Do Exterminador do Futuro ao Blade Runner, a cultura pop sempre se inclinou para uma representação descontraída da inteligência artificial (AI) e nosso futuro com a inteligência artificial no leme. As manchetes recentes sobre o Facebook em pânico porque os seus robôs de inteligência artificial desenvolveram uma linguagem própria, levou a ligar os alarmes mais uma vez. Será que realmente nos sentimos incomodados com um futuro de AI (inteligência artificial)?

News flash: esse futuro ja chegou e está aqui. Se você pedir a Siri, o assistente que vive magicamente dentro do seu iPhone, para ler mensagens de texto e e-mails para você, encontrar a pizza mais próxima ou ligar para sua mãe para você, então você fez da inteligência artificial uma parte da sua vida diária. Mesmo os sistemas atuais de previsão do tempo, os programas de filtragem de spam e o mecanismo de busca do Google - entre tantos outros aplicativos práticos - são alimentados por AI (inteligência artificial). Agora, a inteligência artificial não parece tão alarmante, certo?

O que é a Inteligência Artificial?
AI refere-se à inteligência da máquina ou à capacidade de uma máquina para replicar as funções cognitivas de um ser humano. Possui a capacidade de aprender e resolver problemas. Na tecnologia, essas máquinas são adequadamente chamadas de "agentes inteligentes" ou bots.

Nem todas as AI são parecidos. Na verdade, o que é considerado inteligência artificial mudou à medida que a tecnologia se desenvolve. Hoje, existem três níveis reconhecidos no espectro da AI (inteligência artificial), todos os quais podemos experimentar hoje.

Inteligência assistida - Isso se refere à automação de tarefas básicas. Os exemplos incluem máquinas em linhas de montagem.

Inteligência aumentada - A inteligência aumentada tem como base sistemas com tecnologia cognitiva que apoia o ser humano, seus planejamentos e análises. O termo também tem relação com a Realidade Aumentada, tecnologia que une informações virtuais ao mundo real, criando uma experiência híbrida. Nós, por sua vez, podemos tomar decisões mais precisas com base em informações de AI. Como Anand Rao da PricewaterhouseCoopers (PwC) Data & Analytics fala: "Há simetria com inteligência aumentada".

Inteligência autônoma - Este é AI com humanos fora do circuito. Pense carros auto-dirigentes e robôs autônomos.

Deep learning
Nos últimos anos, quando um bom número de cientistas e inovadores começaram a dedicar seu trabalho à inteligência artificial. A tecnologia finalmente alcançou GPUs mais rápidas e poderosas. Os observadores da indústria abordam este ressurgimento até 2015, quando o processamento paralelo rápido e poderoso tornou-se acessível. Isso também ocorre em torno do nascimento do chamado movimento Big Data, quando se tornou possível armazenar e analisar quantidades infinitas de dados.

Assim, chegamos hoje, a era da Deep learning ou (Aprendizagem Profunda). A
Deep learning refere-se ao uso de redes neurais artificiais (RNAs) com múltiplas camadas ocultas,que simulam o funcionamento do cerebro e podem resolver problemas extremamente complexos.

A Deep learning liderou o caminho da revolucionalização da análise e possibilitou aplicações práticas da Inteligência Artificial.

Nós o vemos em algo tão básico como o marcação automática de fotos no Facebook, um processo desenvolvido por Yann LeCun para a empresa em 2013. Blippar, por outro lado, saiu com uma aplicação de realidade aumentada que emprega Deep learning em tempo real Reconhecimento de objetos em 2015.

Eu desejo muito que a AI (Inteligência Artificial) seja aplicada ainda mais nos negócios, particularmente na tomada de decisões.

Inteligência Artificial no Negócio
De acordo com o Dr. John Kelly III, vice-presidente sênior de Pesquisa e Soluções da IBM: "O sucesso da computação cognitiva não será medida por testes de Turing ou a capacidade de um computador para imitar seres humanos. Será medida de forma mais prática, como o retorno do investimento, novas oportunidades de mercado, doenças curadas e vidas salvas ".

Sim, a Inteligência Artificial não é o fim, mas apenas um meio de eficácia e eficiência, capacidades inovadoras aprimoradas e melhores oportunidades. E, já vimos isso em várias indústrias que começaram a adotar a Inteligência Artificial em suas operações.

De acordo com uma pesquisa da Tech Pro Research, até 24% das empresas atualmente implementam ou planejam usar inteligência artificial. Stand-outs estão nos setores de saúde, serviços financeiros e automotivo.

Nos serviços financeiros, a PwC reuniu enormes quantidades de dados do US Census Bureau, dados financeiros dos EUA e outras fontes licenciadas públicas para criar $ecure (veja o video), um modelo em larga escala de 320 milhões de decisões financeiras dos consumidores dos EUA. O modelo é projetado para ajudar as empresas de serviços financeiros a mapear pessoas do comprador, simular "eus futuros" e antecipar o comportamento do cliente. Ele permitiu que essas empresas de serviços financeiros valissem decisões de negócios em tempo real.

A indústria automotiva, por outro lado, desenvolveu várias aplicações de AI, desde o design de veículos até o suporte à tomada de decisões de marketing e vendas. Por exemplo, a inteligência artificial levou ao design de carros inteligentes (mesmo sem drivers), equipados com múltiplos sensores que aprendem e identificam padrões. Isso é usado para usar recursos adicionais de segurança que alertam os drivers de possíveis colisões e partidas de lane.

Como no setor de serviços financeiros, a AI é usada para desenvolver um modelo do ecossistema do automóvel. Aqui, você tem robôs que mapeiam as decisões tomadas de players automotivos, como compradores de carros e fabricantes e prestadores de serviços de transporte. Isso ajudou as empresas a prever a adoção de veículos elétricos e sem motor e a implementação de esquemas de preços não restritivos que funcionam no mercado-alvo. Também os ajudou a tomar melhores decisões publicitárias.

A chave aqui é como os sistemas de inteligência artificial são capazes de executar mais de 200.000 cenários GTM (go-to-market), em vez de apenas um punhado típico. O que você obtém é cenários otimizados que maximizam as receitas.

É um caso semelhante nos campos de varejo, marketing e vendas. De acordo com o gerente de produto da Adobe Marketing Cloud, John Bates: "Para empresas de varejo que desejam competir e diferenciar suas vendas de concorrentes, o varejo é um foco de análise e aprendizado de máquinas." O desenvolvimento de aplicativos AI forneceu aos profissionais de marketing ferramentas novas e mais confiáveis Previsão do mercado, automação de processos e tomada de decisão.

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