas em IA estão cada vez mais mudando a maneira de trabalhar.
Inteligência artificial (IA) refere-se à capacidade das máquinas de resolver problemas, realizar tarefas e simular funções cognitivas humanas, como percepção, raciocínio, aprendizado e tomada de decisões. Ao contrário do software tradicional, que segue regras fixas, os sistemas de IA aprimoram seu desempenho ao longo do tempo, analisando dados, identificando padrões e ajustando seu comportamento com base nos resultados e em feedback. Alguns sistemas de IA dependem de regras ou árvores lógicas; outros usam modelos estatísticos treinados com grandes conjuntos de dados. O que há de comum entre eles é o fato de a IA capacitar as máquinas a lidar com complexidade, ambiguidade e variação.
A ideia de que as máquinas poderiam ser capazes de pensar é anterior aos computadores e começou com perguntas como: A lógica pode ser automatizada? O raciocínio pode seguir regras? Uma máquina pode aprender? Já na década de 1950, pioneiros como John McCarthy e Alan Turing exploravam maneiras programáticas de quantificar e formalizar o pensamento.
Na década de 1990, os sistemas baseados em regras eram capazes de capturar a tomada de decisões em código. Eles funcionavam bem em domínios muito limitados, mas não conseguiram dimensionar ou se adaptar facilmente. Foi exatamente essa limitação, combinada com o rápido crescimento da memória e da capacidade dos computadores, que inspirou grandes avanços no desenvolvimento do deep learning. Esse cenário permitiu que os modelos começassem a aprender padrões diretamente a partir de dados, em vez de serem programados manualmente para isso.
Hoje, a IA é um fenômeno que avança exponencialmente. E, embora obviamente exija supervisão, treinamento e gerenciamento humanos, ela se tornou historicamente singular entre as tecnologias, por sua capacidade de usar dados e experiências para aperfeiçoar e melhorar seu próprio desempenho.
Há muito alvoroço em torno da IA. Em particular, os seus resultados estão se tornando cada vez mais difíceis de distinguir dos resultados humanos. Ela é frequentemente descrita em níveis, que abrangem desde sistemas restritos e específicos a tarefas até formas especulativas de inteligência que rivalizam ou superam a nossa. Veja abaixo como esses tipos se dividem e onde estamos hoje.
A IA ajuda as máquinas a executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. De maneira resumida, estes são os principais resultados que esperamos da IA moderna, seja em um ambiente pessoal ou comercial:
A análise de padrões é um componente fundamental de todo treinamento de IA. Isso permite estimar o que provavelmente acontecerá em seguida. Isso inclui atividades como prever a demanda, antecipar falhas em equipamentos ou prever o comportamento do cliente.
A IA deve ser capaz de processar linguagem, reconhecer imagens ou interpretar dados provenientes de sensores, câmeras ou qualquer outra fonte. É assim que assistentes de voz compreendem uma pergunta ou que uma câmera de controle de qualidade detectou defeitos em uma linha de produção.
Um aspecto central da IA é a capacidade de avaliar e ponderar opções, recomendando o melhor caminho a seguir. Essa capacidade se baseia em metas ou regras e é fundamentada em vastos volumes de dados de treinamento e na análise de resultados anteriores. Essas decisões podem, então, desencadear uma resposta humana ou automatizada.
As redes neurais envolvidas no deep learning permitem que a IA acesse dados em qualquer formato e, em seguida, utilize-os para viabilizar conversas naturais entre pessoas e sistemas. Isso simplifica o trabalho com grandes conjuntos de dados e permite que clientes e funcionários interajam com sistemas e informações.
A IA não é uma ferramenta única; é um sistema composto por peças que trabalham juntas para processar informações, aprender com dados e gerar resultados. O modelo é a parte do sistema que aprende com os dados: ele identifica padrões, cria associações ou encontra relações. Os modelos podem ser simples ou complexos, dependendo das tarefas para as quais são construídos.
Sistemas de IA precisam de dados para aprender, raciocinar e responder. Isso inclui histórico de vendas, imagens de produtos, interações com clientes ou leituras de sensores. Qualidade, estrutura e diversidade são tão importantes quanto o volume.
O treinamento refina o modelo utilizando dados. O sistema aprende quais entradas levam a quais resultados. O objetivo é melhorar a precisão e a tomada de decisões sem precisar de instruções humanas explícitas.
A inferência não é exatamente "pensar", mas é algo próximo disso. Uma vez treinado, o modelo utiliza os dados aprendidos para responder a perguntas, classificar entradas e sugerir ações com base em padrões que identificou.
Os ciclos de feedback ajudam os modelos a continuar aprendendo após o término do treinamento. Eles se adaptam a novas condições e dados, reforçando o que funciona, corrigindo erros e melhorando o desempenho ao longo do tempo.
Os sistemas originais de IA eram unicamente baseados em regras, o que significava que seguiam instruções programadas explicitamente para cada situação. Embora os componentes baseados em regras ainda sejam uma parte crucial do treinamento moderno em IA, os métodos baseados em aprendizado são necessários para alcançar o nível de sofisticação atual. Ao contrário dos modelos baseados em regras, o aprendizado permite que os sistemas comecem a inferir padrões a partir dos dados e melhorem o desempenho ao longo do tempo, sem receberem ordens explícitas sobre o que devem fazer.
Sistemas baseados em regras
Antes, a IA era comandada pela lógica. Os programadores escreviam regras condicionais do tipo "se-isto-então-aquilo" que o sistema devia seguir. Esses modelos funcionavam bem para tarefas estruturadas, como calcular impostos ou solucionar problemas em equipamentos, mas não eram capazes de lidar com nuances ou mudanças.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina evoluiu lado a lado com o avanço da velocidade e da capacidade de computação. Com isso, a IA pôde mostrar seu potencial e desenvolver sua capacidade de realmente aprender com os dados. Em vez de receber ordens, o sistema observa exemplos e descobre padrões.
Deep learning
O deep learning é uma forma mais complexa de aprendizado de máquina que usa modelos em camadas chamados redes neurais. Esses sistemas são capazes de processar imagens, fala e linguagem de maneiras que se assemelham à maneira como o cérebro humano organiza informações. Eles exigem conjuntos de dados mais volumosos, mas conseguem lidar com problemas mais difíceis, como previsões complexas ou a compreensão de contexto.
Aprendizado por reforço
O aprendizado por reforço envolve tentativa e erro: o sistema explora opções, recebe feedback (positivo ou negativo) e aprende o que funciona. Esse é o tipo de IA usado onde há engrenagens em movimento, sejam elas no sentido literal ou figurado. E a melhor resposta vem da experiência prática, como na automação da robótica ou na otimização de fluxos de trabalho.
Mais do que definir distinções tecnológicas ou de componentes, os termos IA agêntica e IA generativa (GenAI) diferenciam a maneira como essas ferramentas são usadas e os resultados esperados de cada uma.
Nas empresas e setores da atualidade, a IA é usada de maneiras cada vez mais frequentes e essenciais. A seguir, apresentamos um resumo dos recursos que ela tem a oferecer, com exemplos de tarefas e aplicações principais:
Identifica o que está presente ou sinaliza o que é incomum, analisando rapidamente quaisquer dados fornecidos, como imagens, transações ou fluxos de sensores. Isso significa detectar problemas antecipadamente, incluindo defeitos na linha de produção, insatisfação crescente dos consumidores ou sinais de fraude.
Aumenta a resiliência com a capacidade de realizar tarefas como prever a demanda, ajustar estoques, programar a mão de obra ou otimizar rotas de entrega. Essas tarefas são realizadas por meio de modelos preditivos que aprendem com comportamentos anteriores para recomendar o caminho mais eficiente a seguir.
Utiliza processamento de linguagem natural (PLN) para interpretar dados e informações de entrada. Isso ajuda as equipes a localizar, consolidar e resumir materiais extremamente complexos. Proporciona respostas mais rápidas e relevantes aos clientes, além de auxiliar em comunicações e relatórios mais precisos.
Analisa interações ao longo do tempo para personalizar experiências, prever ações futuras ou recomendar conteúdo relevante. Para as equipes, isso ajuda a aumentar a precisão tanto em tarefas físicas quanto administrativas. E os clientes se beneficiam de resultados cada vez mais relevantes.
Simula e modela cenários rapidamente. Em ambientes complexos, como cadeias de suprimentos ou fabricação, ajuda as equipes a testar ideias e planos de contingência em um ambiente sem riscos, proporcionando aos líderes a confiança necessária para tomar decisões rápidas e competitivas.
Utiliza visão computacional para interpretar imagens, vídeos ou transmissões de câmera ao vivo. Isso viabiliza tarefas como identificar problemas de qualidade em uma linha de produção, rastrear estoque por meio de imagens ou monitorar a conformidade de segurança no local, tudo sem necessidade de revisão manual.
Atualmente, os principais setores dependem cada vez mais de soluções baseadas em IA para ajudá-los a lidar com a complexidade e competir em um mercado desafiador.
Distribuidores utilizam IA para automatizar armazéns, planejar rotas, rastrear mercadorias e alocar mão de obra. Equipes de logística otimizam entregas em tempo real utilizando dados de trânsito, clima e tempo.
Marcas de moda utilizam IA para identificar antecipadamente tendências de estilo, modelar o comportamento do consumidor e personalizar experiências digitais. Ela também auxilia em um planejamento de demanda mais inteligente e na otimização de remarcações de preços, prevendo o que será vendido, e quando.
Empresas do setor de alimentos e bebidas utilizam IA para prever a demanda, reduzir o desperdício e prolongar a vida útil dos produtos. Sistemas de visão verificam a qualidade, enquanto modelos preditivos otimizam o planejamento da produção e do abastecimento.
Equipes de saúde utilizam IA para detectar padrões em exames de imagem, resultados laboratoriais e prontuários médicos. Ajuda a priorizar tarefas, sugerir tratamentos e agilizar processos administrativos, aumentando a velocidade e a qualidade do atendimento.
Fabricantes utilizam IA para prever falhas em equipamentos, reduzir o tempo de inatividade e aprimorar o controle de qualidade. Ela detecta defeitos em tempo real e aprende com problemas anteriores para identificar falhas mais cedo.
Governos utilizam a IA para detectar fraudes, analisar grandes volumes de dados de cidadãos e automatizar a triagem de serviços. Nesse setor sujeito a rigorosa fiscalização, a tecnologia ajuda a alinhar recursos às necessidades, sinalizar exceções e melhorar a transparência na prestação de serviços.
Como diz o antigo ditado: "com grandes poderes vêm grandes responsabilidades". A IA tem uma extraordinária capacidade de otimizar e transformar empresas e indústrias, mas, para fazer isso de maneira satisfatória e com segurança, ela precisa ser tratada com respeito, profissionalismo e dedicação.
As melhores ferramentas e soluções de software de hoje incorporam IA de maneiras altamente criteriosas e regulamentadas, desenvolvendo diretrizes de segurança e proteções em cada etapa. Dito isto, cada empresa deve estabelecer um conjunto visível de diretrizes para sua governança e melhor uso:
A transição do motor a vapor para o motor de combustão interna levou quase um século para acontecer. Porém, vimos em poucos anos a capacidade computacional e os sistemas de software passarem de dispositivos que economizam mão de obra para ferramentas realmente "inteligentes" e que aprendem, ideais para fundamentar decisões precisas e ajudar a promover operações industriais grandes e complexas. Hoje, as melhores soluções de software são executadas em plataformas unificadas baseadas na nuvem e são impulsionadas por recursos sofisticados de IA e aprendizado de máquina. Felizmente, isso significa que os líderes empresariais modernos terão a resiliência e a força necessárias para prosperar e competir em um futuro dinâmico.
Saiba como as soluções robustas de IA específica para cada setor da Infor se integram diretamente aos seus processos críticos, ajudando a aumentar a produtividade e a resiliência.