Quando se busca entender como funciona a Inteligência Artificial (IA), se está procurando conhecer um amplo campo da ciência da computação. Uma área científica e um mercado em torno da criação de máquinas capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.
Sob este guarda-chuva estão aplicações, equipamentos, serviços, métodos e técnicas que servem a muitas finalidades. Ele já movimenta cifras em torno de 244 bilhões de dólares globalmente. E, com um crescimento anual projetado em 26,60%, deverá gerar USD 1,01 trilhão até 2031, segundo a Statista.
Agora, como surgiu a IA? Como ela funciona e que benefícios oferece às organizações?
Essas e outras perguntas são respondidas aqui.
Continue lendo para conhecer:
A Inteligência Artificial é o campo tecnológico no qual computadores e dispositivos conectados aprendem, leem, escrevem, criam e fazem análises. Mais especificamente, ela simula aprendizado, compreensão, resolução de problemas, entre outras tarefas geralmente realizadas por humanos. Além disso, orienta decisões ágeis e precisas, entre muitas outras habilidades.
Isso vai muito além da popular IA Generativa, representada por aplicações como ChatGPT, Gemini e Microsoft Copilot. Isso veremos com detalhes mais adiante.
Basicamente, a IA se manifesta em diversas formas. Desde sistemas que imitam o raciocínio humano até aqueles que atuam de maneira autônoma, aprendendo e adaptando-se a novos contextos.
Seu impacto é vasto. Ele abrange setores como saúde, finanças, transporte e educação, onde otimiza processos, melhora decisões e cria soluções inovadoras.
Quanto à história da Inteligência Artificial, ela remonta aos anos 1940, quando foram propostos os primeiros modelos de “neurônios computacionais".
Em 1950, Alan Turing publicou o artigo Computing Machinery and Intelligence. Nele, o matemático e cientista da computação questiona se as máquinas podem pensar. Ele também cria um teste que, posteriormente, ficou conhecido como "teste de Turing". Em síntese, um humano faria questionamentos e tentaria verificar quais respostas foram dadas por um computador e quais vieram de uma pessoa.
Como tudo em ciência, este teste foi, e ainda é, submetido a muito escrutínio. Contudo, ele é, ainda hoje, importante para a história da IA. Sobretudo porque instigou outros pesquisadores a estudarem o tema.
O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado depois, por John McCarthy durante uma conferência no Dartmouth College, em 1956. Em seguida, naquele mesmo ano, é lançado o primeiro programa de IA: o Logic Theorist, de Allen Newell, J.C. Shaw e Herbert Simon.
Na década seguinte, nasce a primeira máquina baseada em uma rede neural que “aprendia” por tentativa e erro. Ela, desenvolvida por Frank Rosenblatt, se chamava Mark 1 Perceptron e deu o pontapé inicial para a investigação científica em redes neurais.
Os anos 1980 foram marcados por avanços na criação de algoritmos de retro programação – redes neurais se auto treinando. E em 1995 é publicado o primeiro livro didático sobre o tema: “Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna", por Stuart Russell e Peter Norvig.
Em 1997, o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov perde uma partida para o Deep Blue, um supercomputador da IBM. Ali era apresentado ao mundo, de maneira bem prática, como funciona a Inteligência Artificial – um vislumbre do que viria, ao menos.
Dando um salto para 2015, temos o lançamento do Minwa da Baidu. Essa supermáquina que, meio de uma rede neural, identifica e classifica imagens com mais precisão que os humanos.
E é em 2022 que grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, demonstram um aplicabilidades palpáveis da IA para as empresas.
Desde então, a popularidade desta tecnologia não para de crescer. Ela, inclusive, vem provocando uma “corrida” entre companhias e até governos (EUA x China, principalmente) por inovação e geração de valor.
A IA funciona com base em algoritmos e modelos matemáticos. Eles permitem às máquinas (físicas e virtuais) aprender com dados, identificar padrões e adaptar seu comportamento de forma autônoma.
Ela é composta por diversas subáreas, cada uma com funções específicas.
Também é correto afirmar que a Inteligência Artificial opera por meio de agentes inteligentes. Isto é, de sistemas capazes de perceber o ambiente, processar informações e agir.
Esses agentes utilizam, por exemplo, sensores para coletar dados do ambiente, processadores para interpretar essas informações e atuadores para executar ações. Dessa forma, o aprendizado ocorre via algoritmos – sequências de instruções bem definidas e ordenadas, projetadas para resolver problemas ou executar tarefas.
Confira, a seguir, uma síntese dos principais tipos de Inteligência Artificial.
Modelos de IA que criam conteúdo. Por exemplo, mensagens de prospecção, scripts de vendas e material de marketing personalizado, entre outros.
Análise e interpretação de linguagem humana.
Serve, entre outras coisas, para melhorar a interação com clientes, automatizar respostas em chatbots e analisar sentimentos e opiniões públicos em tempo real.
Algoritmos que aprendem com dados históricos para prever tendências.
No âmbito empresarial, ajudam a qualificar leads, recomendar ações e otimizar processos de vendas ao longo do tempo…
Chatbots e assistentes virtuais que interagem com usuários em tempo real.
Entre muitas outras aplicações, podem responder perguntas, agendar reuniões e coletar informações, melhorando a eficiência e a experiência do cliente.
Aplicações que usam variados tipos de dados para prever resultados futuros.
Tais como probabilidades de fechamento de contratos, comportamento de consumidores e tendências de mercado.
São muito úteis no auxílio à tomada de decisões estratégicas.
Algoritmos que utilizam dados históricos e informações recentes para tomar decisões informadas.
Por exemplo, otimização de campanhas comerciais e personalização de abordagens com base em interações.
| Classificações da Inteligência Artificial | |
| Capacidade Cognitiva | Funcionalidade |
| IA Estreita (ANI) | Máquinas reativas |
| IA Geral (AGI) | Memória limitada |
| Superinteligência Artificial (ASI) | Teoria da mente IA autoconsciente |
Não resta dúvidas de que a operacionalização da IA tem transformado profundamente as organizações.
Veja, a seguir, quais são as principais vantagens.
Aplicações de IA automatizam tarefas repetitivas com eficiência. Com isso, liberam tempo para atividades estratégicas e criativas.
Sistemas inteligentes operam 24 horas por dia, mantendo a consistência. Consequentemente, a produtividade aumenta significativamente.
A automação de processos proporcionada pela Inteligência Artificial reduz erros e retrabalho como nunca antes.
Ela se transforma em economia de recursos e tempo. Além disso, evita falhas e paradas inesperadas – com a manutenção preditiva, por exemplo. Assim, os custos operacionais diminuem consideravelmente.
Volumes exponenciais de dados podem ser captados, processados e analisados em tempo real por plataformas dotadas de IA.
Isso proporciona insights precisos e rápidos que, quando bem aproveitados, amparam decisões tornam-se mais informadas e eficazes. Entre outras vantagens, a competitividade empresarial é fortalecida.
Cresce a cada dia o uso de sistemas de IA que identificam padrões de comportamento dos compradores e consumidores. Eles ajudam a estruturar experiências personalizadas e relevantes.
Como resultado, a satisfação e a fidelização dos clientes aumentam.
Embora a automação substitua algumas funções, novas oportunidades surgem.
Profissionais especializados em IA, análise de dados e cibersegurança, por exemplo, estão em alta demanda. Assim, o mercado de trabalho se transforma e se diversifica.
→ Dê o play neste vídeo e entenda como a IA está moldando o que vem por aí na área comercial:
Você sabia que, apesar de quase todas as empresas investirem em IA, apenas 1% afirma ter maturidade nesta área? É o que aponta um estudo global da McKinsey.
Não se pode refletir sobre como funciona a Inteligência Artificial sem trazer à tona também os desafios que ela gera. Isso em termos técnicos, mas também éticos.
Veja, nos tópicos que seguem, quais são os que mais merecem atenção.
A eficácia da Inteligência Artificial depende de databases precisas e bem estruturadas. Do contrário, os resultados são comprometidos.
Às organizações, cabe investir em governança e gestão de dados – seja com os insumos informacionais próprios, seja com aqueles obtidos de terceiros. Só isso garante a confiabilidade das análises e decisões.
A adoção da IA requer uma mudança cultural nas organizações.
Funcionários podem resistir por medo ou desconhecimento. Além disso, aplicações podem ser subaproveitadas por falta de habilidades técnicas e analíticas.
Por isso, é fundamental investir em sensibilização e treinamento, bem como proporcionar ferramentas de fácil usabilidade.
Muitas empresas possuem sistemas antigos e complexos. Integrá-las às plataformas de IA costuma ser bastante desafiador.
É necessário planejamento e investimento em tecnologia e, muitas vezes, consultoria especializada. Assim, a transição ocorre de forma eficiente e segura.
O uso da Inteligência Artificial levanta preocupações sobre privacidade e ética.
Para não errar, as companhias devem garantir a conformidade com leis e regulamentos vigentes (a Lei Geral de Proteção de Dados, por exemplo).
Além disso, a transparência nos algoritmos fortalece a confiança
Por fim, cresce a cada dia a dependência da IA, o que também faz aumentar os riscos de segurança.
Falhas ou ataques cibernéticos, por exemplo, podem causar prejuízos significativos. Para evitá-los, é preciso implementar medidas de segurança robustas. Além disso, criar políticas internas de uso consciente e responsável.
Chatbots e assistentes virtuais baseados em Inteligência Artificial atendem demandas de clientes 24/7.
Essas ferramentas são excelentes exemplos já em amplo uso. Elas resolvem consultas simples, direcionam solicitações complexas e integram-se a CRMs para personalizar interações.
Redução de custos operacionais e melhoria na experiência do usuário são resultados diretos.
Algoritmos de IA analisam dados históricos e identificam padrões para prever tendências de mercado, demanda de produtos ou riscos financeiros.
Já há muitas empresas aproveitando esses insights para ajustar estratégias comerciais e investimentos, entre muitas outras frentes.
No Varejo, por exemplo, são aplicados modelos preditivos para antecipar flutuações sazonais. Dessa forma, desperdícios são minimizados, o que impacta positivamente na geração de receitas.
Sistemas de IA automatizam workflows repetitivos, como processamento de documentos, gestão de supply chain e controle de qualidade, e muito mais.
Com a automação de processos via softwares como robôs (Robotic Process Automation), por exemplo, tarefas administrativas são executadas com precisão.
E mais: as indústrias mais bem-sucedidas já utilizam sensores inteligentes para monitorar linhas de produção. Elas conseguem fazer manutenção preditiva; evitam falhas em equipamentos, entre outras vantagens.
Bancos e fintechs empregam Inteligência Artificial para identificar transações suspeitas. Eles lançam mão de modelos que detectam anomalias em padrões de gastos, bloqueiam operações ilegais e alertam equipes de segurança.
O aprendizado de máquina, de modo geral, adapta-se a novas táticas de fraude, garantindo atualização contínua.
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A segmentação ágil de públicos com base em comportamentos, preferências e histórico de compras, entre outras variáveis, é possível com IA.
Plataformas de marketing geram campanhas hiper direcionadas, aumentando taxas de conversão. E ferramentas de recomendação, como as usadas pela Amazon e Netflix, sugerem produtos ou conteúdos alinhados ao perfil do usuário.
Também já é rotina em muitas organizações o uso da IA para ajustar preços conforme a demanda e a concorrência (Dynamic Pricing).
Na área da logística a Inteligência Artificial também vem trazendo muitas melhorias.
Sistemas preveem demandas futuras e calculam níveis ideais de estoque. Por exemplo, integrando dados de vendas, sazonalidade e fornecedores para evitar excessos ou falta de produtos.
É o caso de players como o Walmart, que usa Internet das Coisas (IoT) e IA para rastrear mercadorias em tempo real.
Por fim, não se pode ignorar como funciona a Inteligência Artificial na área de Recursos Humanos.
Ferramentas inteligentes já analisam currículos, identificam candidatos alinhados a perfis desejados e agilizam triagem inicial. Isso com riquezas de detalhes como avaliar soft skills por meio de testes gamificados.
Há também soluções de People Analytics. Elas monitoram o desempenho dos colaboradores, sugerem treinamentos personalizados e até preveem rotatividade.
Ela já transcendeu a fase de experimentação para se consolidar como um pilar de contínua transformação. Sua capacidade de processar dados em escala, antecipar cenários e executar tarefas com precisão redefine padrões de produtividade e inovação.
Contudo, deve-se adotar estratégias claras para aproveitá-la ao máximo. Isso envolve identificar processos-chave para automação, capacitar equipes para interagir com ferramentas avançadas e garantir governança ética no uso de dados.
O que você pensa disso? Será que nós conseguimos te ajudar a entender como funciona a Inteligência Artificial?
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