A Intelig\u00eancia Artificial aplicada aos neg\u00f3cios tem sido assunto em diversas organiza\u00e7\u00f5es, mas nem sempre se compreende como ela funciona nem qual seu potencial. <\/p>\n\n\n\n
Aliada aos avan\u00e7os da tecnologia, a Intelig\u00eancia Artificial (tamb\u00e9m chamada IA) vem sendo utilizada para otimizar processos, gerar mais valor, aumentar a competitividade e conquistar melhores resultados. <\/p>\n\n\n\n
Para chegar l\u00e1, no entanto, \u00e9 preciso transformar a cultura <\/strong>da organiza\u00e7\u00e3o e volt\u00e1-la inteiramente para a an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n Neste post, veja o que \u00e9 Intelig\u00eancia Artificial aplicada aos neg\u00f3cios, qual \u00e9 a import\u00e2ncia de adotar uma cultura data driven<\/em>, quais tecnologias podem ser utilizadas e quais as possibilidades dessa tecnologia para as empresas. Acompanhe!<\/p>\n\n\n\n A defini\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial mudou muito ao longo dos anos, mas quase sempre refere-se \u00e0 tentativa de simular da capacidade humana de pensar, tornando sistemas computacionais aptos a \u201caprender\u201d, \u201craciocinar\u201d, \u201cinterpretar\u201d e tomar decis\u00f5es de maneira semelhante aos seres humanos.<\/p>\n\n\n\n Por muito tempo, entendeu-se a Intelig\u00eancia Artifical apenas como sistemas que conseguiam resolver problemas ou eram capazes de realizar tarefas bem espec\u00edficas, como disputar jogos de xadrez com humanos, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n No entanto, os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos moldaram seu desenvolvimento e, hoje, as solu\u00e7\u00f5es em IA fazem parte de uma abordagem data driven,<\/em> isto \u00e9, uma cultura baseada em coleta, processamento, an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de dados. <\/p>\n\n\n\n Esse esfor\u00e7o vai no sentido de otimizar processos, aumentar a competitividade<\/a> e trazer melhores resultados para empresas e ind\u00fastrias.<\/p>\n\n\n\n Com o avan\u00e7o da tecnologia e solu\u00e7\u00f5es inovadoras surgindo a todo instante e ganhando espa\u00e7o na m\u00eddia, a no\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial tem sido naturalizada junto ao p\u00fablico e \u00e0s empresas.<\/p>\n\n\n\n A quest\u00e3o \u00e9 que esse movimento cria falsas expectativas em muitos empreendedores, que buscam por solu\u00e7\u00f5es “prontas” de IA para implantar em suas empresas. <\/p>\n\n\n\n No entanto, \u00e9 importante destacar que Intelig\u00eancia Artificial n\u00e3o \u00e9 commodity<\/a>, ou seja, n\u00e3o existe um produto “de prateleira” que atenda a todo e qualquer tipo de neg\u00f3cio. As solu\u00e7\u00f5es devem ser desenvolvidas de acordo com a realidade, o contexto e os objetivos de cada empresa.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Importante apontar que existem no mercado solu\u00e7\u00f5es de IA prontas voltadas para um contexto generalista, como APIs para reconhecimento de voz ou sistemas para identificar objetos espec\u00edficos em imagens. Isso acontece porque, por tr\u00e1s dessas solu\u00e7\u00f5es, existem sistemas inteligentes que s\u00e3o alimentados com dados gen\u00e9ricos.<\/p>\n\n\n\n Por\u00e9m, quando nos referimos a empresas, a realidade \u00e9 diferente. De fato, a diferencia\u00e7\u00e3o e personaliza\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial para cada neg\u00f3cio espec\u00edfico s\u00e3o algumas das principais chaves para o sucesso dessas solu\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Cada empresa gera seus pr\u00f3prios dados e desenvolve seus pr\u00f3prios produtos ou servi\u00e7os, espec\u00edficos para o segmento em que atuam. Dessa maneira, \u00e9 natural entender que a solu\u00e7\u00e3o desenvolvida para uma empresa de pequeno porte que atua com foco em jovens da classe C n\u00e3o pode ser implantada da mesma forma em uma organiza\u00e7\u00e3o multinacional que atende pessoas maduras e de alto poder aquisitivo, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n Assim, o sucesso ou fracasso de um projeto de Intelig\u00eancia Artificial em uma empresa vai depender dos dados que ela gerar e tiver \u00e0 sua disposi\u00e7\u00e3o. E isso mostra como solu\u00e7\u00f5es “prontas”, na maioria das vezes, n\u00e3o s\u00e3o vi\u00e1veis. Afinal, boa parte das organiza\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o possui uma base de dados em volume nem estrutura adequados para o desenvolvimento de um projeto do tipo.<\/p>\n\n\n\n A implanta\u00e7\u00e3o de projetos de IA passa, portanto, por uma s\u00e9rie de defini\u00e7\u00f5es pr\u00e9vias, que ajudem a empresa a definir as m\u00e9tricas de performance que devem ser seguidas<\/strong> e, a partir da\u00ed, gerar os dados, por meio de Pesquisa e Desenvolvimento, que tornem poss\u00edveis a cria\u00e7\u00e3o de um modelo pr\u00f3prio.<\/p>\n\n\n\n Como vimos, a implanta\u00e7\u00e3o de projetos de Intelig\u00eancia Artificial depende em grande parte do uso eficiente dos dados pr\u00f3prios gerados pela empresa,<\/strong> em grande volume e da maneira correta. Para que isso seja feito, \u00e9 preciso haver uma atualiza\u00e7\u00e3o da cultura interna da organiza\u00e7\u00e3o, passando a colocar os dados no centro da tomada de decis\u00f5es<\/strong> e do planejamento estrat\u00e9gico da empresa.<\/p>\n\n\n\n A isso damos o nome de cultura <\/strong>data driven<\/em><\/strong>. O termo foi criado para definir os processos orientados por dados. Ou seja, quando as decis\u00f5es s\u00e3o tomadas com base na coleta e an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es, sem espa\u00e7o para estrat\u00e9gias tomadas com base em achismos, intui\u00e7\u00f5es ou instintos.<\/p>\n\n\n\n Para que essa cultura se fortale\u00e7a dentro da empresa, \u00e9 preciso criar m\u00e9todos eficientes para a coleta, processamentos, an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de grandes volumes de dados. Para isso, existe uma s\u00e9rie de ferramentas e tecnologias que podem auxiliar nesse processo, com destaque para Big Data e Business Intelligence. As ferramentas e processos tamb\u00e9m devem ser capazes de garantir a qualidade das informa\u00e7\u00f5es e a governan\u00e7a dos dados.<\/p>\n\n\n\n Isso passa diretamente pelo uso da tecnologia, como ERPs e CRMs, para captar dados de forma sistem\u00e1tica e automatizada, e tamb\u00e9m pela transforma\u00e7\u00e3o da cultura organizacional do neg\u00f3cio, colocando os dados no centro n\u00e3o apenas da gest\u00e3o, como tamb\u00e9m da atua\u00e7\u00e3o dos colaboradores.<\/p>\n\n\n\n Leia mais:<\/strong> O que \u00e9 necess\u00e1rio para tornar a minha f\u00e1brica inteligente?<\/a><\/p>\n\n\n\n Existem diferentes conceitos e tecnologias que fazem parte do abrangente conceito de Intelig\u00eancia Artificial e que podem ser aplicadas aos neg\u00f3cios, sejam subcampos ou \u00e1reas do conhecimento complementares. Alguns exemplos s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Ci\u00eancia de dados ou data science<\/em> \u00e9 um campo interdisciplinar da computa\u00e7\u00e3o que se baseia na obten\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados (econ\u00f4micos, sociais e financeiros) para a gera\u00e7\u00e3o de insights <\/em>que ajudem a nortear a tomada de decis\u00e3o e a cria\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias.<\/p>\n\n\n\n Sua origem como campo de estudo espec\u00edfico \u00e9 recente e tem ra\u00edzes na an\u00e1lise estat\u00edstica e na minera\u00e7\u00e3o de dados. Entre as possibilidades de extra\u00e7\u00e3o de conhecimento est\u00e1 a detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es<\/strong>. Dessa forma, essa metodologia \u00e9 capaz de revelar tend\u00eancias e melhorar a capacidade preditiva das empresas, conferindo a elas mais competitividade.<\/p>\n\n\n\n Um dos alicerces da Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 o Machine Learning \u2013 em portugu\u00eas, Aprendizado de M\u00e1quina \u2013, metodologia em que os sistemas s\u00e3o capazes de aprender e evoluir de forma total ou parcialmente aut\u00f4noma. Inclusive, podemos afirmar que, sem o Machine Learning, a Intelig\u00eancia Artificial n\u00e3o seria como conhecemos hoje.<\/p>\n\n\n\n Isso s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel por conta de algoritmos complexos que conferem a essas m\u00e1quinas a capacidade de ler informa\u00e7\u00f5es, identificar padr\u00f5es e fazer o processamento l\u00f3gico de dados para tomar decis\u00f5es com base na sua pr\u00f3pria experi\u00eancia. O grande diferencial do Machine Learning \u00e9, portanto, sua capacidade de se adaptar, criando um sistema mais din\u00e2mico e que dependa menos da interven\u00e7\u00e3o humana. <\/p>\n\n\n\n O Deep Learning \u00e9 outra importante base para a IA como conhecemos hoje. Esse conceito pode ser entendido como um aprofundamento do Machine Learning, tornando-o ainda mais complexo e inteligente. O Deep Learning utiliza algoritmos ainda mais sofisticados, a partir do conceito de redes neurais artificiais altamente complexas, inspiradas nas liga\u00e7\u00f5es neurais que ocorrem no c\u00e9rebro humano.<\/p>\n\n\n\n Aliada ao grande avan\u00e7o das tecnologias computacionais nos \u00faltimos anos, essa metodologia \u00e9 capaz de aprender padr\u00f5es complexos e interpretar grandes volumes de dados, gerando resultados mais acertados e com mais detalhamento.<\/p>\n\n\n\n Existem diversas formas com que a Intelig\u00eancia Artificial pode ser aplicada aos neg\u00f3cios. Destacamos:<\/p>\n\n\n\n Sistema de IA que permite um melhor aproveitamento dos dados gerados pelo armazenamento e processamento de informa\u00e7\u00f5es pelo sistema. Isso facilita o processo de obten\u00e7\u00e3o de insights e as an\u00e1lises mais precisas, o que resulta em uma tomada de decis\u00e3o mais assertiva.<\/p>\n\n\n\n Como vimos, um dos pontos fortes da Intelig\u00eancia Artificial e de seus subcampos \u00e9 a capacidade de cruzamento de informa\u00e7\u00f5es para identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias e gerar insights<\/em>.<\/p>\n\n\n\n O cruzamento de informa\u00e7\u00f5es \u00e9 muito comum na \u00e1rea da sa\u00fade<\/strong>, por exemplo, em que os sistemas de IA analisam dados de diferentes naturezas para identificar poss\u00edveis rela\u00e7\u00f5es entre doen\u00e7as, sintomas ou medicamentos, a fim de possibilitar descobertas que contribuem para o avan\u00e7o da Medicina.<\/p>\n\n\n\n Uma an\u00e1lise de dados otimizada aumenta a capacidade preditiva da empresa, gerando previs\u00f5es mais acertadas, seja sobre movimentos do mercado, a realidade do segmento em que atua ou o comportamento de seus clientes. <\/p>\n\n\n\n Com esse tipo de informa\u00e7\u00e3o em m\u00e3os, a empresa consegue prever cen\u00e1rios e resultados <\/strong>de forma a aprimorar suas estrat\u00e9gias e conquistar vantagens competitivas.<\/p>\n\n\n\n Essa funcionalidade pode ser vista, por exemplo, no agroneg\u00f3cio<\/strong>, com a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas agr\u00edcolas inteligentes capazes de cruzar os dados coletados em campo com informa\u00e7\u00f5es externas sobre o clima, gerando previs\u00f5es que ajudam a otimizar a produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n A Intelig\u00eancia Artificial tamb\u00e9m podem ser uma importante aliada para evitar fraudes e ataques cibern\u00e9ticos \u00e0s empresas. <\/p>\n\n\n\n Com aux\u00edlio da IA, \u00e9 poss\u00edvel criar algoritmos mais complexos que consigam cruzar dados para identificar potenciais amea\u00e7as,<\/strong> novas formas de ataques ou tentativas de fraude.<\/p>\n\n\n\n O setor financeiro <\/strong>\u00e9 um que tem se beneficiado da alian\u00e7a entre modelos preditivos e tecnologias de seguran\u00e7a em solu\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial que ajudem a proteger seus processos e dados.<\/p>\n\n\n\n Leia mais: <\/strong>Por que inserir tecnologias para garantia de qualidade na ind\u00fastria?<\/a>Quer saber mais sobre solu\u00e7\u00f5es em Intelig\u00eancia Artificial aplicada aos neg\u00f3cios? Entre em contato conosco<\/a> e descubra mais sobre o Invent, projeto de inova\u00e7\u00e3o promovido pela CERTI.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Solu\u00e7\u00f5es em Intelig\u00eancia Artificial tem o poder de transformar um neg\u00f3cio, otimizando processos, gerando mais valor e trazendo melhores resultados. Para isso, por\u00e9m, \u00e9 preciso que as empresas adotem uma cultura data driven, que coloque os dados no centro das decis\u00f5es. Saiba mais em nosso artigo! <\/p>\n","protected":false},"author":37,"featured_media":2809,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[2,156],"tags":[14,17,18,42,23,25,30,31,68],"class_list":["post-2808","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artigos","category-inteligencia-artificial","tag-aeroespacial-e-defesa","tag-agronegocio","tag-automotivo","tag-eletroeletronico","tag-energia","tag-industria","tag-petroleo-gas-natural","tag-saude","tag-tic"],"yoast_head":"\nO que \u00e9 Intelig\u00eancia Artificial aplicada aos neg\u00f3cios?<\/h2>\n\n\n\n
Intelig\u00eancia Artificial n\u00e3o \u00e9 commodity<\/h2>\n\n\n\n
Os dados que importam<\/h3>\n\n\n\n
Cultura data driven<\/h2>\n\n\n\n
Tipos de tecnologias <\/h2>\n\n\n\n
Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n\n\n\n
Machine Learning<\/h3>\n\n\n\n
Deep Learning<\/h3>\n\n\n\n
Possibilidades da intelig\u00eancia artificial aplicada aos neg\u00f3cios<\/h2>\n\n\n\n
Aproveitamento de Dados<\/h3>\n\n\n\n
Cruzamento de Informa\u00e7\u00f5es<\/h3>\n\n\n\n
Predi\u00e7\u00f5es<\/h3>\n\n\n\n
Seguran\u00e7a<\/h3>\n\n\n\n