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- nov 11, 2024
Os primeiros computadores, embora revolucionários para sua época, eram limitados a executar cálculos matemáticos simples. Com o passar do tempo, esses dispositivos evoluíram e, hoje, têm a capacidade de aprender nossos hábitos, detectar padrões, processar vastas quantidades de dados em tempo real e automatizar decisões, tudo isso impulsionado pelos avanços da inteligência artificial (IA).
Nesse cenário, os algoritmos de IA estão cada vez mais presentes, integrando-se de forma natural ao nosso cotidiano. Eles são capazes de automatizar tarefas diárias, oferecendo rapidez, segurança e eficiência em diversas aplicações.
Quer entender melhor como a IA pode transformar o seu negócio? Continue lendo para descobrir seus benefícios e como ela pode ser implementada na sua empresa!
A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que visa criar sistemas capazes de simular o pensamento humano. Seu objetivo central é reproduzir a capacidade social de assimilar informações, resolver problemas e aprender.
Em outras palavras, a IA se dedica a automatizar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, aprendizado e tomada de decisões.
Para que isso seja possível, é essencial treinar os algoritmos com um grande e variado volume de dados, o que os permite identificar padrões e compreender suas nuances.
O processo de treinamento da IA é, portanto, uma etapa fundamental, equiparando-se ao processo de aprendizado humano, em que a exposição a diversas situações constrói a base para a tomada de decisões informadas.
Um exemplo do potencial da IA está presente nos serviços que automaticamente classificam fotos, como o Google Photos. O algoritmo de aprendizado de máquina por trás dessa ferramenta é alimentado com uma vasta quantidade de imagens, permitindo que ele não apenas reconheça objetos, locais e eventos, mas também compreenda o contexto em que cada fotografia foi capturada.
Essa capacidade de contextualização proporciona aos usuários a habilidade de buscar imagens com base em elementos específicos dentro da fotografia ou no local onde ela foi tirada, elevando a experiência de busca de imagens a um nível mais intuitivo e eficaz.
Nesse sentido, a Inteligência Artificial expande os limites da capacidade humana, oferecendo uma eficiência analítica e uma adaptabilidade que são característicos dessa inovação tecnológica.
A ideia de criar máquinas inteligentes tem sido estudada ao longo da história. Contudo, foi no início do século XX que manifestações sobre o tema se tornaram mais expressivas, tanto nas artes (como o filme Metrópolis, de 1927, em que um dos protagonistas era uma mulher robô inteligente), quanto na ciência (com a publicação de artigos científicos e investigações).
Nos anos 1950, alguns marcos foram importantes para dar início à formulação e ao conceito de inteligência artificial. Claude Shannon inovou ao apresentar uma máquina programada para jogar xadrez.
Já em 1952, Arthur Samuel usou cálculos de programação para desenvolver um jogo de damas inteligente que conseguia aprender e otimizar seu desempenho a cada jogada. Esse feito representou um importante avanço para a história da inteligência artificial e dos conceitos análogos a ela, como o Deep Learning e Machine Learning.
No entanto, foi em 1956, em uma conferência na Dartmouth College, que o professor e cientista da computação John McCarthy formalizou o termo “inteligência artificial” como uma área de estudos, além de apresentar eixos e parâmetros que começaram a servir de guia para pesquisas nessa área.
Desde então, iniciativas sobre o tema de máquinas inteligentes se multiplicaram, e o conceito de IA ganhou força e forma. Atualmente, na era da transformação digital, é um pilar tecnológico significativo, que está presente em diversos sistemas, aplicativos e ferramentas que usamos no dia a dia.
A inteligência artificial apresenta um funcionamento complexo e diversificado que se baseia em grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data, e algoritmos sofisticados que capacitam os sistemas. Essa capacitação possibilita que as máquinas aprendam, raciocinem, processem informações e tomem decisões de maneira autônoma.
Assim, a IA funciona a partir de conceitos como:
A base da inteligência artificial reside na habilidade de processar enormes conjuntos de dados. Essa etapa envolve a absorção de informações provenientes de diversas fontes, criando uma base abrangente para análise.
Com os dados em mãos, os algoritmos de IA empregam técnicas avançadas de análise para interpretar e extrair significado das informações. Esse processo é fundamental para compreender contextos complexos e extrair insights valiosos.
Uma das características mais notáveis da IA é sua capacidade de identificar padrões que possam passar despercebidos aos métodos tradicionais. Isso permite uma compreensão mais profunda das relações entre diferentes conjuntos de dados.
O aprendizado contínuo é um dos pilares fundamentais da IA. À medida que mais dados são introduzidos, o sistema ajusta seus modelos e algoritmos, refinando seu entendimento e melhorando sua capacidade ao longo do tempo.
Para sustentar esse ciclo de aprendizado e aprimoramento constante, os sistemas de IA dependem de uma alimentação contínua de dados, essencial para manter os algoritmos atualizados e relevantes.
Para tanto, as IAs se utilizam de uma ou mais técnicas, tecnologias e conceitos. Entre os principais, destacam-se:
O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é uma tecnologia central para a inteligência artificial. Este campo de estudo concentra-se em desenvolver sistemas capazes de aprender autonomamente com base nos dados disponíveis.
Em outras palavras, as máquinas processam informações, se adaptam e evoluem de maneira autônoma, sem a necessidade de intervenção humana constante.
A implementação eficaz do Machine Learning requer que as máquinas identifiquem padrões complexos e correlações, muitas vezes em volumes massivos, resultando em insights valiosos e decisões informadas.
Esses sistemas autônomos de aprendizado são capazes de operar diretamente na nuvem, proporcionando uma flexibilidade e escalabilidade notáveis.
Redes Neurais são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Elas consistem em camadas de neurônios artificiais interconectados que processam informações. Cada neurônio recebe entradas, realiza cálculos com base nelas e passa os resultados para os neurônios da camada seguinte.
Por meio do aprendizado, ajustam-se os pesos das conexões entre neurônios, permitindo que a rede identifique padrões complexos nos dados de entrada, sendo amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de padrões em imagens, processamento de linguagem e previsão.
A Lógica Fuzzy é um método que lida com incertezas e imprecisões em dados. Ao contrário da lógica binária tradicional (verdadeiro/falso), a lógica fuzzy permite a representação de conceitos que podem ser parcialmente verdadeiros ou parcialmente falsos.
Ela usa valores contínuos entre 0 e 1 para expressar graus de pertinência, possibilitando lidar com informações vagas e imprecisas. É aplicada em sistemas de controle, tomada de decisão e modelagem de incertezas.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para permitir que as máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira significativa.
Isso inclui tarefas como análise sintática, semântica e pragmática, permitindo que os sistemas de IA compreendam textos, realizem traduções, reconheçam intenções em conversas e até mesmo gerem respostas coerentes em linguagem natural.
Os algoritmos na IA são conjuntos de instruções lógicas e operações matemáticas que permitem que os sistemas de IA realizem tarefas específicas.
Eles podem ser categorizados em diversas classes, como algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, cada um com suas características e métodos de aplicação.
Os modelos de IA, como o PaLM 2 do Google, são representações matemáticas ou computacionais que incorporam algoritmos para realizar tarefas específicas. Eles são construídos a partir de dados de treinamento e ajustam seus parâmetros para otimizar o desempenho em tarefas como classificação, regressão, clustering, entre outras.
Esses modelos são usados para resolver problemas específicos, como reconhecimento de imagem, recomendação de produtos, diagnósticos médicos e previsões, e são o resultado do treinamento de algoritmos com dados relevantes para a tarefa desejada.
Saiba mais em nosso episódio do SantoBreakCast sobre o tema:
Os tipos de IA podem ser categorizados com base em suas capacidades e funcionalidades. Essas categorias abrangem desde sistemas especializados em tarefas específicas até aqueles com capacidade de raciocínio semelhante ao humano.
Esse é o tipo mais comum de IA, projetada para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de fala ou recomendação de produtos em plataformas de e-commerce.
Suas características incluem foco em tarefas bem definidas e limitação ao contexto para o qual foi projetada. Exemplos desse tipo de IA incluem reconhecimento de voz, reconhecimento facial e chatbots.
A Inteligência Artificial Geral tem a capacidade de compreender, aprender e aplicar conhecimentos em diversas áreas, semelhante ao pensamento humano. Essa ferramenta desenvolve uma compreensão mais ampla e flexível, não restrita a uma única tarefa, sendo um campo de pesquisa e desenvolvimento ativo, com progressos notáveis.
Outro tipo de IA é a Reativa, que opera com base em regras pré-programadas, sem capacidade de aprendizado ou adaptação. Embora seja eficaz em tarefas específicas, seu desempenho é limitado diante de situações inesperadas, já que ela não pode modificar seu comportamento com base em experiências passadas.
A IA baseada em memória utiliza experiências passadas para tomar decisões, armazenando e acessando informações de eventos anteriores. Capaz de adaptar-se a situações variadas com base na aprendizagem contínua, esse modelo de IA se tornando mais eficaz à medida que acumula dados.
Treinada usando um conjunto de dados rotulados, a IA com aprendizado supervisionado permite fazer previsões ou classificações com base nos padrões identificados durante o treinamento. No entanto, como o nome sugere, requer supervisão humana para ajustar e corrigir seu desempenho, especialmente durante o processo de treinamento.
Diferente da IA supervisionada, a IA de aprendizado não supervisionado é treinada em conjuntos de dados não rotulados. Ela descobre padrões e relações de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana, embora os resultados possam ser mais difíceis de interpretar.
Esse tipo de IA aprende por meio de interações com um ambiente dinâmico, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. A IA de aprendizado por reforço busca maximizar as recompensas ao longo do tempo, adaptando-se ao ambiente e melhorando seu desempenho à medida que recebe mais feedback.
A IA híbrida combina elementos de diferentes abordagens de IA, buscando tirar vantagem das forças de várias metodologias. Esse tipo de IA oferece maior flexibilidade e desempenho em contextos variados, sendo especialmente útil em situações que exigem múltiplas abordagens simultâneas.
Essas categorias representam a diversidade da inteligência artificial, desde sistemas altamente especializados e direcionados a tarefas específicas até aqueles que buscam emular a amplitude e a flexibilidade do pensamento humano.
A inteligência artificial vem revolucionando a nossa rotina diária de várias formas. Entre os principais benefícios, podemos destacar:
A inteligência artificial permite a automação de uma ampla gama de atividades, elevando a precisão e a qualidade dos processos, independentemente do setor em que a empresa atua.
Desde dirigir veículos até a previsão de tendências de mercado, a IA possibilita executar tarefas com maior exatidão. Dessa forma, as organizações conseguem garantir a qualidade dos seus serviços em diferentes cenários.
No ambiente corporativo, diversas tarefas repetitivas e administrativas podem ser automatizadas com o uso de IA, como:
Na indústria, por exemplo, a combinação da inteligência artificial com a robótica transforma significativamente a produção. A IA monitora e gerencia equipamentos, utilizando ferramentas como sensores, câmeras e telemetria para identificar problemas e otimizar processos em tempo real.
Ao automatizar tarefas e processos, a inteligência artificial pode melhorar consideravelmente a produtividade das organizações, já que sistemas de IA podem operar de forma ininterrupta, aumentando a capacidade de produção e entrega de resultados.
Ainda, o rendimento estratégico dos colaboradores pode ser aumentado, visto que eles podem se concentrar em tarefas mais táticas, enquanto as demandas operacionais são feitas pelas máquinas.
Sem dúvidas, a precisão da inteligência artificial é uma das suas maiores vantagens. Diferente dos humanos, os sistemas de IA não são suscetíveis a distrações, fadiga ou lapsos de memória, o que resulta em uma redução significativa de erros em processos críticos.
Em setores como saúde, finanças e manufatura, onde a margem de erro deve ser mínima, a IA pode desempenhar um papel crucial na garantia da qualidade e segurança das operações.
A adoção de inteligência artificial pode resultar em uma considerável redução de custos ao minimizar erros e aumentar a eficiência operacional. Com a automação, processos que tradicionalmente demandavam tempo e recursos, como a gestão de documentos em Recursos Humanos, tornam-se mais rápidos e menos dispendiosos.
Um exemplo claro é a verificação de identidade de novos colaboradores: a IA pode comparar documentos de identidade com imagens capturadas em tempo real, agilizando o processo de admissão e eliminando a necessidade de revisão manual.
A inteligência artificial facilita a análise de KPIs e a criação de relatórios detalhados, proporcionando uma visão clara do desempenho do negócio. Esses relatórios ajudam a identificar áreas que necessitam de melhorias e fornecem insights valiosos para tomadas de decisão estratégicas.
Com o suporte da IA, é possível calcular métricas financeiras, como o ROI, de maneira mais precisa, permitindo que os gestores compreendam melhor o desempenho das diferentes áreas e ajustem suas estratégias conforme necessário. Além disso, a análise de dados conduzida por IA pode detectar fraudes, erros e prever riscos, como no caso de avaliações de crédito.
O setor de marketing é um dos maiores beneficiados pela introdução da inteligência artificial. A maioria das estratégias e campanhas são elaboradas com base em dados, e a IA facilita a coleta e análise dessas informações. Com o apoio da IA, gestores conseguem mapear tendências e obter insights sobre o público-alvo de maneira mais eficiente e abrangente.
Esse mapeamento gera um conhecimento valioso sobre o comportamento dos consumidores, suas necessidades, dores, e também identifica tendências e oportunidades de mercado. Isso permite que a empresa adote uma postura proativa, antecipando demandas e oferecendo soluções alinhadas com as expectativas do cliente.
Atualmente, entender o comportamento do consumidor é um dos pilares para o sucesso das campanhas de marketing. Esse tipo de análise permite conhecer a fundo os perfis dos clientes, compreender seus hábitos e segmentá-los de forma precisa para direcionar conteúdos e promoções mais relevantes.
Essa personalização aumenta significativamente as chances de conversão, pois a IA ajuda a entregar conteúdo valioso para cada cliente. Empresas como Spotify e Netflix, por exemplo, utilizam algoritmos de recomendação para personalizar a experiência de seus usuários, oferecendo recomendações de conteúdo ajustadas ao perfil de cada um.
A inteligência artificial também desempenha um papel crucial no monitoramento ambiental. Sensores conectados a algoritmos de IA podem analisar dados em tempo real, detectando padrões climáticos, poluição e mudanças ambientais.
Essa capacidade permite uma resposta mais rápida a eventos ambientais e contribui para a gestão sustentável e a preservação do meio ambiente.
A IA é uma ferramenta central de inovação dentro das empresas. Ao automatizar tarefas complexas e fornecer insights detalhados, ela libera tempo e recursos para que os colaboradores se concentrem na criação de novos produtos, serviços e soluções.
Usar inteligência artificial também possibilita a experimentação de novas ideias e abordagens, sem os riscos associados ao erro humano, promovendo um ambiente de constante inovação.
A inteligência artificial maximiza a eficiência operacional ao otimizar o uso de recursos, agilizar processos e melhorar a qualidade do produto final.
Desde a gestão da cadeia de suprimentos até a manutenção preditiva de equipamentos, a IA permite operações mais precisas e menos suscetíveis a interrupções, aumentando a competitividade e a sustentabilidade das empresas.
Embora o uso da inteligência artificial no cotidiano traga inúmeros benefícios, também apresenta desafios significativos que precisam ser enfrentados para garantir uma implementação ética e eficaz
Abaixo, exploraremos alguns dos principais desafios associados ao uso da inteligência artificial:
Os algoritmos de IA aprendem a partir de conjuntos de dados existentes. Se esses dados contiverem viés cultural, racial ou de gênero, os modelos resultantes podem reproduzir e até amplificar esses preconceitos. Isso levanta preocupações éticas e pode resultar em decisões discriminatórias, prejudicando grupos específicos.
Muitos modelos de IA, especialmente os baseados em aprendizado profundo, são considerados “caixas-pretas”, o que significa que suas decisões são difíceis de serem compreendidas pelos humanos.
A falta de transparência pode criar desconfiança, especialmente em situações críticas, como diagnósticos médicos ou decisões judiciais automatizadas.
O uso extensivo de dados pessoais na IA levanta questões sobre privacidade. Modelos de IA que lidam com informações sensíveis podem ser alvos de ataques cibernéticos, comprometendo a segurança dos dados. Além disso, a coleta excessiva de dados sem o devido cuidado pode resultar em violações de privacidade.
Com o avanço contínuo da inteligência artificial, novas ferramentas surgem para otimizar processos e revolucionar diversos setores. A seguir, descubra como a IA está sendo aplicada nas empresas.
De acordo com uma pesquisa da Forbes Advisor, 56% das empresas já utilizam IA no atendimento ao cliente, seja por meio de chatbots ou assistentes virtuais. Esses chatbots, baseados em Machine Learning, aprendem com o tempo e aprimoram suas interações, tornando o atendimento mais natural e eficaz.
Um exemplo disso é o Conversational AI do Google, que humaniza o atendimento automatizado. Quando necessário, o atendimento pode ser transferido para um humano, mas os chatbots são capazes de lidar com um grande volume de solicitações rapidamente, minimizando a insatisfação dos clientes com atrasos e falta de respostas.
Contact Centers, que combinam IA, Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN), também estão otimizando o atendimento ao cliente. Essa tecnologia é especialmente eficaz em empresas que adotam uma abordagem omnichannel, integrando perfeitamente os canais físicos e digitais.
No setor financeiro, a inteligência artificial é uma ferramenta essencial na detecção de atividades fraudulentas. Os sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real, identificando transações fora do padrão e bloqueando-as automaticamente. Isso não só protege as empresas e os clientes, mas também agiliza o processo de identificação de fraudes.
Não é à toa que, ainda segundo a Forbes Advisor, cerca de 51% das empresas implementam IA para reforçar a segurança cibernética e combater fraudes. Essa abordagem proativa protege as instituições financeiras e os clientes, garantindo a segurança das transações.
Ferramentas como Alexa e Siri são exemplos populares de assistentes pessoais baseados em IA. Elas auxiliam tanto indivíduos quanto profissionais em tarefas diárias, como agendar compromissos, pesquisar informações e criar lembretes, tudo por meio de comandos de voz.
Nas empresas, esses assistentes podem melhorar processos e a experiência do usuário, especialmente quando aplicados ao atendimento virtual. Atualmente, 47% das empresas utilizam assistentes virtuais para aumentar a eficiência e melhorar a interação com os clientes.
Na educação, a IA oferece suporte personalizado através de tutoriais adaptados ao estilo de aprendizagem de cada aluno. No setor de Recursos Humanos, assistentes virtuais agilizam a triagem de currículos, respondem a perguntas frequentes e agendam entrevistas, permitindo que os profissionais de RH se concentrem em atividades estratégicas.
A IA é usada por 46% das empresas para aprimorar o relacionamento com os clientes, oferecendo uma abordagem personalizada e eficiente. Por meio da análise de dados de comportamento do cliente, a inteligência artificial pode prever necessidades e preferências, o que permite que as empresas ofereçam produtos e serviços sob medida.
Sistemas de IA podem automatizar o envio de comunicações personalizadas, como e-mails de follow-up, ofertas exclusivas e recomendações de produtos, melhorando a satisfação do cliente e aumentando a fidelidade à marca.
Essas iniciativas contribuem para uma experiência do cliente mais coesa e integrada, fortalecendo o relacionamento entre a empresa e seus consumidores.
Cerca de 40% das empresas aplicam IA para gerenciar seus estoques de forma mais eficiente, evitando faltas ou excessos de produtos. Nesses casos, a inteligência artificial pode prever a demanda futura com base em dados históricos, padrões de consumo e até mesmo variáveis externas, como sazonalidade e tendências de mercado.
Isso permite que as empresas otimizem seus níveis de estoque, reduzindo custos com armazenagem e evitando perdas por produtos encalhados ou vencidos.
Também é possível automatizar o reabastecimento de estoque com essa tecnologia, emitindo pedidos de compra automaticamente quando os níveis de inventário atingem um ponto crítico, Isso garante que os produtos estejam sempre disponíveis para atender à demanda do negócio e dos clientes.
A IA também está presente na produção de conteúdo, com 35% das empresas utilizando essa tecnologia para criar textos, imagens e vídeos de forma automatizada.
Algoritmos de IA costumam gerar conteúdo com boa qualidade, como descrições de produtos, posts em redes sociais e até mesmo artigos de blog, com base em padrões predefinidos. Essas ferramentas podem também adaptar o conteúdo para diferentes plataformas e públicos, garantindo que as mensagens sejam relevantes e impactantes.
A automação na produção de conteúdo economiza tempo e recursos, permitindo que as equipes se concentrem em estratégias mais criativas e em campanhas de maior impacto.
Quem usa e-commerces, certamente já se deparou, ao fechar uma compra, com uma recomendação de outros produtos semelhantes ou complementares. Esse sistema de recomendação é gerado por inteligência artificial, que mapeia o comportamento e os hábitos do usuário e gera recomendações personalizadas.
A mesma estratégia pode ser aplicada a outras plataformas, como streamings de vídeo e música e cerca de 33% das empresas utilizam IA para essa finalidade.
Grandes sites como Netflix e Spotify são exemplos claros do uso da inteligência artificial para gerar conteúdo personalizado e proporcionar uma experiência mais relevante para seus usuários. Segundo pesquisas, essa aplicabilidade de IA é essencial para aumentar vendas no cenário atual.
Chatbots
A utilização de chatbots segue em ascensão, com 73% das empresas utilizando ou planejando utilizar essa tecnologia para automatizar o atendimento via mensagens instantâneas, conforme a Forbes.
O ChatGPT, por exemplo, foi um modelo de linguagem de IA generativa criado pela empresa OpenAI. Sua proposta é conseguir estabelecer um diálogo de forma autônoma com o usuário quando direcionado, gerando conteúdos naturalmente.
O ChatGPT é capaz de traduzir conteúdos, fazer resumo, gerar artigos e textos de acordo com os prompts fornecidos pelo usuário.
Nas empresas, os Chatbots como o ChatGPT são usados para elaboração de conteúdos diversos, uma vez que são capazes de entregar textos em linguagem bem natural em segundos.
Apesar das limitações, essas tecnologias de programação linguística parecem ter vindo para ficar. Várias empresas, inclusive o Google, já lançaram suas versões de modelo de linguagem, como o Gemini.
Para reforçar a segurança e automatizar processos operacionais, muitas empresas usam tecnologias como tipificação, OCR e Facematch que usam inteligência artificial e sua ramificação, o Machine Learning, para reconhecer caracteres, imagens, rostos, etc. e, assim, informatizar o cadastro e o acesso às plataformas.
O OCR, por exemplo, utiliza inteligência artificial e visão computacional para identificar padrões e processar documentos em segundos.
A implementação da inteligência artificial nas empresas impulsiona a eficiência e a performance. Com a automação de tarefas burocráticas e repetitivas, os colaboradores ficam livres para se concentrar em atividades mais criativas e estratégicas, voltadas ao core business, estimulando assim a inovação.
Como resultado, as estruturas corporativas se tornam mais ágeis e enxutas, com processos fluídos, menos erros e maior transparência. Isso permite que a equipe e a empresa direcionem esforços para questões estratégicas, planejamento e crescimento sustentável.
Assim, a IA aumenta a competitividade, otimizando a produção e trazendo insights valiosos para o negócio.
O planejamento é fundamental para o sucesso da implementação da IA na empresa. Isso inclui uma avaliação detalhada das necessidades e objetivos da organização, uma análise cuidadosa de como a IA pode ser aplicada para atender a essas necessidades e objetivos, a identificação dos recursos necessários e o desenvolvimento de um cronograma para a implementação da IA.
Definir objetivos claros e mensuráveis ajudam a orientar o processo de implementação da IA. Esses objetivos podem incluir a redução de custos, o aumento da receita, a melhoria da satisfação do cliente ou a otimização de processos.
É importante também desenvolver indicadores-chave de desempenho para acompanhar o progresso em direção a esses objetivos e garantir que a implementação da IA esteja gerando os resultados esperados.
Uma assistente virtual ajuda a otimizar atividades recorrentes e processos simples. Elas podem ser utilizadas no desktop ou nos dispositivos móveis, consultando calendários, planejando tarefas e emitindo notificações para não deixar passar qualquer atividade.
Os robôs atuais não estão tão longe dos filmes de ficção! Os mais modernos são capazes de trabalhar com autonomia e gerar padrões de resposta em tempo real, além de promover interações com outras máquinas.
Graças ao eficiente aprendizado de máquina, alguns nem mesmo exigem programação, bastando que sejam ensinados uma única vez a realizar determinado trabalho.
Chatbots são um recurso de conversação baseado em IA, que podem interagir com usuários e ser integrados com aplicativos. Eles são capazes de reproduzir o comportamento decisório humano, reconhecendo nomes, números, documentos e ainda avaliando a emoção do cliente.
Esse recurso pode ser associado ao banco de dados da empresa, onde estão armazenados os dados necessários para o trabalho. Assim, os chatbots podem conectar as informações armazenadas ao que o usuário está solicitando.
O treinamento da equipe ajuda a garantir que todos na organização estejam preparados para trabalhar com IA e usufruir dos seus benefícios. Para isso, eduque toda a equipe sobre as vantagens da IA e como ela será integrada às operações da empresa.
Além disso, promover uma cultura de aprendizado contínuo também é importante para garantir que a equipe esteja atualizada com as últimas tecnologias e melhores práticas em IA.
A avaliação regular do desempenho da IA em relação aos objetivos estabelecidos é essencial para garantir que ela continue agregando valor à empresa. Assim, peça feedback das equipes para identificar áreas de melhoria e oportunidades de otimização.
A partir disso, realize ajustes e atualizações conforme necessário para assegurar que a IA esteja alinhada com as necessidades em constante evolução da organização e do mercado.
A SantoDigital é especializada em produtos e serviços de tecnologia. Nossos especialistas auxiliam nossos clientes na jornada de transformação digital, com a inteligência artificial desempenhando um papel central nesse processo. Nossas soluções oferecem aos nossos clientes:
Contamos ainda com soluções exclusivas desenvolvidas pela SantoDigital com foco nas necessidades do mercado e negócios, como o SantoAI e Santo iD.
O SantoAI é uma solução de Inteligência Artificial Generativa projetada para melhorar a comunicação e a interação segura dentro das empresas. Voltada para setores que exigem alta segurança e conformidade com rigorosas políticas de privacidade, o recurso oferece uma experiência interativa que transforma processos empresariais com o uso de tecnologia de ponta.
Já o Santo iD é uma solução robusta para o mercado financeiro que integra três poderosas funcionalidades baseadas em inteligência artificial: Optical Character Recognition (OCR), tipificação e face match.
Com o Santo iD, sua empresa pode automatizar a identificação e verificação de documentos de forma rápida e segura, reduzindo o tempo de processamento e aumentando a precisão das operações financeiras.
A inteligência artificial pode tornar nossa vida, em casa e nas empresas, mais simples e conectadas. Essa tecnologia vem transformando a nossa sociedade profundamente em uma escala que talvez só tenha sido vista na Revolução Industrial e na Revolução Tecnológica.
Nos próximos anos, sistemas inteligentes conseguirão se adaptar rapidamente a diferentes cenários, fornecendo dados que sejam relevantes a usuários e executando ações automaticamente. Consequentemente, os computadores serão integrados profundamente a diferentes atividades — educação, logística, vendas, ciências, mercado financeiro e até mesmo a medicina.
Portanto, não deixe de contar com essa inovação para estar alinhado ao futuro dos negócios e do mercado! Conheça agora mesmo as soluções de inteligência artificial SantoAI e o Santo iD e entenda como elas podem ajudar sua empresa a estar à frente no mercado.
A IA busca replicar a capacidade cognitiva humana em computadores e sistemas, permitindo que eles compreendam e interpretem dados complexos, reconheçam padrões, façam previsões, e ajam de maneira adaptativa em diferentes situações.
Os três tipos principais de inteligência artificial são:
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