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“A nossa inteligência é o que nos faz humanos, e a Inteligência Artificial é uma extensão desta qualidade”, disse Yann LeChun, professor da New York University. A Inteligência Artificial e o Machine Learning têm sido temas amplamente discutidos entre entusiastas e cientistas da informática nas últimas décadas.
A partir disso surgiram desde filmes de ficção científica que apresentam apocalipses causados pela revolução das máquinas até o desenvolvimento de aparelhos como a Alexa, da Amazon, ou a Siri da Apple, que atendem a comandos e respondem perguntas feitas pelos seus usuários.
A Inteligência Artificial e o Machine Learning são dois campos de estudo que se correlacionam com frequência, porém apresentam diferenças conceituais e também em seu uso. Neste artigo abordaremos suas características, funções, e por fim suas diferenças.
O que é Inteligência Artificial?
O termo criado em 1956 em uma conferência no campus da Dartmouth College, em New Hampshire, nos Estados Unidos, foi proposto por McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Representa o ramo da ciência da computação que busca criar resoluções para que máquinas possam receber dados e realizar a tomada de decisão a partir de sua própria interpretação – imitando o comportamento humano – por meio de algoritmos de aprendizagem e generalização que simulam as capacidades humanas.
Para demonstrar o grande potencial da utilização de IA em grandes companhias, vão aqui alguns exemplos de sucesso:
- UPS: a gigante norte americana que atua no setor de logística obteve uma economia de aproximadamente U$ 400 milhões por ano devido ao uso de aplicações baseadas em IA. O valor tão significante se deve à escolha mais certeira das rotas de entrega, avaliando simultaneamente trânsito, tempo de percurso e qualidade das vias. Desse modo, tornando as rotas de entrega muito mais eficientes.
- Netflix: a maior empresa de streaming de filmes e séries tem cada dia mais implementado soluções de IA em seu sistema de recomendação. Sua última implementação tem como novidade a indicação de acordo com a capa dos filmes.
Segundo os últimos filmes vistos pelo assinante as imagens da capa são alteradas para influenciar melhor a tomada de decisão do usuário, visando mantê-lo mais tempo na plataforma e evitar frustações com o conteúdo disponível, bem como possíveis cancelamentos.
- Bradesco: um dos gigantes da área financeira no Brasil, o banco Bradesco obteve um índice de satisfação com seus atendimentos realizados por robôs através do app do banco de 70%, o que levou os diretores a dobrarem o investimento nesta área nos últimos anos.
Atualmente, a IA está relacionada com várias áreas de estudo, como exemplo a psicologia e a biologia, as redes neurais, a matemática e a engenharia com os cálculos complexos e tantas outras áreas da ciência. Para atender toda esta amplitude de estudos e usos surge umas das subdivisões de IA, o Machine Learning.
O que é Machine Learning ou Aprendizado de Máquina?
“Machine Learning é um campo de estudo que dá a computadores a capacidade de aprender sem ser programado de forma explicita”, disse Arthur Samuel, o criador do conceito que surgiu em 1959. Como dito por ele mesmo, Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina, em português), é uma subdivisão da IA que tem como objetivo estudar os processos e programações necessários para fazer com que as máquinas passem pelo processo de aprendizado e realizem uma curva de aprendizado semelhante à humana. Em outras palavras, basicamente significa aprender por meio de experiências.
Um exemplo simples de Machine Learning é o vídeo abaixo, que mostra brevemente uma rede neural aprendendo a jogar o clássico Snake:
Exemplificando o Machine Learning na área empresarial, temos a American Express, que utiliza sistemas de IA com Machine Learning para administrar seus mais de 110 milhões de cartões e trilhões de dólares em transações. A empresa tem como principal objetivo a identificação de possíveis fraudadores para evitar prejuízos milionários.
Quais são as perspectivas para o futuro?
Fugindo do conceito e falando agora sobre as perspectivas empresariais, as expectativas de crescimento do mercado de IA são grandes, com aplicações inovadoras e muito rentáveis para empresas de todos os tamanho e segmentos. Segundo a ABES (Associação Brasileira de Empresas de Software), o mercado atual tem 15,3% de suas empresas utilizando soluções de IA aplicadas em sua operação.
As perspectivas atuais indicam que até 2023 este número dobre, tornando o mercado mais automatizado, eficiente e com um atendimento ao cliente melhor em vários aspectos. Com este cenário em mente o BID (Banco Interamericano de Desenvolvimento) afirma que no ano de 2020 o PIB Brasileiro pode ter até 4,1% de seu crescimento devido a maior disseminação de tecnologias de IA no mercado.
Com o crescimento iminente da necessidade de softwares que automatizem processos, façam a gestão de documentos e a análise de indicadores, assim como atendam a um mercado de empresas cada vez mais informatizadas, buscando por inovação e agilidade em seu funcionamento, surge o Fusion Platform.
A plataforma conta com soluções de BPM (Gestão de processos), ECM (Gestão de Documentos) e Analytics (Análise de Indicadores), trazendo consigo ferramentas que visam melhorar o resultado dos negócios das empresas através da redução de burocracias internas, acelerando, assegurando e facilitando a execução de processos internos e externos. Além disso, armazena e organiza documentos, e conta com um sistema de análise de indicadores para auxiliar gestores no seu dia a dia.
Concluindo
A Inteligência Artificial é a capacidade de determinados sistemas computacionais de simular as capacidades cognitivas humanas, automatizando decisões e processos através de algoritmos especialmente desenvolvidos. O Machine Learning é o método utilizado para que a Inteligência Artificial possa evoluir por si só, focando no aprendizado e no autodesenvolvimento da “inteligência” das máquinas sem a necessidade de intervenção humana.
Portanto, pode-se concluir que são coisas diferentes, mas que não existem sozinhas, pois uma depende da outra para o seu modus operandi. As perspectivas para o futuro, tanto no Brasil quanto no mundo, são empolgantes e demonstram um enorme horizonte de possibilidades de implantação e crescimento do mercado IA e ML na automatização empresarial, em empresas de todos os tamanhos e segmentos de mercado.
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