Inteligência artificial: o que é e quais seus benefícios?

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Inteligência artificial: o que é e quais seus benefícios?
O uso da Inteligência Artificial melhora a tomada de decisões, automatiza processos e reduz custos operacionais. Descubra como aplicar no seu negócio.

Inteligência artificial: o que é e quais seus benefícios?

Os primeiros computadores eram máquinas simples, capazes de executar apenas algumas operações matemáticas básicas. Atualmente, esses dispositivos conseguem aprender os nossos gostos, identificar tendências e processar inúmeras informações em tempo real para tomar decisões e automatizar processos graças a avanços, como a inteligência artificial.

Nesse cenário, os algoritmos de inteligência artificial ganharam destaque. Eles permitem que computadores sejam integrados a diferentes partes do nosso dia a dia, automatizando a rotina e executando atividades com agilidade e segurança.

Quer saber mais sobre o assunto? Então continue a leitura deste artigo, descubra mais sobre a SantoAI e ouça um episódio do nosso podcast sobre o tema!

O que é a inteligência artificial?

A Inteligência Artificial (IA) representa um campo complexo da ciência da computação dedicado a capacitar sistemas computacionais a aprender, interpretar dados e realizar decisões autônomas. Este domínio utiliza algoritmos avançados que imitam o processo cognitivo humano, discernindo informações, identificando padrões intrincados e, por conseguinte, automatizando tarefas anteriormente dependentes da interação humana.

A essência da IA é a capacidade de reproduzir não apenas funções específicas, mas também a inteligência adaptativa que caracteriza o pensamento humano. Ao analisar grandes conjuntos de dados, os algoritmos de IA têm a capacidade de discernir padrões complexos que poderiam ser imperceptíveis para os métodos de processamento de dados tradicionais. A partir desse discernimento, a IA é capaz de tomar decisões informadas, extrapolando de maneira lógica e aprendendo com experiências anteriores.

Para criar algoritmos de IA eficazes, é imperativo alimentá-los com uma quantidade significativa e diversificada de dados. Essa alimentação de dados serve como o alicerce fundamental, permitindo que os algoritmos identifiquem padrões recorrentes e compreendam as nuances subjacentes nas informações. O processo de treinamento da IA é, portanto, uma etapa crucial, equiparando-se ao processo de aprendizado humano, onde a exposição a diversas situações constrói a base para a tomada de decisões informadas.

Um exemplo elucidativo 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 não apenas replica o raciocínio humano, mas também expande os limites da capacidade humana, oferecendo uma eficiência analítica e uma adaptabilidade que são característicos dessa inovação tecnológica.

Esse campo dinâmico continuará a desempenhar um papel crucial na evolução da tecnologia, moldando a forma como interagimos com máquinas e redefinindo os padrões de automação e inteligência nos mais diversos setores.

Como surgiu a inteligência artificial?

O ser humano já vem estudando com a possibilidade de criar máquinas inteligentes ao longo da história.

Contudo, no início do século XX, manifestações sobre esse tema se tornaram 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 é um importante avanço para a história tanto da inteligência artificial quanto de conceitos análogos a ela, como o Deep Learning e Machine Learning.

Contudo, foi em 1956, em uma conferência na Dartmouth College que o professor e cientista da computação John McCarthy formalizou o nome de inteligência artificial como 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.

Como a inteligência artificial funciona?

A inteligência artificial (IA) 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:

Leitura de dados

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.

Interpretação de informações

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.

Identificação de padrões

Uma das características distintivas da IA é a capacidade de identificar padrões que podem passar despercebidos aos métodos tradicionais. Isso permite uma compreensão mais profunda das relações entre diferentes conjuntos de dados.

Aprendizado contínuo

A aprendizagem contínua é um pilar fundamental da IA. À medida que mais dados são introduzidos, o sistema de IA ajusta seus modelos e algoritmos, refinando seu entendimento e melhorando suas capacidades ao longo do tempo.

Para sustentar esse ciclo de aprendizado e aprimoramento constante, os sistemas de IA dependem de uma alimentação contínua de dados. Essa necessidade contínua de informação é 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:

Machine Learning

Uma tecnologia integral à inteligência artificial é o Machine Learning (Aprendizado de Máquina). Esse campo de estudo concentra-se em desenvolver sistemas capazes de aprender autonomamente com base nos dados disponíveis. Por essa razão, essa abordagem permite que as máquinas não apenas processem informações, mas também se adaptem e evoluam de maneira autônoma, sem a necessidade de intervenção humana constante.

A implementação eficaz do Machine Learning implica a capacidade de as máquinas identificarem padrões complexos e correlações, muitas vezes em volumes massivos de dados, 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

Redes Neurais são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Elas consistem em camadas de neurônios artificiais interconectados que processam informações. Dessa maneira, 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.

Lógica Fuzzy

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.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

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.

Algoritmos

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. Sendo assim, os algoritmos são a base do funcionamento dos modelos de IA, permitindo que aprendam a partir dos dados disponíveis.

Modelos de IA

Os modelos de IA 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.

Em resumo, a inteligência artificial não é apenas sobre o processamento de dados, mas sobre a capacidade de compreender, aprender e evoluir de maneira análoga ao pensamento humano. Essa interseção de dados e algoritmos avançados cria uma sinergia única que impulsiona as máquinas além de suas funções programadas, desencadeando uma revolução na automação e na tomada de decisões em diversos setores.

Quais são os tipos de inteligência artificial?

Os tipos de inteligência artificial podem ser categorizados com base em suas capacidades e funcionalidades distintas. Essas categorias abrangem desde sistemas especializados em tarefas específicas até aqueles com capacidade de raciocínio semelhante ao humano. Aqui estão algumas categorias principais:

IA Fraca (Estreita ou Específica)

  • Foco em tarefas específicas e bem definidas;
  • Limitada ao contexto para o qual foi projetada;
  • Não possui habilidades de aprendizado além do programado;
  • Exemplos incluem reconhecimento de voz, reconhecimento facial e chatbots.

IA Forte (Geral)

  • Possui a capacidade de compreender;
  • Prender e aplicar conhecimentos em diversas áreas, semelhante ao pensamento humano;
  • Desenvolve uma compreensão mais ampla e flexível, não restrita a uma única tarefa;
  • Ainda é um campo de pesquisa e desenvolvimento ativo, com progressos notáveis.

IA Reativa

  • Opera com base em regras pré-programadas;
  • Não tem capacidade de aprendizado ou adaptação;
  • Desempenho eficaz em tarefas específicas, mas limitado diante de situações inesperadas.

IA Baseada em Memória

  • Utiliza experiências passadas para tomar decisões;
  • Armazena e acessa informações de eventos anteriores;
  • Pode adaptar-se a situações variadas com base na aprendizagem contínua.

IA de Aprendizado Supervisionado

  • Treinada usando um conjunto de dados rotulados;
  • Faz previsões ou classificações com base nos padrões identificados durante o treinamento;
  • Requer supervisão humana para ajustar e corrigir o desempenho.

IA de Aprendizado Não Supervisionado

  • Treinada em conjunto de dados não rotulados;
  • Descobre padrões e relações por conta própria;
  • Mais autônoma, mas pode ser desafiador interpretar os resultados.

IA de Aprendizado por Reforço

  • Aprende através de interações com um ambiente dinâmico;
  • Recebe recompensas ou penalidades com base em suas ações;
  • Busca maximizar as recompensas ao longo do tempo, adaptando-se ao ambiente.

IA Híbrida

  • Combina elementos de diferentes abordagens de IA;
  • Busca tirar vantagem das forças de abordagens diversas;
  • Pode oferecer maior flexibilidade e desempenho em contextos variados.

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.

O campo da inteligência artificial continua a evoluir, e novas abordagens e classificações podem surgir à medida que a pesquisa e o desenvolvimento avançam.

Quais são os benefícios do uso da inteligência artificial no nosso dia a dia?

As tecnologias de inteligência artificial trouxeram uma série de benefícios para o nosso dia a dia. Tanto nas empresas quanto fora do ambiente corporativo, as pessoas podem integrar soluções de IA para automatizar processos e executar atividades com simplicidade. Entre os principais benefícios, podemos destacar:

Aumento da automação

A inteligência artificial contribui (e contribuirá) para o aumento da automação de diferentes tarefas. Atividades como dirigir carros, entregar produtos, classificar itens e prever tendências serão executadas com maior grau de precisão. Assim, empresas podem manter serviços de qualidade independentemente do seu setor de atuação.

Redução de custos operacionais

Com a redução de erros e o aumento da produtividade, empresas que adotam a inteligência artificial conseguem eliminar custos operacionais facilmente.

Por exemplo, as equipes de RH lidam com grandes quantidades de documentos diariamente, principalmente na contratação de novos funcionários. Com apoio da IA, a organização pode automatizar alguns processos, como a verificação de identidade a partir da comparação do documento de identificação com uma imagem em tempo real da pessoa.

Mais comodidade

Um dos maiores benefícios da inteligência artificial é a possibilidade de tornar o nosso dia a dia mais prático. Isso é o caso, por exemplo, de assistentes como a Siri e o Google Now.

Elas podem, por exemplo, integrar-se ao nosso calendário visando indicar o melhor momento para ir até um compromisso no nosso meio de transporte favorito, impedindo que o usuário se atrase a um encontro ou uma reunião.

Quais são as maiores vantagens da inteligência artificial para empresas?

A inteligência artificial tem inúmeras aplicações e vantagens para o dia a dia e, sobretudo, para as empresas. Entenda os principais usos dessa tecnologia e os benefícios ela proporciona.

Dá suporte a avaliação de indicadores e tomadas de decisão

Por meio da análise de dados, processamento veloz e preciso de informações, a inteligência artificial é usada para avaliação de indicadores de desempenho e geração de relatórios de performance. Esses recursos são essenciais de modo a entender o andamento do negócio, enxergar pontos de correção e melhoria, e obter insights.

Poder fazer o cálculo correto de métricas, como o Retorno Sobre o Investimento (ROI), é útil para ter uma ideia concreta da realidade do negócio. Junto a outros índices, gestores podem fazer um mapeamento completo da empresa e ter uma percepção acertada da performance de cada área e onde é preciso fazer ajustes.

Da mesma forma, análises profundas com o apoio de IA ajudam a identificar erros, fraudes e prevenir riscos, como avaliações de crédito.

Otimiza e automatiza processos

A automatização de processos é um dos principais ganhos da aplicação de inteligência artificial em empresas. Tarefas repetitivas e burocráticas podem ser facilmente informatizadas e realizadas por sistemas inteligentes.

Alguns exemplos de atividades que podem ser automatizadas por meio de sistemas de IA são:

  • emissão automática de documentos fiscais;
  • validação de documentos no RH;
  • gestão de estoque;
  • monitoramento de cronogramas de manutenção.

Inclusive, a inteligência artificial aliada à robótica pode alavancar o setor fabril, tanto pela automatização de operações quanto pelo potencial de gerenciamento de máquinas. Com uso de tecnologias como telemetria, câmeras e sensores, um sistema de IA pode monitorar as demais máquinas, acompanhando o andamento dos processos e apontando erros e gargalos.

Potencializa as campanhas de marketing

O marketing é um dos setores que mais ganham com a introdução da inteligência artificial. Isso porque a maioria das estratégias e campanhas é desenhada com base em dados.

Com o suporte da análise de dados feita por IA, gestores mapeiam tendências e informações sobre o público-alvo com maior facilidade e abrangência.

Esse mapeamento gerará conhecimento precioso sobre o comportamento do consumidor, suas necessidades e dores, além de apontar tendências e oportunidades de mercado, permitindo que a empresa assuma uma postura proativa e antecipe demandas.

A avaliação do comportamento do consumidor é um dos pilares para campanhas de marketing bem-sucedidas atualmente. Esse estudo possibilita conhecer profundamente os perfis dos clientes, saber mais sobre seus hábitos e segmentá-los de forma eficiente de modo a direcionar conteúdos e promoções.

Todo esse esforço, certamente, aumenta as chances de um cliente fechar uma compra, visto que a IA ajuda a entregar conteúdo de valor e relevância para cada sujeito, graças aos níveis de personalização que as máquinas conseguem atingir.

Basta lembrar que empresas como Spotify e Netflix usam algoritmos de recomendação baseados em inteligência artificial para aprimorar como o conteúdo é apresentado a cada usuário.

Melhora o atendimento ao cliente

Chatbots — robôs de atendimento de IA — são amplamente usados por diversas empresas para otimizar o atendimento ao público. Baseados em Machine Learning, esses robôs conseguem, com o tempo, melhorar seu atendimento e como interagem com o cliente, aprimorando suas respostas.

Caso haja necessidade, o atendimento pode ser encaminhado para um atendente humano. No entanto, os chatbots conseguem lidar com um alto volume de atendimentos com alta velocidade e reduzir os casos críticos, evitando que inúmeros usuários fiquem insatisfeitos com a falta de respostas e demora.

Com isso, mesmo havendo limitações, sua aplicação é válida para solucionar dúvidas simples ou confirmar informações aos clientes.

Monitoramento ambiental em tempo real

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, contribuindo para a gestão sustentável e a preservação do meio ambiente.

Assistência virtual na educação

Na educação, a inteligência artificial proporciona assistência virtual personalizada. Sistemas de tutoria baseados em IA podem adaptar métodos de ensino de acordo com o estilo de aprendizagem de cada aluno, oferecendo suporte individualizado. Isso promove um ambiente educacional mais inclusivo e eficaz, atendendo às necessidades específicas de cada estudante.

Detecção de fraudes financeiras

No setor financeiro, a inteligência artificial é uma ferramenta essencial na detecção de atividades fraudulentas. Algoritmos avançados analisam padrões de transações e comportamentos financeiros para identificar possíveis fraudes em tempo real. Essa abordagem proativa protege as instituições financeiras e os clientes, garantindo a segurança das transações.

Quais são os desafios do uso da inteligência artificial no nosso dia a dia?

O uso da inteligência artificial (IA) no nosso dia a dia traz consigo uma série de benefícios, mas também apresenta desafios significativos que precisam ser abordados para garantir uma implementação ética e eficaz.

Abaixo, exploraremos alguns dos principais desafios associados ao uso da inteligência artificial:

1. Viés nos dados

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.

2. Transparência e interpretabilidade

Muitos modelos de IA, especialmente os baseados em aprendizado profundo, são 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.

3. Privacidade e segurança

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.

Quais são os principais exemplos de aplicação da inteligência artificial?

Enquanto a inteligência artificial se consolida e se torna mais e mais avançada, várias novas ferramentas surgem para otimizar processos e causar disrupção em uma série de segmentos. A seguir, você vai conhecer algumas das principais aplicações de IA nas empresas hoje.

Recomendação de conteúdo e produtos em plataformas

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. Sites como Netflix e Spotify usam a 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. Uma pesquisa do Google mostrou que a rede Carrefour conseguiu aumentar a receita de seu e-commerce em 60% ao investir em customização de conteúdo.

Chatbots

Chatbots é um sistema de inteligência artificial que usa dados para imitar a linguagem humana e estabelecer uma conversa com pessoas de forma mais espontânea. Essa tecnologia é altamente usada no atendimento ao cliente, especialmente nos primeiros estágios do suporte ou para solucionar problemas menos complexos como consulta de informações, realização de cadastro, etc.

Ao ser alimentada com dados, a ferramenta de chatbot aprimora como se comunica, melhorando a experiência do cliente e agilizando o atendimento. Com isso, é possível reduzir o volume de chamados e atender mais pessoas em menos tempo.

Assistentes pessoais

Alexa, Siri e outras ferramentas são soluções de inteligência artificial utilizadas para ajudar pessoas e profissionais em suas atividades cotidianas. Elas conseguem fazer agendamentos, pesquisar conteúdo, pesquisar, montar listas, gerar lembretes e muito mais por meio do comando de voz.

Nas empresas, esses recursos podem ser usados para agilizar processos e também para aprimorar a experiência do usuário, quando aplicadas ao atendimento virtual.

Chat GPT

O Chat GPT, um modelo de linguagem criado pela empresa OpenAI, causou grande disrupção quando lançado no final de 2022. Sua proposta é conseguir estabelecer um diálogo de forma autônoma com o usuário quando direcionado, gerando conteúdos naturalmente. O Chat GPT é capaz de traduzir conteúdos, fazer resumo, gerar artigos e textos de acordo com os prompts fornecidos pelo usuário.

Nas empresas, o Chat GPT tem sido usado para elaboração de conteúdos diversos, uma vez que ele é capaz de entregar textos em linguagem bem natural em segundos.

Apesar do Chat GPT ter suas limitações, essa tecnologia de programação linguística parece ter vindo para ficar. Várias empresas, inclusive o Google, já trabalham em suas versões de modelo de linguagem e se dedicam a fazer aprimoramentos e suprir os gaps do Chat GPT.

Ferramentas de reconhecimento e extração de dados

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.

Centros de contato

Os centros de contato, ou Contact Center, são ferramentas digitais baseadas em IA, Machine Learning e Processamento de Língua Natural (PLN) para otimizar o atendimento ao cliente e melhorar sua experiência com base no mapeamento de comportamentos dos usuários.

Essa tecnologia vem sendo cada vez mais utilizada especialmente em empresas que investem na abordagem omnichannel, de modo a reforçar ainda mais a integração entre os canais físicos e virtuais.

IA na prevenção de fraudes

Empresas financeiras estão utilizando inteligência artificial para detectar padrões suspeitos que podem indicar atividades fraudulentas. Esses sistemas analisam 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.

IA na criação de conteúdo multimídia

A inteligência artificial não se limita apenas ao texto. Ferramentas avançadas estão sendo desenvolvidas para criar conteúdo multimídia, como imagens e vídeos. Algoritmos de IA podem gerar imagens realistas a partir de descrições textuais e até mesmo compor trilhas sonoras personalizadas com base no estilo de um determinado usuário.

Qual é a importância da implementação da inteligência artificial como vantagem competitiva para negócios?

O uso de sistemas de IA nas empresas contribui no aumento da eficiência e performance. Tarefas burocráticas e repetitivas podem ser automatizadas, deixando colaboradores livres para se concentrar em atividades mais criativas e focadas no core business. Isso estimula a inovação.

Dessa forma, a tendência é que estruturas corporativas sejam formadas por cadeias de processos fluidos e enxutos, com menos erros e inconsistências, e mais visibilidade e transparência. Como resultado, é possível direcionar energia e esforços da equipe e da empresa para assuntos estratégicos, planejamento e crescimento.

Assim, a IA aumenta a competitividade da empresa no mercado, considerando ser uma ferramenta que otimiza a produção e traz conhecimento embasado para o negócio.

Conheça as soluções da SantoDigital de inteligência artificial

A SantoDigital é uma empresa especializada em produtos e serviços de tecnologia. Nossos especialistas são altamente capacitados para ajudar nossos clientes em sua jornada em direção à transformação digital, e a inteligência artificial tem papel importante nesse processo. Nossas soluções oferecem aos nossos clientes:

  • consultoria e pesquisa: criação e definição de estratégias para implementação bem-sucedida de projetos com inteligência artificial e Machine Learning com foco em metas e eficiência, além de ROI;
  • POCs — Provas de Conceitos: processo que ajuda a identificar atividades e operações que podem ser melhoradas ou corrigidas com base em análise de dados;
  • desenvolvimento e implantação: a SantoDigital implementa os serviços de IA e desenvolve aplicações para sua empresa e com sua equipe.
  • suporte: oferecemos apoio técnico continuado para que sua empresa possa fazer uso pleno das soluções adotadas.

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! Gostou de saber mais sobre a inteligência artificial e o potencial dessa tecnologia? Se sim, aproveite a visita em nosso blog e conheça nossas soluções!

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