Inteligência Artificial

Entenda o potencial da Inteligência Artificial para transformar os seus resultados HOJE.

E porque você precisa se movimentar agora, antes que seus concorrentes o façam!

À medida em que plataformas de Inteligência Artificial evoluem, cresce também a capacidade de interação e comunicação entre objetos e pessoas. A integração e a comunicação entre os objetos, eletrônicos ou não, por meio da Internet das Coisas (IoT) é um exemplo disso.

Cada vez mais os gestores estão atentos ao surgimento de novas tecnologias e metodologias que possam trazer melhorias aos processos internos e externos.

Criar um ambiente propício e aberto à inovação pode não ser tão fácil e rápido. Por isso, neste texto, você vai aparender tudo o que é necessário para que a inovação esteja sempre presente na sua empresa. Aproveite as nossas dicas para melhorar os seus negócios.

Mas afinal, o que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é um sistema baseado em algoritmos capazes de “aprender padrões”, que tem o objetivo de simular certas capacidades da inteligência humana. Ao reconhecer um padrão, em determinado momento, o programa busca tomar ações que maximizam as chances de sucesso de uma função.

Mais que isso, a Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação focada no desenvolvimento de aparelhos e dispositivos que possam simular comportamentos humanos.

Em diversas áreas do mercado, é possível encontrar atividades que podem ser otimizadas, baseando os processos na análise contínua de dados. Um algoritmo de IA pode atuar com base em análises de processos anteriores para melhorar automaticamente o desempenho final.

Um algoritmo de IA pode atuar com base em análises de processos anteriores para melhorar automaticamente o desempenho final.

Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial é uma divisão da ciência da computação que conecta máquinas, robôs, algoritmos e softwares que apresentam comportamento inteligente.

Em geral, um sistema baseado em IA funciona coletando uma quantidade de dados e analisando-os para encontrar padrões e tendências. Ele é capaz deconstruir predições de forma automática e com velocidade.

Um bom exemplo é a função do Facebook de reconhecer pessoas nas fotos e sugerir marcações. As recomendações de produtos e serviços feitos por sites como Netflix e Amazon são outros exemplos de como utilizamos a IA no nosso dia a dia.

As limitações atuais da tecnologia permitem que o software ou a máquina consigam realizar um número restrito de ações, não havendo ainda a chamada Superinteligência, um algoritmo capaz de realizar todas as ações humanas com a mesma maestria em que realizamos.

Machine Learning

Como o nome sugere, Machine Learning é a parte da Inteligência Artificial que cuida dessa capacidade de a máquina aprender. O objetivo é que os softwares consigam desenvolver atividades sem programação específica para aquilo.

Tanto ML quanto IA têm ganhado destaque nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de dados disponíveis e à evolução da capacidade de processamento dos computadores.

Não dá para saber se as previsões mais futuristas – como a Superinteligência – vão realmente se tornar realidade. O que é certo é que a IA e ML estão mesmo transformando os negócios.

Quais são as principais metodologias de Inteligência Artificial?

A primeira metodologia você já conhece: é o próprio Machine Learning. Contudo, também há outras técnicas para desenvolvedor IA.

Deep Learning

Traduzido como “Aprendizado Profundo”, ele se baseia em uma técnica conhecida como redes neurais. Elas buscam reproduzir o funcionamento dos neurônios humanos no computador.

Para cada entrada, as portas fornecem uma resposta para o que é chamado de camada escondida que, por sua vez, fornece uma resposta para a saída da rede. Depois desse processo, é calculada a diferença entre a resposta recebida e a resposta esperada.

Quanto mais correta a resposta estiver, a porta que a forneceu “ganha pontos” e fica mais forte. É possível que a rede neuralaprenda e acerte cada vez mais.

Smart Data Discovery

Considerado o futuro do Business Intelligence, ele define uma metodologia de IA em que o programa é usado para entender todos os dados disponíveis e gerar relatórios automaticamente.

Além da automação, usar a IA para analisar dados do negócio eliminaria a principal fonte de erros das análises atuais: o usuário humano, que tem a sua própria visão e, inevitavelmente, deixa o seu ponto de vista influenciar as suas conclusões.

Análise Preditiva

O modelo preditivo de IA consiste em fornecer ao algoritmo uma série de variáveis que estão associadas a um evento e podem indicar a possibilidade de que ele aconteça.

O algoritmo recebe dados de treinamentos iniciais que classificam os padrões e, posteriormente,detecta a probabilidade de cada padrão ocorrer com uma determinada série de entradas.

Aprendizado Supervisionado

Nesse método, o algoritmo recebe uma série de dados que são chamados de exemplos rotulados. Com isso, o programa busca criar relações semelhantes e prever o resultado de outras entradas.

Esse método do ML é usado em aplicações nas quais existe um histórico de dados, que pode ser usado para prever a probabilidade dos acontecimentos futuros. Como se um usuário vai gostar de determinado filme, ou qual ação seria correta para um carro autônomo tomar perante uma situação.

Aprendizado não Supervisionado

No Aprendizado não Supervisionado, não existem repostas certas, isto é, ainda não se tem um conjunto de entradas e saídas.

Pode ser usado para detectar um grupo de clientes que têm características semelhantes. Também para fazer recomendações de produtos, filmes ou músicas baseadas nas escolhas anteriores, ou para detectar valores discrepantes em um grupo de números.

Aprendizado por Reforço

No Aprendizado por Reforço, o algoritmo usa tentativa e erro para descobrir quais ações trazem uma recompensa maior. O dispositivo em questão interage com o ambiente e, para cada ação, é gerado um feedback.

Esse método pode ser comparado ao adestramento de cães. O filhote não sabe como agir. Então, ele escolhe aleatoriamente uma ação no conjunto de ações possíveis, e aguarda pelo feedback do dono para avaliar o resultado dessa ação. Depois disso, continua escolhendo ações aleatórias, na tentativa de maximizar o prêmio.

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Afinal de contas, quais são os benefícios da Inteligência Artificial?

A primeira metodologia você já conhece: é o próprio Machine Learning. Contudo, também há outras técnicas para desenvolvedor IA.

Para a Minha Empresa

A mudança causada pela inovação e pela IA na indústria foi tão profunda que deu origem até a um novo conceito: a Indústria 4.0. Essa concepção prevê a utilização de Big Data e Internet das Coisas, para que as próprias máquinas controlem outras máquinas.

Esse nível de automação, também conhecido como Machine To Machine, integrará sistemas ciber-físicos e Internet das Coisas.

As fábricas inteligentes serão beneficiadas por meio de:

Otimização da produção e redução de custos são as principais vantagens da Inteligência Artificial.

  • Otimização da produção;
  • Redução na quantidade de erros;
  • Precisão nas operações;
  • Controle de qualidade;
  • Queda nos custos de manutenção de equipamentos;
  • Rapidez no desenvolvimento de produtos.

CASO DE USO

Inteligência Artificial no processo de recrutamento e seleção

O uso de dados permite prever não só o desempenho, como também a rotatividade dos funcionários.

Existem algoritmos de Análise Preditiva que têm uma acurácia de 80% na previsão de engajamento dos funcionários.

No processo de Tomada de Decisão

Diagnósticos de anomalias, oportunidades e riscos

Uma Inteligência Artificial produz diagnósticos de várias áreas e processos, colaborando no mapeamento de oportunidades, riscos e anomalias. Para isso, ela pode analisar constantemente os KPIs de cada área.

Identificação de gargalos e demais problemas

Uma Inteligência Artificial bem implementada pode monitorar todos os sistemas do empreendimento, podendo utilizar informações de sensores, de bancos de dados, e de outras fontes para identificar gargalos.

Em um primeiro momento, é fundamental contar com uma solução eficiente e capaz de automatizar adequadamente os processos organizacionais.

A IA também é capaz de automatizar o fluxo de informações, fazendo com que elas cheguem em tempo real até o Data Lake, que é o banco de dados em que se encontram os dados compilados.

Um trabalho que os analistas precisam fazer é produzir relatórios sobre os dados que as empresas lançam no sistema. Já existem algoritmos de mineração de texto que conseguem ler um documento livre e achar informações dentro dele. A partir disso, a Inteligência Artificial gera automaticamente um arquivo em Excel com esses dados.

Essa primeira etapa de extração automática de dados libera muito tempo para que as equipes consigam ter foco em funções mais criativas. Outros benefícios incluem:

  • Maior velocidade no tratamento e no processamento de dados;
  • Baixo custo nos processos de análise;
  • Maior grau de acerto nas estratégias feitas com base nas informações coletadas e trabalhadas;
  • Alto nível de replicabilidade de processos;
  • Construção de uma democracia/cultura dos dados.

No Atendimento ao Cliente

A partir de dados, programas e ferramentas específicas, a tecnologia é capaz de interagir com o público de maneira rápida e satisfatória, contribuindo para uma melhor experiência no atendimento ao consumidor.

Uma possível solução consiste na adoção de chatbots para a troca de mensagens e chamadas.

Para a empresa, a solução proporciona economia de tempo e redução de custos, já que um sistema não precisa de férias. Chatbots de qualidade permitem:

  • Criação de comunidades de autoatendimento;
  • Roteamento automático de chamadas;
  • Classificação de casos de atendimento;
  • Recomendação de soluções.

No Setor Legal

De acordo com a Deloitte, cerca de 100 mil empregos no setor legal provavelmente serão automatizados nos próximos vinte anos. Inúmeros escritórios de advocacia estão tentando entender as implicações das novas tecnologias no seu mercado e pesquisando maneiras de utilizá-las, incluindo a Inteligência Artificial.

As empresas que não tirarem proveito dos benefícios proporcionados pela Inteligência Artificial sofrerão uma concorrência extremamente desleal em relação às empresas que utilizam essas tecnologias.

Quando os advogados usam software com IA para revisão de documentos, sinalizam alguns deles como relevantes. Assim, a IA aprende que tipo de atestado precisa procurar. Por isso, pode identificar com maior precisão outros papéis primordiais.

Isso é uma codificação preditiva, que oferece muitas vantagens em relação à revisão manual de documentos. Entre outras coisas, as codificações preditivas:

  • Criação de comunidades de autoatendimento;
  • Roteamento automático de chamadas;
  • Classificação de casos de atendimento;
  • Recomendação de soluções.

Na Contabilidade

A área contábil é uma das que mais sofre mudanças com a Inteligência Artificial.

Os softwares conseguem processar um volume de dados muito maior do que os humanos em uma quantidade de tempo muito menor. Isso proporciona diversos benefícios, como:

  • Grande capacidade de processamento, análise de dados e informações;
  • Menos erros e mais segurança;
  • Menos cussos e mais oportunidades;
  • Aumento da competitividade e da lucratividade.

Por que devo usar IA na minha empresa?

A inovação e a IA nos fornecem uma gama enorme de possibilidades para o futuro. Todavia, criar uma cultura de inovação e implementar a Inteligência Artificial de forma eficaz pode ser uma tarefa extremamente difícil.

É por isso que, aqui na TOTVS, queremos mudar essa lógica e facilitar a adoção da IA em empresas de todos os portes e segmentos, por meio da nossa plataforma de dados e Inteligência Artificial, a Carol.

Queremos tornar o uso e a adoção da IA tão fáceis para as empresas quanto a Google e a Apple tornou para as pessoas.

A Carol está sendo embarcada nos sistemas TOTVS para atender à demanda dos usuários dos sistemas de gestão e softwares corporativos, fornecendo um acesso rápido e financeiramente acessível.

Por exemplo, um proprietário de um food truck que adota o Bemacash — a nossa solução de ponto de venda com foco nos micro e pequenos varejos — poderá ter acesso aos insights da Carol sem investir uma quantia exorbitante em tecnologia.

Nossa Inteligência Artificial, a Carol, avalia o mercado-alvo, a concorrência, os custos e uma série de outros fatores para sugerir um preço a um novo produto registrado no Bemacash.

Esse é apenas um dos processos que a nossa plataforma de IA vai simplificar no dia a dia das empresas. E quanto mais organizações usarem a tecnologia, mais inteligente e certeira ela será em suas sugestões e tomadas de decisão.

Não deixe que a sua empresa tenha dificuldade com as mudanças. Entre em contato conosco. Estamos preparados para ajudar você neste desafio.

Alavanque os resultados da sua empresa, e conte com tecnologias inovadoras da Inteligência Artificial aplicadas ao seu negócio