Aplicação da IA já é realidade, não uma promessa

Apesar dos avanços e das conquistas da IA, ainda há quem questione o seu potencial e da sua efetividade

Fonte: Junior Selbach, CEO da Selbetti Tecnologia - Publicada em 09 de agosto de 2024 às 17:17

A Inteligência Artificial (IA) é uma das áreas mais promissoras e desafiadoras da ciência da computação, que busca criar sistemas capazes de simular o raciocínio, a aprendizagem e a percepção humanas. A IA tem sido aplicada em diversos domínios, como saúde, educação, segurança, entretenimento, finanças e outros, trazendo benefícios e oportunidades para indivíduos, organizações e sociedade.

Apesar dos avanços e das conquistas da IA, ainda há quem questione o seu potencial e da sua efetividade. Alguns argumentam que as empresas fazem promessas exageradas sobre a tecnologia e que os resultados reais só serão vistos daqui a uma década ou mais. Outros especialistas também têm afirmado que o consumidor pouco viu a promessa da IA se concretizar, para além do chat. Essa visão é equivocada e ignora as evidências e os fatos que mostram que a IA já é realidade, e não apenas uma promessa.

Para cada problema, uma IA diferente

Na realidade, a IA está presente há muito mais tempo do que o senso comum considera – se pensarmos como um grande marco da IA o aparecimento do ChatGPT no ano passado. Existem diferentes tipos de inteligência artificial e cada uma delas tem a capacidade de resolver um tipo de problema.

Há no mercado o machine learning, usado em diferentes setores produtivos há alguns anos; a IA tradicional, também chamada de preditiva, usada para trabalhos com dados estruturados e identificação de padrões passados para prever eventos futuros; e a IA generativa com tecnologias como a PLN (processamento de linguagem natural) e a LLM (large language model, em português, grande modelo de linguagem), ideal para trabalhos que demandam a geração de conteúdos, como textos, imagens, vídeos e respostas a perguntas simples ou complexas.

Existe ainda uma corrida para se alcançar a nomeada Inteligência Artificial Geral (IAG), que só deverá estar em operação na próxima década. A IAG aproxima os computadores aos humanos e oferece à IA a capacidade de aplicar um conceito de uma área do conhecimento em outro cenário e a habilidade de entender um tópico novo e se aprofundar no tema sem precisar ser treinada por um humano.

Mas já é possível ter uma certeza: aqueles que ainda não incorporaram a ferramenta em sua empresa podem estar perdendo espaço para a concorrência. Segundo a pesquisa Augmented work for an automated AI-driven world, da IBM, 87% dos executivos esperam que o trabalho das pessoas seja aumentado com a ajuda da tecnologia e as empresas que a incorporaram em seus processos tiveram um crescimento de 36% na receita em comparação com seus pares.

A tendência é que cada vez mais a tecnologia seja incorporada nos diferentes setores da economia. O estudo Forecast Analysis: Artificial Intelligence Software, 2023-2027, Worldwide, da consultoria norte-americana Gartner, aponta que os gastos globais em softwares de inteligência artificial (IA) aumentarão de US$ 124 bilhões em 2022 para US$ 297 bilhões em 2027 e o mercado crescerá a uma taxa de anual de 19% nos próximos anos.

Solução estratégica para o crescimento

A inteligência artificial é usada no Brasil por pequenas a grandes empresas em setores como a indústria de transformação; construção; comércio; transporte, armazenagem e correio; alimentação; comunicação; nas artes, cultura, esporte e recreação, entre outros serviços.

Segundo uma pesquisa do Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.Br), de 2023, 47% das empresas brasileiras já usam a IA nos processos de marketing e vendas; 32% na produção; 37% na organização administrativa e de negócios; 39% na gestão; 32% na logística; 43% na segurança digital; e 34% na gestão de recursos humanos e recrutamento.

No consumer experience (CX), por exemplo, a nova tecnologia já possibilita a bots e a chabots interagirem com os clientes usando uma linguagem mais natural e interpretando sua demanda para dar o direcionamento mais adequado ao atendimento. A IA também apoia o profissional que atende o cliente oferecendo informações como a última vez que o usuário interagiu com a empresa, o meio de contato escolhido (ligação, chat, mensagem de texto ou whatsapp), a intenção do contato e o resultado da solução.

No setor de recursos humanos, a IA é usada em processos de recrutamento e seleção e ajuda o recrutador a selecionar currículos. O sistema faz uma análise prévia e cruza os dados entre informações e palavras-chaves do currículo e seleciona os profissionais que mais se encaixam na função. A tecnologia ainda pode ser usada na elaboração dos testes de recrutamento e para avaliar o perfil e históricos dos colaboradores e sugerir treinamentos para desenvolver suas habilidades.

Na área financeira, a IA permite otimizar o processamento de faturas, atividade burocrática, que consome muito tempo, ela ajuda a identificar potenciais riscos e cenários futuros na avaliação da gestão financeira, nos riscos relacionados a empréstimos, nas decisões de concessão de limite de crédito e na verificação de fraudes, por meio da identificação de erros de pagamento.

Escolhendo o modelo ideal

A IA já gera benefícios ao setor produtivo, mas antes de escolher qual das tecnologias adotar é necessário entender qual “dor” precisa ser eliminada. Isso pode não ser uma tarefa simples e buscar um parceiro torna o processo mais fácil e ajuda a economizar centenas de milhares de reais e meses de trabalho.

Muitas vezes gestores e colaboradores podem já estar acostumados com uma atividade repetitiva que consome tempo e o olhar de um especialista externo ajuda a compreender como esse problema e outros processos podem ser solucionados com a IA certa para o trabalho ou mesmo combinando o uso de machine learning, IA preditiva e generativa.

Além disso em muitos casos para se extrair o potencial máximo da tecnologia é necessário realizar algumas "especializações". Este processo, feito na IA generativa, pode ser feito por meio do fine-tuning, que envolve o treinamento de um modelo já existente a partir de um conjunto de dados específicos, incluindo a inserção de exemplos e demonstrações de como realizar determinada tarefa.

Outro método usado é o RAG (Retrieval-Augmented Generation, em português, Geração Aumentada de Recuperação), onde a IA é conectada a um repositório de conhecimento com base nos dados da própria empresa, que utilizará a ferramenta, e a atualização contínua dessa base de informações ajuda a melhorar sua precisão factual.

Por fim, é possível dizer, com certeza, que a IA já tem sido aplicada em diversas áreas – desde iniciativas privadas, até projetos públicos ao redor do mundo. A IA é uma área em constante evolução, que gera novos conhecimentos e inovações, que resolvem problemas complexos e desafiam as capacidades humanas, que criam novos produtos e serviços, que atendem às necessidades e às expectativas dos consumidores. Portanto, é preciso reconhecer e valorizar o potencial e a efetividade da IA, e não duvidar ou desacreditar da tecnologia.