AI

Inteligência Artificial na prática

Em um artigo de 1951, Alan Turing, o pai da computação, fez o seguinte questionamento: os computadores podem pensar? Segundo ele, as máquinas poderiam ser utilizadas como se fossem cérebros humanos. Quase sete décadas mais tarde, já temos à disposição a chamada Inteligência Artificial (AI), formada por conjuntos de algoritmos e processos que reproduzem habilidades humanas específicas.

A extensa ficção científica sobre o tema prevê que a Inteligência Artificial substituirá todos os trabalhadores por máquinas e robôs inteligentes. Os cenários mais radicais consideram até revoluções em que eles aniquilarão a humanidade. Na verdade, Hollywood à parte, trata-se da mais pura matemática. Na Inteligência Artificial, algoritmos são desenvolvidos para que uma máquina consiga realizar determinadas tarefas, geralmente aquelas que são repetitivas. Para os humanos, realizá-las exige muitas horas de esforço humano, enquanto uma máquina pode concluí-las em um período muito menor.

É o caso, por exemplo, dos chatbots, robôs de comunicação que atuam principalmente na área de atendimento ao cliente, tirando dúvidas e resolvendo problemas simples de maneira rápida e mais eficiente para o consumidor. Durante seu treinamento, a Inteligência Artificial aprende quais são as diversas possibilidades de perguntas e reclamações que clientes podem fazer e, também, como responde-las. A equipe que coordena o chatbot continua atualizando a ferramenta com novas perguntas e respostas que surgirem durante seu período de funcionamento.

Aqui no GR1D, não acreditamos que a AI vai roubar seu emprego ou dominar o mundo. Essa tecnologia está aqui para permitir que as pessoas tenham mais tempo e energia para dedicar-se a trabalhos menos repetitivos e mais desafiadores.

Cérebro artificial

Existem diversos tipos de Inteligência Artificial, baseados em diferentes algoritmos. O mais utilizado é o chamado Rede Neural, que tem seu nome inspirado no cérebro humano. A rede neural possui três camadas básicas de “neurônios artificiais”: a de input, na qual são inseridas as informações que serão analisadas; uma camada escondida, na qual os dados são processados; e a de output, que fornece os resultados do processamento e trabalho da Inteligência Artificial.

As redes neurais podem ser divididas em duas vertentes principais. A primeira é a Supervisionada, que recebe os outputs, ou seja, os resultados esperados logo no início do processo. Já a Não Supervisionada não recebe os outputs e, por isso, detecta padrões e anomalias independentemente do resultado.

Para entender melhor essa diferença, imagine uma AI capaz de detectar anomalias em imagens de raio-X, como tumores. Numa Inteligência Supervisionada, a máquina receberia já no input imagens de pulmões deficientes para encontrar irregularidades semelhantes entre as amostras. Já numa rede Não Supervisionada, a AI encontraria sozinha as imagens que saem do padrão dos pulmões saudáveis.

Evolução constante

O alcance da Inteligência Artificial teve avanços incríveis na última década devido à evolução da capacidade de processamento das máquinas. Além disso, a quantidade de dados coletados e armazenados para alimentar os algoritmos só aumenta.

Nos mais recentes avanços, as gigantes de tecnologia vêm testando os limites das AIs. O Google, por exemplo, criou a AlphaGo, que derrotou o campeão mundial do jogo de tabuleiro Go, Ke Jie. Já a IBM lançou, em fevereiro, a Project Debater, uma AI capaz de participar debates e discussões. Não derrotou seu adversário, Harish Natarajan, mas de acordo com os espectadores, foi o participante que mais ofereceu informações sobre o tema do encontro, a subsidiarização de pré-escolas.

Apesar da evolução crescente da Inteligência Artificial, essa tecnologia ainda precisa de pessoas trabalhando para criar os algoritmos, inserir dados de input e output, e tomar decisões sobre os resultados oferecidos pelas máquinas. A AI pode substituir os seres humanos em algumas funções específicas, mas está muito longe de tirar empregos. Além disso, são poucas as empresas que já implementaram as AI nos seus processos cotidianos.

AI aplicada

O grande desafio hoje para a criação e implementação de Inteligência Artificial na rotina dos negócios é ensinar essa tecnologia a resolver um problema específico. Imagine que uma empresa queira resolver falhas de segurança no ambiente de trabalho. Ela enfrentará dois impasses. Além de precisar encontrar uma solução, os desenvolvedores terão que encontrar uma maneira de instruir a AI sobre como descobrir as irregularidades e identificá-las antes que os acidentes ocorram.

Por isso, as empresas precisam entender quais tarefas podem ser substituídas por meio do uso de Inteligência Artificial. A ferramenta deve ser utilizada para resolver problemas muito específicos e que dependem de muito esforço e tempo humano, uma vez que encontrará soluções mais rapidamente e com maior precisão. É o caso, por exemplo, das AI que analisam milhares de faturas de cartão de crédito para encontrar possíveis fraudes. Uma pessoa demoraria muito tempo para identificar irregularidades e não seria tão precisa. Se bem aplicada, a AI pode fazer toda a diferença no negócio. É uma tecnologia cara, mas somente no curto prazo. Afinal, ao longo do tempo, o investimento será recompensado pela redução de horas e energia gastas para executar o trabalho.

O GR1D está ajudando empresas a realizarem a transformação digital e utilizar a tecnologia da melhor forma para as organizações – inclusive a Inteligência Artificial. Sua plataforma de APIs (Application Programming Interface) conta com dois programas de reconhecimento facial – a FaceX e a Fullface – que utilizam AI.

A Inteligência Artificial ainda é uma tecnologia incipiente, com poucos desenvolvedores e pesquisadores sobre o tema. No entanto, provavelmente será uma parte relevante do futuro dos negócios. Considerando que já é possível aplicá-la, que tal começar a testar as suas possibilidades? 

*Alexandre Tolstenko Nogueira, Thiago Saldanha e Rogério Melfi.